[发明专利]一种基于视频的设备LED指示灯状态监测方法及系统有效
| 申请号: | 201710898861.X | 申请日: | 2017-09-28 |
| 公开(公告)号: | CN107590499B | 公开(公告)日: | 2021-02-02 |
| 发明(设计)人: | 徐新;杨瑞;卜方玲;江壹贤 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/194;G06K9/32;G06K9/46 |
| 代理公司: | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 薛玲 |
| 地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 视频 设备 led 指示灯 状态 监测 方法 系统 | ||
1.一种设备LED指示灯监测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:获取设备LED指示灯所在背板的图像数据;
步骤2:根据LED指示灯与设备背板在色彩空间特征的统计分布差异,将可能的LED指示灯区域从设备背板中分离出来;
步骤3:计算步骤2分离得到的区域的形状特征,去除分离结果中形状特征不符合LED指示灯形状特征的区域,将形状特征符合LED指示灯形状特征的区域作为待检测LED指示灯;
步骤4:检测步骤3分离得到的LED指示灯的工作状态;
其中,所述步骤2的具体步骤如下:
①定义类别变量αn,若图像第i个像素属于可能前景区域,则αi=1否则αi=0;
②为每一个像素分配一个GMM成分:
Dn(αn,kn,θ,zn)=-logp(zn|αn,kn,θ)-logπ(αn,kn)
式中,k为潜在变量,kj=1表示像素属于第j个高斯成分;p(·)为高斯概率分布函数,π(·)为混合系数;θ={h(z;α),α=0,1}为前、背景灰度直方图;z={z1,z2,...,zN},表示灰度值数组;
③根据像素值估计GMM模型参数;
④根据min cut计算分割方式;
重复①~④步,直到算法收敛,得到通过Grabcut算法分割得到的可能的LED指示灯区域。
2.根据权利要求1所述的设备LED指示灯监测方法,其特征在于,在所述步骤2中,通过在RGB空间设置自适应阈值的方法进一步去除从设备背板中分离出来的可能的LED指示灯区域的背景部分。
3.根据权利要求1或2所述的设备LED指示灯监测方法,其特征在于,所述形状特征为面积与周长比。
4.根据权利要求1所述的设备LED指示灯监测方法,其特征在于,在所述步骤4中,将提取的LED指示灯图像按时间顺序依次配准,同一LED指示灯调整到相同的坐标位置,检测LED指示灯的状态,并与设备正常工作时LED指示灯的状态进行比对,判断设备是否正常工作。
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