[发明专利]基于图像匹配的电子围栏智能在位识别系统及识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电子围栏监控及计算机图像处理领域，尤其涉及一种基于图像匹配的电子围栏智能在位识别系统及识别方法，适用于大多数场景下的物体在位分类识别。

背景技术

随着社会科技进步，人类的生产行为、生活方式也随之不断发展变化，新技术新产品不断涌现，大量的生活、生产活动的发生使得智能监护识别系统也日益被人们所需要。对一块规定区域的实时监控，以保证现场安全或者识别监控区域内的各项活动等工作，都离不开电子围栏技术的支持。传统常见的电子围栏一般通过光电传感器构成红外光幕帘，通过红外光的遮挡反射以检测是否有物体侵入围栏，从而触发报警或拍照等。但是这种传统的电子围栏需要在现场提供电源并铺设电子边界，财力、物力以及人力的支出较大。

目标识别系统是现阶段和未来武器系统的重要组成部分，也是国民生产与社会发展不可或缺的技术成分。在现代工业自动化生产中，大到飞机、导弹、舰船等军事目标，小到汽车零配件、电子装配线、电子元器件等，涉及到各种各样的检查、测量和目标识别应用。传统的目标识别系统面临着以下几个问题：

(1)大数据量的图像，如对于大批量生产过程中的零件等的尺寸、外形的检测识别，系统的匹配计算量非常大；

(2)目标物体的位移、旋转、尺度变化等相对传感器有着不同的位置变化，而拍摄的角度、环境等难以固定不变。很多系统在目标物体产生位移、旋转、尺度等变化时无法再正确识别目标；

(3)小到居民小区监控、车间生产现场到大批量生产或流水线上的应用甚至在军事领域以及航天产品研发过程的应用中，大都要求系统能够实时在线进行监控识别并预警，这要求系统有很快的处理速度和识别速度。

发明内容

本发明为了克服上述技术存在的缺陷，提出一种基于图像匹配的电子围栏智能在位识别系统，该系统不需在现场铺设边界电子围栏，同时可以实现不随旋转、位移、尺度变换而变化的目标物体的实时快速分类识别。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种基于图像匹配的电子围栏智能在位识别系统及识别方法，适用于多种场景下的多种目标分类识别，尤其适用于大批量生产的零件或流水线上的目标物体在线识别。该电子围栏识别系统包括前端探测设备1图像采集卡2和上位机3。

所述的上位包括客户端、图像处理模块以及决策输出模块。客户端连接到前端探测设备和图像处理模块，控制CCD相机的启动、电子围栏的标定等人机互动工作；图像处理模块完成场景识别、图像处理、不变矩的提取和BP神经网络的训练及目标的在位识别；决策输出模块接收来自图像处理模块的识别结果并显示。

所述的电子围栏区域由绘有特定标识的场景确定，上位机中有事先建立好的场景库，包括绘有特定标识的场景模板。本发明规定场景标识简单易识别，场景库中场景标识模板为一些简单的色块、字符、划线等，如二维码、“车间”二字、操场跑道和停车场车位等，可以通过上位机进行二维码扫描、模板匹配、字符识别等简单方法进行场景识别，并由客户端控制图像处理模块在现场图像上画出边界确定电子围栏区域。

本发明首次在电子围栏识别系统中采用基于融合Hu不变矩与改进BP神经网络模型的方法，通过形状特征匹配进行物体在位识别，实现电子围栏内目标物体在不随位移、旋转、尺度等变换而变化的精确快速识别，也可实现多种不同目标物体的分类识别。

一种基于图像匹配的电子围栏智能在位识别系统及识别方法，包括以下步骤：

1)系统工作时，由上位机客户端操作，启动CCD摄像头拍摄图像，图像经由图像采集卡解码并传入上位机图像处理模块；

2)首次启动系统，图像处理模块接收到现场图像后，首先通过与上位机中事先建立好的场景库进行匹配，采用模板匹配、二维码扫描或字符识别等方法识别特定场景区域以确定电子围栏区域；

3)匹配检测到特定的场景区域标识后，上位机快速定位该区域为电子围栏区域，由客户端通过图像处理软件在现场图像上画出边界线定义电子围栏边界，之后拍摄的同一区域的图像，根据首幅图像的电子围栏边界来划定；

4)上位机图像处理模块完成电子围栏的标定之后，对图像进行以下步骤：

a)预处理：将由CCD工业相机采集到的图像进行预处理，对灰度图像进行平滑滤波处理以克服噪声干扰。

b)图像分割：用边缘检测或阈值分割等方法进行图像分割，分离出图像的前景即目标物体和背景。