[发明专利]一种基于图像特征点匹配的集装箱卡车防吊起自动检测方法

权利要求书

1.一种基于图像特征点匹配的集装箱卡车防吊起自动检测方法，其特征在于，包括训练阶段和检测阶段；

所述训练阶段包括以下步骤：

步骤A1：选取集装箱尚未开始起吊时的集装箱卡车图像作为基准图像样本；选取多张对比图像样本，选取的对比图像样本包括两类，一类是集装箱起吊过程中集装箱卡车未被吊起的图像，另一类是集装箱起吊过程中集装箱卡车被吊起的图像；

步骤A2：每次选取基准图像样本和一幅对比图像样本，对它们进行特征点提取和特征点匹配，得到它们的匹配特征点对；重复上述操作，得到基准图像样本和每一幅对比图像样本的匹配特征点对；

步骤A3：以基准图像样本和对比图像样本的匹配特征点对间的位置偏移量数据为输入，对比图像样本的分类数据为输出，建立并训练集装箱卡车防吊起自动检测模型；

所述检测阶段包括以下步骤：

步骤B1：对于待检测的集装箱卡车，对其进行视频采集，选取其集装箱尚未开始起吊时的图像作为基准图像，选取实时采集的图像帧作为对比图像；

步骤B2：对选取的基准图像和对比图像进行特征点提取和特征点匹配，得到它们的匹配特征点对；

步骤B3：将步骤B2得到的匹配特征点对间的位置偏移量数据输入训练好的集装箱卡车防吊起自动检测模型，以判断该集装箱卡车在集装箱起吊过程中是否被吊起；

所述步骤A2和步骤B2中，对两幅图像进行特征点提取和特征点匹配，得到它们的匹配特征点对的方法为：

对两幅图像分别进行N×M的网格划分，分别得到NM个子图；

将两幅图像上相同位置的子图作为一组；对每一组子图，分别进行特征点提取和特征点匹配，得到各组子图间的匹配特征点对；

对每一组子图，进行特征点提取和特征点匹配，得到其匹配特征点对的方法具体为：

1)设置角点检测阈值区间(T_l,T_h]和角点个数上限n_t；

2)初始化当前角点检测阈值T_c＝T_h；

3)采用oFAST算法分别两幅子图进行特征点检测，得到两幅子图中的特征点，并采用rBRIEF算法计算各特征点的描述子；

4)基于各特征点的描述子，先采用BF算法对两幅子图上的特征点进行粗略匹配，然后使用GMS算法消除BF算法匹配结果中的错误匹配特征点对，得到最终的匹配特征点对，匹配特征点对数量记为M'_n；

5)判断M'_n是否大于或等于设定阈值M′_th，若是，则停止该组子图的特征点匹配；否则，先判断当前角点检测阈值T_c是否小于或等于T_l，若是，则停止该组子图的特征点匹配，否则降低当前角点检测阈值T_c，令T_c＝α·T_c，其中α为采样系数，并返回步骤3)重新进行上述步骤，直到停止该组子图的特征点匹配。

2.根据权利要求1所述基于图像特征点匹配的集装箱卡车防吊起自动检测方法，其特征在于，所述步骤A3和步骤B3中，对于两幅图像上每组子图，分别计算其各个匹配特征点对间的位置偏移量，以位置偏移量的中值和该中值所对应的匹配特征点对数量作为该组子图的特征；以两幅图像上各组子图的特征作为集装箱卡车防吊起自动检测模型的输入。

3.根据权利要求2所述基于图像特征点匹配的集装箱卡车防吊起自动检测方法，其特征在于，所述匹配特征点对间的位置偏移量取它们在y方向上的位置偏移量。