[发明专利]AGV智能泊车系统交互区停车行为的视觉检测方法有效
申请号: | 201910955499.4 | 申请日: | 2019-10-09 |
公开(公告)号: | CN110633699B | 公开(公告)日: | 2021-05-11 |
发明(设计)人: | 杜启亮;朱伟枝;向照夷;田联房 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学;华南理工大学珠海现代产业创新研究院 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06T7/62;G06T7/66;E04H6/42 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 冯炳辉 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | agv 智能 泊车 系统 交互 停车 行为 视觉 检测 方法 | ||
1.AGV智能泊车系统交互区停车行为的视觉检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)通过设置于AGV智能泊车系统交互区正上方的摄像机采集包含完整的AGV智能泊车系统交互区的视频信息,并将视频信息传输给计算机,进而通过计算机对视频帧进行预处理;
2)采用运动目标检测算法获取前景图像,对前景图像进行轮廓提取,并计算每个轮廓的最小外接矩形的面积,同时设定车辆面积的阈值范围;若存在轮廓的最小外接矩形的面积超出车辆面积的阈值范围,则判定轮廓为非车辆目标;若存在轮廓的最小外接矩形的面积在车辆面积的阈值范围之内,则判定轮廓为车辆目标,轮廓的最小外接矩形为车身最小外接矩形,轮廓的最小外接矩形的角度为车身斜向角度,在像素坐标系下,x轴按逆时针旋转,首先遇到车身最小外接矩形的第一条边定义为LH,另一条与LH相互垂直的边定义为LW,而车身斜向角度θ就是x与LH边的夹角,θ的取值范围为[0°,90°);
3)得到车辆目标后,计算连续视频帧的车辆目标的质心坐标和质心坐标位移的平均值,同时设定位移阈值;若平均值大于位移阈值,则判定车辆目标为运动状态;若平均值小于或等于位移阈值,则判定车辆目标为静止状态;采用像素坐标系作为图像中所有坐标值所在的共同坐标系,像素坐标系原点在图像左上角,横向为x轴,横坐标值向右递增,纵向为y轴,纵坐标值向下递增;
4)判定车辆目标为静止状态后,利用此状态下得到的车身最小外接矩形和车身斜向角度,计算出车身最小外接矩形的四个顶点的坐标;
5)设定AGV智能泊车系统交互区的横、纵坐标阈值范围和车身斜向角度允许阈值;在车辆目标静止状态下,若车身最小外接矩形的四个顶点的坐标都在AGV智能泊车系统交互区的横、纵坐标阈值范围之内,且车身斜向角度在车身斜向角度允许阈值内,则判定为规范停车行为;若车身最小外接矩形的四个顶点的坐标不完全在AGV智能泊车系统交互区的横、纵坐标阈值范围,或车身斜向角度超出车身斜向角度允许阈值,则判定为违规停车行为。
2.根据权利要求1所述的AGV智能泊车系统交互区停车行为的视觉检测方法,其特征在于:在步骤1)中,摄像机安装在AGV智能泊车系统交互区正上方,以俯视角度采集包含完整的AGV智能泊车系统交互区的视频信息,并将视频信息传输给计算机。
3.根据权利要求1所述的AGV智能泊车系统交互区停车行为的视觉检测方法,其特征在于:在步骤2)中,采用运动目标检测算法获取前景图像,对前景图像进行轮廓提取,得到轮廓集合S={Ci|i=1,2,3,…,n},其中,Ci表示S中的第i个轮廓,n表示S中轮廓的数量;计算S中每个轮廓的最小外接矩形Ri,i=1,2,3,…,n,将不满足条件:T1≤Ai≤T2的轮廓从S中剔除,从而获得车辆目标,其中,Ai表示Ri的面积,T1和T2分别表示设定的车辆面积的最小和最大的阈值。
4.根据权利要求1所述的AGV智能泊车系统交互区停车行为的视觉检测方法,其特征在于:在步骤3)中,根据以下式子计算出车辆目标的质心坐标PC(xPC,yPC):
式中,A表示车辆目标所占据的像素点区域;K表示A区域内像素点的总数;xm和ym分别表示A区域内像素点的横坐标值和纵坐标值;
根据以下式子计算出连续k帧的质心坐标位移的平均值s:
式中,(xi+1,yi+1)、(xi,yi)分别表示质心在第i+1帧和第i帧的坐标;
将s与设定的位移阈值T3进行比较,若s≤T3,则判定车辆目标为静止状态,否则判定为运动状态。
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