[发明专利]一种移动式计算机视觉光斑探测定位方法

说明书

本发明公开了一种移动式计算机视觉光斑探测定位方法，涉及光斑探测定位领域，包括以下步骤：将图片转换为灰度并平滑；使用阈值函数显示图片中的最亮区域；清理图片中的噪音点；标记出光斑区域，并且进一步过滤掉遗留斑点；在图像上绘制标记的斑点；经过以上步骤的图片分析，如果在该图片中发现并标注出来有效光斑，该图片将被视为有效图片，该图片的对应的GPS信息将被记录，图片分析线程将开始寻找下一副有效图片；根据操作员输入的光斑间距和测速仪读取的当前移速计算出下一幅有效图片的时间间隔，该时间间隔之内的图片将会被忽略，当时间间隔结束分析软件重复前述操作，分析缓存图片并继续找到有效图片。

技术领域

本发明涉及光斑探测定位领域，特别涉及一种移动式计算机视觉光斑探测定位方法。

背景技术

路灯在城市中有着举足轻重的作用，中国城市的日新月异也使得路灯的建设和改造成为了常态。不断的路灯建设给城市管理部门对路灯的管理带来很多的新课题和挑战。精确确定路灯的位置，以便后续的监管是这些课题中比较棘手的一个。

城市管理部门现在并没有现代化的移动式监察设备，现有的处理方法是管理人员通过驾车巡视，肉眼观察，拍照，使用手持设备进行测量，电话通知指挥中心等手段来发现城市设施和智能设备的各种问题。这种方式不具备准确的路灯定位能力，以及问题分析，管理辅助和故障预测等人工智能和大数据分析功能。

现有的三遥、单灯控制等智能控制系统虽然部分具有GPS功能，但经常出现故障，路灯监管部门无法对系统的准确性进行评估。另外，由于路灯经常性的改建，智能控制系统的覆盖也经常会出现问题，所以路灯监管部门需要一套独立的，可靠的，可视的，能够对定位结果进行实时评估的定位系统。

发明内容

本发明的目的在于：提供了一种移动式计算机视觉光斑探测定位方法，可装载于路灯巡检车辆顶部，在车辆的快速移动过程中，在夜间利用系统的仰视高清摄像头，实时抓取路灯形成的光斑，通过训练好的人工智能网络，对光斑进行识别和实时分析，通过测速仪和光斑间距计算每个路灯光斑出现的大概时间，结合双频GPS系统，对路灯实现快速精确的定位，解决了现有人工测量方式不具备准确的路灯定位能力、问题分析、管理辅助等人工智能和大数据分析功能的问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种移动式计算机视觉光斑探测定位方法，包括依次进行的以下步骤：

步骤1：将图片转换为灰度并平滑以减少高频噪声；

步骤2：使用阈值函数显示图片中的最亮的区域，该操作正对图片中的所有像素值，当门限值大于等于预设阈值时，将对应像素值设置为255；当门限值小于预设阈值时，将对应的像素值设置为0；处理以后，图片明亮区域都为白色，而其余部分被设置为黑色；

步骤3：使用腐蚀和膨胀函数清理图片中的噪音点；

步骤4：使用连接组件分析算法标记出光斑区域，并且进一步过滤掉遗留斑点；

步骤5：在图像上绘制标记的斑点；

步骤6：经过以上步骤的图片分析，如果在该图片中发现并标注出来有效光斑，该图片将被视为有效图片，该图片的对应的GPS信息将被记录，图片分析线程将开始寻找下一副有效图片；

步骤7：根据操作员输入的光斑间距和测速仪读取的当前移速计算出下一幅有效图片的时间间隔，该时间间隔之内的图片将会被忽略，当时间间隔结束，分析软件将重复步骤1-步骤6操作，分析缓存图片并找到有效图片。

本发明在接收到硬件系统拍摄的图片后，对图片进行处理，所述的预设阈值根据不同的摄像头设置，一般来说预设阈值为200，当使用阈值函数显示图片中的最亮的区域，门限值大于等于预设阈值时，将对应像素值设置为255，即设置为白色；当门限值小于预设阈值时，将对应的像素值设置为0，即设置为黑色；处理以后，图片明亮区域都为白色，而其余部分被设置为黑色；