[发明专利]一种基于多角度判别的倾轧轨迹面自动检测方法和装置

说明书

本发明提供了一种基于多角度判别的倾轧轨迹面自动检测方法和装置，涉及图像分析和处理领域。首先利用目标跟踪方法实现目标车辆的跟踪；其次基于本发明提出的BOF‑MCF特征参数学习和自动识别角度信息；然后基于不同角度提出不同的轨迹面检测方法，将不同角度轨迹面相连接，最终得到施工车辆倾轧轨迹面。整套施工车辆轨迹面检测方案可行性高，测量精准，适用性高；在能表征施工车辆的同时提高整个项目压路机的识别效率，最后的路径面识别结果与手动标记参考结果误差小，适用于施工车辆的轨迹面测量。可以有效跟踪施工车辆，获取施工车辆运行轨迹面积，有助于实时监测工地倾轧情况，提升施工工地的管控效率。

技术领域

本发明涉及图像分析和处理领域，尤其是一种基于多角度判别的倾轧轨迹面自动检测方法和装置。

背景技术

近年来，施工管理的信息化，即“智慧工地”，是一个研究热点。但相比于其他行业，建筑业的施工及相关管理活动依然主要采用人完成。在此背景下，探索运用新技术变革传统施工管理方式，构建智慧工地系统，具有显著的探索意义和实践价值。

在工程施工场景中对施工场地的填方压实有明确的要求与技术指标，需要对的压路机倾轧路径有精准的判断，并实时监控填压的覆盖情况，才能对填方压实的施工过程有准确的控制。现有技术中对压路机倾轧路径的判断通常是由现场人工查看并判断的，而人工监测和判断存在人力成本大、精准度不高、难以实时控制的缺陷，尤其是难以针对在施工场景中施工车辆在地面行驶的轨迹面积进行精准测量。

目前对车辆的轨迹测量方面的研究，大都是对车辆的线状轨迹进行测量，目前还没有研究应用在车辆的轨迹面积的测量，而在施工车辆例如压路机的运行中，测量其运行的轨迹面积对施工却是必要的。

发明内容

本发明为了定位施工车辆倾轧路径，实现对填方压实的施工过程控制，实时监控填压的的覆盖情况，测量施工车辆的倾轧面积，提出了一种基于多角度判别的倾轧轨迹面自动检测方法和装置，通过图像处理技术对工程车辆进行跟踪和分析，实现施工车辆倾轧轨迹面的自动提取。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于多角度判别的倾轧轨迹面自动检测方法，用于对施工车辆倾轧轨迹面进行自动检测，包括如下步骤：

S01，对采集的连续视频帧进行目标跟踪和实时定位，获取各视频帧中目标施工车辆的中心位置；

S02，构建多角度目标样本训练库，并建立目标样本训练库图像以及待识别目标图像的 BOF特征参数；

S03，对待识别目标图像利用BOF特征的匹配相关滤波器参数学习，判断目标车辆所属角度类别；

S04，根据目标车辆所属的角度类别对目标车辆进行ROI区域粗定位和二次定位，得到目标施工车辆的轮廓；

S05，从目标施工车辆轮廓中自动检测和提取目标施工车辆的倾轧直线；

S06，根据提取的倾轧直线自动检测目标施工车辆的轨迹，得到目标施工车辆的倾轧轨迹面。

进一步，所述施工车辆为压路机。

进一步，所述步骤S02中构建多角度目标样本训练库包括：

首先对施工车辆的多角度分类标准进行设置，将施工车辆角度分为五类：“正面”、“正侧”、“侧面”、“背侧”和“背面”；

其次从视频中截取临界角度施工车辆图片，每类角度选取m张图片，五类角度共5m张图片，作为多角度目标样本训练库，记为其中上标表示角度类别，下标表示图片编号。

进一步，所述对多角度目标样本训练库的特征参数计算过程包括：