[发明专利]井盖异常检测方法、装置及其应用

说明书

本申请提供了一种井盖异常检测方法，包括：获取包含图像深度信息的路面视频图像、拍摄路面视频图像时拍摄设备的倾斜角度以及拍摄设备的内参系数；从路面视频图像中获取井盖图像和井盖状态，根据拍摄设备的倾斜角度和内参系数以及图像深度信息计算井盖图像点阵化后每一图像点的变形深度或变形高度；基于每一图像点的变形深度或变形高度判断不同井盖状态下井盖是否存在异常。该方法通过采集包含图像深度信息的路面视频图像，从中获取井盖图像并检测获取井盖状态，计算每一图像点的变形深度或变形高度，再根据每一图像点的变形深度或变形高度判断在不同井盖状态下井盖是否存在异常。

技术领域

本申请涉及城市管理和图像识别技术领域，特别是涉及一种井盖异常检测方法、装置及其应用。

背景技术

随着我国经济水平的高速发展，人们的物质消费水平不断提升，相对应的汽车数量也在迅速增长，因此引起路面井盖异常的问题也日益突出。井盖广泛分布在现代城市中的各个角落，例如常见的自来水井盖和下水道井盖等，电力和通信等行业也基本采用低下走线的方式。然而近年来时常发生井盖丢失、井盖破损、以及井盖变形导致无法闭合等情况，对公众的生命和财产存在巨大的安全隐患。

现有的路面井盖异常情况检查主要是通过人工在城市管理作业车上进行视觉判断，不仅效率低下，而且相当耗费时间和人力。以及最近发明的智能井盖，可以对自身的情况进行识别和上报，但这样的智能井盖成本较高，且极易由于环境因素或人为因素导致智能井盖中的电子元件失灵，报废率较高。

发明内容

本申请实施例提供了一种井盖异常检测方法、装置及其应用，通过拍摄设备采集包含图像深度信息的路面视频图像、拍摄所述路面视频图像时拍摄设备的倾斜角度以及所述拍摄设备的内参系数，检测路面视频图像中的井盖状态，计算井盖图像每一图像点的变形深度或变形高度，并根据每一图像点的变形深度或变形高度判断不同井盖状态下井盖是否存在异常。

第一方面，本申请实施例提供了一种井盖异常检测方法，包括以下步骤：

获取包含图像深度信息的路面视频图像、拍摄所述路面视频图像时拍摄设备的倾斜角度以及所述拍摄设备的内参系数；

从所述路面视频图像中获取井盖图像，并检测所述井盖图像得到井盖状态，若所述井盖状态属于非正常状态，将所述井盖图像点阵化得到井盖图像点云，其中所述井盖图像点云包括多个图像点；

根据所述内参系数和所述图像深度信息得到所述井盖图像点云中每一所述图像点的第一世界坐标，并根据所述拍摄设备的倾斜角度的余角构建旋转矩阵，将所述第一世界坐标和所述旋转矩阵相乘得到每一所述图像点对应的第二世界坐标，其中所述第二世界坐标中纵坐标表示对应所述图像点的变形深度或变形高度；

当所述井盖状态为井盖凹陷或井盖凸起时，若任一所述图像点的所述变形深度或所述变形高度超过异常阈值，判定所述井盖存在异常；当所述井盖状态为井盖破损时，将所述变形深度或所述变形高度超过变形阈值对应的每一所述图像点作为井盖破损点，根据所有所述井盖破损点计算井盖破损面积，若所述井盖破损面积超过破损阈值，判定所述井盖存在异常。

进一步的，在一些申请实施例中，“根据所有所述井盖破损点计算井盖破损面积”包括步骤：根据所有所述破损点基于聚合点法生成破损最小边界，其中所述最小边界内为井盖破损点云；通过网格算法重建所述井盖破损点云得到至少一三角网格数据，再累加所有所述三角网格数据的面积得到井盖破损面积。

具体的，在一些申请实施例中，“根据所有所述井盖破损点计算井盖破损面积”包括步骤：根据所有所述破损点基于聚合点法生成破损最小边界，其中所述最小边界内为井盖破损点云；通过网格算法重建所述井盖破损点云得到至少一三角网格数据，再累加所有所述三角网格数据的面积得到井盖破损面积。

在一些申请实施例中，当所述井盖状态为井盖凹陷或井盖凸起时，将所有所述图像点的所述变形深度或所述变形高度作为变形集合表达所述井盖的变形程度；当所述井盖状态为井盖破损时，变形程度等于所述井盖破损面积。