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      基于視頻分析的智能水表指針運(yùn)動檢測

      2018-04-09 11:22:40肖娟
      電子技術(shù)與軟件工程 2018年5期
      關(guān)鍵詞:智能水表

      肖娟

      摘 要 隨著社會主義現(xiàn)代科技以及信息化技術(shù)不斷的發(fā)展,水表日趨智能化,其需求也不斷擴(kuò)大。為滿足需求——通過攝像頭智能監(jiān)控水表指針的運(yùn)動狀態(tài)來判斷水龍頭是否漏水或者忘記被關(guān)掉,提出了基于視頻分析的智能水表指針運(yùn)動檢測算法。其基本思想是首先通過YIQ顏色空間獲得二值圖像;然后通過連通區(qū)域獲得指針質(zhì)心以及方框,并通過邊緣提取獲得水表指針的輪廓,求輪廓的最長軸確定指針的方向;最后計算當(dāng)前幀與參考幀的水表指針方向的夾角,從而判斷當(dāng)前幀的水表指針是否有轉(zhuǎn)動。經(jīng)實驗表明,本方法能有效定位指針,并能判斷水表指針在單位時間內(nèi)的偏轉(zhuǎn)角度以及指針的運(yùn)動狀態(tài)。

      【關(guān)鍵詞】智能水表 運(yùn)動檢測 連通區(qū)域

      1 引言

      近年來,隨著社會主義現(xiàn)代科技以及信息化技術(shù)不斷的發(fā)展,智能水表的需求也日趨擴(kuò)大,例如,水表智能抄表、水表校準(zhǔn)以及管理系統(tǒng)的設(shè)計等。另外,經(jīng)常忘記關(guān)水龍頭、水龍頭沒擰緊或者水龍頭滴水的現(xiàn)象屢見不鮮,若能通過攝像頭智能監(jiān)控水表指針運(yùn)動狀態(tài),獲得報警信息后及時通知相關(guān)人員進(jìn)行處理,這樣既能節(jié)省水資源,又能為用戶使用水進(jìn)行高效管理,更有利于城市的信息化、智能化、網(wǎng)絡(luò)一體化建設(shè)。

      本文提出了一種基于視頻分析的指針運(yùn)動檢測方法,能通過攝像頭實時監(jiān)控水表指針是否運(yùn)動,從而判斷水龍頭是否滴水等現(xiàn)象,并實時報警。

      2 水表指針運(yùn)動檢測

      2.1 水表指針運(yùn)動檢測總體框架

      基于視頻分析的指針運(yùn)動檢測方法的總體框架流程圖如圖1所示,具體實現(xiàn)步驟如下:

      (1)基于圖像序列,判斷前一幀是否已檢測到目標(biāo)方框(定位到水表指針的方框),如果是則進(jìn)入第(2)步,獲得水表指針的方框與指針方向。否則在已獲得的方框內(nèi)進(jìn)行水表指針檢測,方法同步驟(2),不同的是步驟(2)進(jìn)行的是全圖像的檢測。

      (2)定位水表指針,首先通過YIQ顏色空間獲得二值圖像;然后通過連通區(qū)域獲得指針質(zhì)心以及方框,并通過邊緣提取獲得水表指針的輪廓,求輪廓的最長軸確定指針的方向;最后計算當(dāng)前幀與參考幀的水表指針方向的夾角。

      (3)是否更新參考方向,此處可設(shè)為每隔N幀更新一次參考方向。如果更新,保存當(dāng)前幀的位置,則跳至第(1)步;如果不更新,則進(jìn)行下一步;

      (4)求當(dāng)前幀與參考幀指針方向的余弦夾角;

      (5)判斷當(dāng)前的夾角是否大于閾值,是則對滿足運(yùn)動條件的幀數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計,否則進(jìn)入下一幀,即跳至第(1)步;

      (6)判斷步驟(5)獲得的統(tǒng)計數(shù)是否大于閾值,是則進(jìn)行報警,否進(jìn)入下一幀。

      下面主要介紹水表指針的定位過程,主要步驟包括:圖像二值化,聯(lián)通區(qū)域標(biāo)記、質(zhì)心與方框定位以及求指針方向向量與夾角。

      2.2 圖像二值化

      針對水表指針的顏色(紅色),可將RGB顏色空間轉(zhuǎn)化到Y(jié)IQ顏色空間。其中,Y表示圖像的亮度信息,I表示從橙色到青色的顏色變化,Q表示從綠色到品紅的顏色變化。其轉(zhuǎn)換公式如下所示。

      從式(1)中可看出分量可用來檢測水表指針。因為水表指針為紅色,其紅色分量大,而綠色與藍(lán)色分量接近于0,得到的I分量較大。而白色與噪聲的RGB分量比較均勻,因此得到的I值非常小,接近于0。則可根據(jù)式(2)獲得水表指針的二值圖像W(x,y)。

      其中,T為閾值,一般取10~20。

      由于水表的周邊材料為銅,根據(jù)上面的方式會容易檢測到邊緣為前景。那么對于邊緣比較亮的地方來說,在RGB空間其綠色分量比較大,因此可根據(jù)其綠色分量去除邊緣。

      為使準(zhǔn)確獲得四個指針的所在區(qū)域及質(zhì)心,需對二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作,去除噪聲點以及小的團(tuán)塊。這里采用先腐蝕一次后膨脹兩次的方式進(jìn)行去噪處理。獲得最終的二值圖像如圖2(b)所示。

      2.3 連通區(qū)域標(biāo)記

      連通區(qū)域標(biāo)記指以連通成分為基礎(chǔ),將二值圖像中的不同連通區(qū)域區(qū)分開來。標(biāo)記結(jié)果將產(chǎn)生一張與原始二值圖大小相等的標(biāo)記圖。在標(biāo)記圖中,屬于不同連通區(qū)域的位置被賦予不同的標(biāo)簽,則屬于相同的被賦予相同的標(biāo)簽。具體實現(xiàn)步驟如下:

      (1)找出二值圖像每行的所有起始點與終止點。起始點指每行中連續(xù)為前景的第一點;終止點為每行中連續(xù)為前景的最后一點。那么對于每行,連續(xù)產(chǎn)生的一個起始點和終止點形成一個分段,則第i行的j個分段記為,其中u,v分別為當(dāng)前分段起始點與終止點的位置。

      (2)對每行的起止點與終止點進(jìn)行歸類。即將當(dāng)前行的每一個分段與前一行的分段每個分段分別進(jìn)行比較,若它們的分段有相交,則表明為同一個連通區(qū)域,則將兩個分段記為同一種標(biāo)號。令第i行的j個分段為,前一行的第n個分段為,如果,則將兩個分段的標(biāo)號賦予相同的標(biāo)簽。如果不滿足條件,則為新的連通區(qū)域,則將其賦予新的標(biāo)簽。

      (3)根據(jù)分段的不同標(biāo)簽賦予圖像不同連通區(qū)域的標(biāo)簽。在第二步驟中已經(jīng)獲得不同連通區(qū)域的每行的起止點與終止點,也就是獲得了每個連通區(qū)域的所有輪廓點坐標(biāo),根據(jù)坐標(biāo)將每個連通區(qū)域內(nèi)的所有坐標(biāo)都賦予相同的標(biāo)簽。

      2.4 質(zhì)心與方框定位

      求每個連通區(qū)域的質(zhì)心與方框。令第i個連通域的面積為si,域為Yi,則它的質(zhì)心的計算公式如式(3)所示。

      那么,每個連通區(qū)域的方框可以取為:

      2.5 求指針的方向向量與夾角

      獲得指針的質(zhì)心與方框位置后,為能準(zhǔn)確獲得指針的方向向量,對方框內(nèi)的部分圖像從新進(jìn)行檢測與定位,并通過邊緣檢測獲取每個指針的輪廓,求輪廓的最長軸作為指針的方向所在的直線。那么具體指針指向哪一個方向,可根據(jù)指針的外形特征,即取長軸的兩端點到質(zhì)心最遠(yuǎn)的那個方向作為指針方向,檢測結(jié)果如圖3所示。

      令當(dāng)前幀第i個方框質(zhì)心的坐標(biāo)為,長軸離質(zhì)心最遠(yuǎn)的端點為(xi,yi)。則可得它的方向向量為。令第i個方框中對應(yīng)的參考方向為。則可通過式(5)獲得當(dāng)前幀四個水表指針與參考水表指針的四個方向余弦角A1、A2、A3與A4,其中,,

      若滿足下面條件,則認(rèn)為水表指針在運(yùn)動,其運(yùn)動狀態(tài)用1表示。其中,T1為預(yù)設(shè)閾值。

      3 實驗

      本文測試數(shù)據(jù)來源于實際場景錄制的視頻。其測試環(huán)境為:visual studio2013,matlab R2014a, windows7,Intel Core(TM) i3-3220 cpu。其中,算法在visual studio2013上實現(xiàn),結(jié)果示意圖通過matlab實現(xiàn),如圖4所示。圖4的橫坐標(biāo)為測試視頻的部分圖像序列,縱坐標(biāo)為指針單位時間內(nèi)偏轉(zhuǎn)的夾角。其指針的運(yùn)動狀態(tài)依次為:靜止、緩慢、快速、緩慢。

      從圖4中的曲線可以看出單位時間內(nèi)偏轉(zhuǎn)角度的大小反映了水表指針的轉(zhuǎn)動快慢的狀態(tài),單位時間內(nèi)偏轉(zhuǎn)的角度越大,則水表指針轉(zhuǎn)動的越快,反之越慢,夾角接近0時,水表指針停止。另外,在75幀左右,夾角出現(xiàn)較大的波動,主要是由于光照變化大造成的影響,但通過累計幀數(shù)的統(tǒng)計以及運(yùn)動判斷的閾值可以解決其對最終結(jié)果的影響。同時也可對輸出結(jié)果進(jìn)行平滑處理。

      4 結(jié)束語

      為滿足智能水表的需求,本文提出了一種基于視頻分析的智能水表指針運(yùn)動檢測的方法,經(jīng)過實驗表明,本方法能有效地定位水表指針并能很好地判斷出指針的運(yùn)動狀態(tài),特別地,在水龍頭滴水時水表指針很慢的情況下,也能很好地判斷指針的運(yùn)動狀態(tài)。但本文提出的方法只針對指針式的水表,另特別建議后期可通過單位時間內(nèi)水表指針運(yùn)動的速度判斷當(dāng)前水的流量,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘與智能分析技術(shù),進(jìn)一步判斷是否為正常用水,則更能滿足水表的智能化需求。

      參考文獻(xiàn)

      [1]陳燕.指針式水表的圖像自動讀數(shù)判讀方法的研究[D].蘇州大學(xué),2009.

      [2]胡邦強(qiáng).基于Hongh變換的指針式水表識別系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[D].電子科技大學(xué),2016.

      [3]姚靈.智能水表測量特性計算機(jī)矯正方法的風(fēng)險與控制[J].自動化儀表,2016,37(02):99-101.

      [4]張揚(yáng)鵬.基于智能水表的水資源實時檢測管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].山東大學(xué),2016.

      [5]彭波,催永普等.基于膚色和唇色信息的人臉檢測方法的研究[J].計算機(jī)工程與設(shè)計,2005,26(06):1500-1502.

      [6]高紅波,王衛(wèi)星.一種二值圖像連通區(qū)域標(biāo)記的新算法[J].計算機(jī)應(yīng)用,2007,27(11):2776-2777,2785.

      作者單位

      深圳市賽為智能股份有限公司 廣東省深圳市518000

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