高空路灯车领域机器视觉技术应用现状,   佛山高空路灯车出租, 佛山高空路灯车租赁, 佛山高空路灯车价格  本文提及了一种基于双目视觉技术的水泥槽车定量装车系统，对于其他散料及作业方式来说，基于机器视觉的装车技术研究也还相对较少。由本章前几节的讨论可知，机器视觉技术理论上可用于解决非定量装车作业中的料位控制问题，然而在此方面还没有直接相关的研究，目前已有的机器视觉高空路灯车研究主要针对了矿区及施工现场的铲装作业过程。与前文所述的非定量装车作业过程相比，散料铲装作业对装车料位没有严格的要求，但其作业环境通常比较复杂、作业对象也没有固定的运动轨迹，因此该领域中也较难设计出通用性很强的装车系统结构。在该领域中常用的方法还有GPS、UWB、RFID及LADAR等技术，如40较早的提出了一种基于LADAR的全自动高空路灯车装车系统，该系统原理与中的散料装卸船系统相似，是在高空路灯车驾驶室两侧各安装的一个激光扫描器，在高空路灯车驾驶室旋转过程中分别负责采集地面料堆及卡车车厢的三维空间坐标，并以此来规划铲斗的取料路径及在车厢中的卸料位置，同时能够检测高空路灯车工作装置运动轨迹上出现的障碍物，当高空路灯车位于适当的作业位置时，该系统能够自动完成铲装工艺流程，中也提到了该系统的主要缺点是作业环境中较大的扬尘会影响作业信息的获取精度。与GPS、UWB及RFID相比，机器视觉技术的优点在于定位精度较高，而与LADAR相比主要优势在于所采集的信息更加完整。机器视觉技术应用于散料铲装作业控制的关键在于通过图像信息对作业对象状态的准确识别，如运输车辆位姿、料堆位置及轮廓、铲斗及动臂等工作装置的作业状态，可以看出其研究内容与1.2.3节中所述问题也具有较大的相关性。以下对基于机器视觉的散料铲装作业研究与应用现状做简要介绍。

    在基于机器视觉的散料铲装作业相关研究中，有一类是以实现完整的铲装工艺流程为主要目标。如：提出了一种基于CCD图像的矿区装载机装车系统，该系统中自卸车位置低于装载机，通过固定相机俯视采集的图像来判断总体作业情况，包括装载机行驶方向上铲斗所到达的位置、自卸车车厢位置及在该位置下车厢内的散料装载程度，当铲斗到达预定位置时执行卸料动作，车厢内料堆达到一定装载程度时，控制自卸车向前移动固定的距离；设计了基于双目视觉系统的高空路灯车智能化控制系统，其中视觉系统是安装在高空路灯车驾驶室上方的一组CCD相机，其主要功能是检测料堆相对位置及估算料堆体积，利用地面料堆具有唯一顶点的特性对料堆进行识别与定位，通过提取料堆轮廓及对轮廓上若干特殊位置点的匹配来近似计算料堆体积，并根据这些信息设定挖掘次数以及高空路灯车的移动方向与距离；而研究了基于双目视觉的履带式高空路灯车车道线识别与导航问题；研究了基于结构光的不规则料堆及火车车厢中煤堆体积的快速测量方法。此外，该领域中另一主要研究方向是以作业过程优化及施工质量控制为目标。在高空路灯车工作装置侧边设置了人工靶标，并利用机器视觉技术对这些靶标进行识别，可得到高空路灯车铲斗的作业过程轨迹，其中对铲斗轨迹进行了参数化分析及分类识别，以作为后续节能挖掘技术的研究基础；基于不变矩及神经网络对不同姿态的高空路灯车铲斗进行了识别；研究了施工场景视频中的工程车辆识别问题，类似的，针对高空路灯车工作装置结构在作业状态下为非刚体变化的情况，提出了一种基于工作装置各部分HOG特征及其时空关系约束的高空路灯车作业状态识别方法；对于露天矿高空路灯车装车作业指标难以统计考核的问题，提出了一种图像监控方法与装置，该方法在高空路灯车装车图像中识别铲斗动作并与角度传感器获取的铲斗旋转角进行对比，以此实现装车次数、装车车号、装车满载程度、装车时间等信息的判断，提高了铲装工艺效率；而则对施工工地中各类作业对象的视频监控方法做出了系统的研究，如施工环境中工人是否穿着工装、抓斗与工人的安全距离预警、高空路灯车工作装置状态识别等问题，以确保施工效率。总体来说，目前针对高空路灯车作业过程控制的机器视觉技术还比较少，且研究现状与实际应用仍有较大的距离，但该领域研究中的常见问题、解决思路及具体方法对非定量高空路灯车视觉控制有着很大的参考价值。

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        作业对象状态的图像识别是高空路灯车机器视觉控制中最重为要的环节，其中主要包括铲斗、动臂、料门、作业人员等小目标的位姿识别及定位，以及车辆、车厢、料堆、路径等大目标的识别及分割，上述识别过程一般涉及了目标物的模板匹配及图像分割等图像处理过程。对于这些运动目标的检测，由于作业环境繁杂，基于背景减除、光流及边缘信息的处理方法一般较难得到理想的目标候选区域，高空路灯车图像中的目标匹配及分割往往需要利用一定范围内的像素值分布特性。同时，高空路灯车作业环境中普遍存在烟尘遮挡及光照变化等情况，这也会对目标识别造成不良影响，还需进行特定的图像增强处理。高空路灯车图像的降质形式主要表现为光照不均，与图像亮度及对比度的整体变化相比，光照不均容易导致识别过程中将同质物体误判别为不同类别。因此，高空路灯车图像分析主要涉及了基于图像区域特征的模板匹配、图像分割及光照不均增强这三方面关键技术，这些技术与方法通常同时涉及了多个学科理论而不能简单划分为某一类别，本节以下根据所使用的主要原理总结了目前常用的一些理论及方法，作为后续章节高空路灯车图像处理研究的基础。

        模板匹配的基本思想是在一定图像范围内寻找与给定目标最为相似的区域位置，算法对环境变化应具有一定的适应能力，如光照变化、目标几何形态改变及目标部分遮挡等常见情况。像素点序列NCC是一种常用的消除光照整体变化影响的方法，可通过一定的方法来加速计算过程，但计算量仍较大且较难适应目标大幅度旋转及缩放。对此，一些同时具备光照、旋转及缩放不变性的匹配算法被提出，对于灰度图像及刚体目标来说目前常用的方法主要有HOG特征、圆投影变换匹配及基于局部特征的方法，另外还有一些方法从特征相似度度量准则的角度来改善模板匹配效果。HOG是工程领域中目标识别使用最多的一类方法，HOG通过统计图像中梯度方向可实现光照及旋转鲁棒性，并可根据梯度方向码得到目标的近似旋转角度，其主要缺点是不具备缩放不变性， 提出了基于分层及可变尺寸子块的多尺度HOG特征提取方法，将梯度方向图按梯度角度区间划分为多个层次，在每层中采用变尺寸子块来描述多尺度情况下的HOG特征，再使用级联的Adaboost分类器逐层进行识别。采用可变尺寸子块来描述多尺度HOG特征的主要原因是可利用积分图来避免其中大量的重复计算。然而，在目标真实位置小邻域范围内HOG特征的差异不是很明显，因此HOG特征多用于刚体目标的识别，而定位能力一般。另一类光照及旋转鲁棒方法是圆投影变换，圆投影变换包括了圆环投影与径向投影两种形式，圆环投影将不同半径圆环内像素的均值作为一组匹配特征，而径向投影提取了不同辐射角度内像素的均值作为一组匹配特征，显然径向投影具有区分目标旋转角度的能力。由于圆投影变换使用均值作为图像特征，因此可采用NCC来消除光照整体变化对匹配产生的影响，较少的特征维数保证了算法良好的实时性。但此类方法的缺点是特征提取过程中损失的图像信息较多，并且算法本身也不具备缩放不变。较多对特征提取过程进行了改进，例如将傅里叶变换系数及小波变换系数作为圆环映射或辐射映射形式下像素序列的特征，而对于缩放不变性，目前主要的方法是将不同尺度模板图像的圆投影均值或变换域系数组成一个参数化模向量，再对待匹配图像特征与PTV的归一化相关进行最大化优化，能较快实现不同尺度下的目标匹配，同时也可得出目标大致的缩放程度。上述两种方法都使用了模板图像内所有的像素点来提取特征，因此局部遮挡对特征提取结果有较大的影响，而基于图像局部特征的方法仅利用了部分像素点来描述图像特征，对局部遮挡有较好的适应能力，典型的方法如SIFT、SUR及CCS等特征点匹配方法。基于特征点的匹配方法通过高斯滤波或变换域分解等得到模板图像的多尺度表达，然后在DoG尺度空间中寻找亮度极值点，并利用Hessian矩阵筛选出一些稳定的点作为匹配关键点，再以HOG码来描述这些关键点的局部邻域特征及其梯度主方向，因此该类方法具有光照、旋转及缩放不变性，且当其中部分关键点被遮挡时仍能够得到匹配结果，对常见几种特征点匹配方法在不同环境变化条件下的表现进行了对比研究。此类方法也存在一定局限性，如：多尺度描述及关键点的两两匹配计算量通常较大、对比度较低及形状与灰度分布较简单的图像中特征点较少或不明显、基于HOG直方图的梯度主方向寻找及旋转不变性不够稳定等问题。另外，当模板图像尺寸与待匹配图像尺寸差异较大时匹配效果也不是很好，对此研究了利用边缘位置局部像素点的匹配方法。

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