Monitoring a Wide Manufacture Field Automatically by Multiple Sensors

This research is dedicated to develop a safety measurement for human-machine cooperative system, in which the machine region and the human region cannot be separated due to the overlap and the movement both from human and from machines. Our proposal here is to automatically monitor the moving objects by image sensing/recognition method, such that the machine system can get enough information about the environment situation and about the production progress at any time, and therefore the machines can accordingly take some corresponding actions automatically to avoid hazard. For this purpose, two types of monitor systems are proposed. The first type is based on the omni directional vision sensor, and the second is based on the stereo vision sensor. Each type may be used alone or together with another type, depending on the safety system's requirements and the specific situation of the manufacture field to be monitored. In this paper, the description about these two types are given, and as for the special application of these image sensors into safety control, the construction of a hierarchy safety system is proposed.

智能全方位视觉传感器及其应用研究

全方位视觉传感器(ODVS,Omni-Directional Vision Sensor)是传感器网络的一种重要部件.该文研究了ODVS的设计、嵌入式Linux ODVS系统结构、ODVS视频服务器及ODVS应用系统软件的开发,详细阐述了基于ODVS的多目标自动跟踪系统的具体应用,给出了实验结果,本研究对传感器网络的高效应用有着重要的应用价值.

基于立体全景视觉的交通事故现场测绘仪的研制

针对交通事故现场测绘中手工作业的缺陷和现有摄影测量技术的不足,提出了一种基于双目立体全景视觉传感器(binocular stereo omni-directional vision sensors,BODVS)的交通事故现场测绘仪,能够利用视觉测量结果自动生成用于事故分析与再现的现场图.实验证明:设计的BOD-VS交通事故现场测绘仪,能在整个交通事故现场范围内,实现快速测量、快速出图的目的.同时,它具有测量精度高、操作方便、无需标定和携带方便等优点,能满足交警测绘的实际需求.

基于全方位视觉的独居老人监护系统

现有的独居老人监护系统存在算法复杂度高、监护效率低、不能保护老人日常隐私等问题。为此,提出一种基于全方位视觉的独居老人监护系统。利用全方位视觉传感器(ODVS)获取老人的全景视频图像,设计运动历史/能量图像算法用于目标跟踪,根据ODVS的成像特点,采用与ODVS距离位置不同的人体模型实现姿态识别,建立家庭空间与环境要素之间的映射关联,以提高行为检测的鲁棒性和可靠性,并通过ODVS标定和人体对象跟踪获得老人的活动量信息。实验结果表明,该系统的鲁棒性和实时性较强,检测准确率较高,能满足独居老人监护的需要。

基于全景视觉的移动机器人的运动目标检测

在动态背景下的运动目标检测中,由于目标和背景两者都是各自独立运动的,在提取前景运动目标时需要考虑由移动机器人自身运动引起的背景变化。仿射变换是一种广泛用于估计图像间背景变换的方法。然而,在移动机器人上使用全方位视觉传感器(ODVS)时,由于全方位图像的扭曲变形会造成图像中背景运动不一致,无法通过单一的仿射变换描述全方位图像上的背景运动。将图像划分为网格窗口,然后对每个窗口分别进行仿射变换,从背景变换补偿帧差中得到运动目标的区域。最后,根据ODVS的成像特性,通过视觉方法解析出运动障碍物的距离和方位信息。实验结果表明,提出的方法能准确检测出移动机器人360°范围内的运动障碍物,并实现运动障碍物的精确定位,有效地提高了移动机器人的实时避障能力。

基于全方位视觉传感器的泊车诱导系统

交通泊车诱导是智能交通管理(ITS)中一个重要组成部分。探讨了采用全方位视觉传感器采集停车场内的停车位视频信息,研究了基于颜色模型的算法、边缘检测算法等图像处理方法用于视频车位检测,从停车诱导发布角度出发提出了视频车位检测空间与各种泊车信息发布空间之间的映射关联方法。

基于动态图像理解的节能空调控制器设计

探讨了全方位视觉传感器、动态图像理解、占空比(PWM)控制技术在空调节能上的应用;介绍了如何通过对室内全方位视频图像进行识别与理解,获得空调室内人数等信息,并根据室内人数对空调室外机进行占空比控制,实现"按需供气",从而达到空调节能的目的;此外提出了平均错开削峰控制方法来保证空调用电季节的电网安全;基于动态图像理解的节能空调控制器是解决空调节能问题的一种新尝试,它不仅能节约能源,同时也减轻了环境的污染。

基于全方位计算机视觉的盗窃事件检测

为了实现公共场所的安防监控智能化,结合全方位视觉传感器(ODVS)、动态图像处理等技术设计出一种盗窃事件检测系统。首先,通过ODVS来获得360°无死角、大范围的全景视频防盗检测区域;其次,提出了一种基于两个不同画面更新率的混合高斯模型进行背景建模的动态图像处理方法来获取特殊背景对象,同时还能区分场景内的运动对象和纯背景对象;将被盗窃的物体作为特殊背景对象进行检测。实验结果表明,该盗窃事件检测系统具有检测范围广、检测精度高、鲁棒性好和实时性高等优点。

全球面无死角的全方位视觉传感器的设计

为了获取整个球面全景图像,提出了全方位视觉传感器(omni-directional visionsensor,ODVS)的二次折反射的成像原理并设计了折反射镜面。利用4阶Runge-Kutta算法求得了镜面曲面的数值解,通过组合镜头的设计实现ODVS与广角镜头的集成以消除ODVS的固有死角,然后,将两台无死角的ODVS装置以背靠背的方式进行连接,并将所获取的全景视频图像进行展开及无缝拼接得到360°·360°视频图像。实验结果表明,所设计的ODVS装置可以获取全球面的视场范围,在视频监控领域有重要的应用价值。

基于全方位视觉的自动门安全和节能检测技术

针对自动门运行过程中的效率及安全问题,提出了一种基于全方位视觉传感器(ODVS)的自动门安全和节能智能检测技术。首先,采用ODVS采集自动门周边的360°全景图,并对全景图像按检测要求进行预处理;接着,采用一种运动历史/能量图像(MHoEI)算法来检测和跟踪运动目标前景对象;然后,根据前景对象的运动方向和空间位置等信息来分析行人的行为;最后,根据行人的行为和状态来控制自动门的开启和关闭,以达到自动门安全性、节能性和舒适性的控制目标。实验结果表明,该检测方法能有效地识别自动门周围的行人行为,有助于避免各种自动门安全隐患发生,同时能高精度统计出进出自动门的人流量。

基于全方位视觉的快速实时人体检测

针对目前在大范围内难以快速地实现人体目标检测的问题,提出了一种基于全方位传感器(ODVS)的快速检测人体的理论与方法.在人体建模上,首先将人体简化为矩形,针对人体在不同区域半径,通过ODVS标定来建立不同形状大小的人体矩形模型;最后,对前景运动目标对象进行面积属性与形状属性的判断,对于在区域半径中不符合标定的矩形模型的前景运动目标区域,作垂直方向的投影以及人脸肤色的二次综合判断,从而实现快速的人体检测.提出的人体检测的方案可方便的实现在大监控领域中检测是否有人、有多少人以及在什么方位,为全方位的捕捉人体信息、提高人体检测精度提供了一种新手段.

基于立体视觉的立体拍摄参数自动获取方法

现有的3D摄像机在立体拍摄过程中参数调整困难,难以保证左右2台摄像机动作的协调性和一致性。针对该问题,提出一种基于立体视觉的立体拍摄参数自动获取方法。由4台全方位视觉传感器构成的全景3D摄像机获取全景立体图像,通过立体图像处理技术自动获取立体拍摄所需要的汇聚点位置、拍摄距离、焦距以及光圈系数等参数。实验结果表明,该方法能有效保证焦距、拍摄方向、拍摄角度和3D深度等3D拍摄参数的一致性,解决3D拍摄过程中2台摄像机在拍摄动作以及立体景深参数调整等协调难的问题,在拍摄3D全景视频图像的同时进行3D特写视频图像的拍摄,实现在显示器上全景点控的自动3D特写视频图像拍摄。