一种基于YOLOv4的隧道吊柱位姿检测方法

针对隧道内吊柱实现自动抓取安装需要获取吊柱位姿信息的问题,提出一种将YOLOv4目标检测算法与多特征点提取算法融合的吊柱位姿检测算法。通过YOLOv4算法在双目视觉的左右图像上标出吊柱法兰的识别框,在扩大后的识别框范围内将图像从三原色(RGB)空间转换到HSV空间,利用检测目标的特有HSV信息分离出其区域,对该区域进行直线检测,通过canny和霍夫变换筛选出吊柱法兰的特征点。利用视差原理与面面交会原理还原出吊柱相对于相机的位姿信息。在不同距离进行了多组位姿检测实验,结果显示,检测速度为26 f/s,在1000~1500 mm内平均误差均在20 mm以内,具有较高的精确性和实时性。