CN107516081A - 一种罐装汽车图像识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种罐装汽车图像识别方法，所述方法包括使用罐装汽车图像识别***以基于图像识别方式对前来罐装汽车的工作人员进行身份鉴定，所述***包括深度检测设备，与数据复合设备连接，用于接收即时复合图像，确定所述即时复合图像对应的深度图像，基于所述深度图像确定所述即时复合图像的深度信息；边缘检测设备，与所述深度检测设备连接，用于接收所述即时复合图像的深度信息，并基于所述即时复合图像的深度信息确定所述即时复合图像中的目标边缘；边缘增强设备，与所述边缘检测设备连接，用于基于所述即时复合图像中的目标边缘对所述即时复合图像进行相应的边缘增强处理以输出对应的边缘增强图像。

Description

一种罐装汽车图像识别方法
技术领域
本发明涉及罐装汽车领域，尤其涉及一种罐装汽车图像识别方法。
背景技术
罐装汽车是油气的运载车辆，油气的大量挥发不仅造成油品损失和质量下降，并且高浓度的油气被大量排放至大气层，严重污染了大气环境并产生重大的火灾隐患。油气从炼油厂到用户手中，平均按四次装卸计算，每次装卸约有千分之1.8的饱和油气排出，装卸损失率高达千分之7.2。另外，油气回收时更要避免被不法分子盗取油气，给油气运营方造成不小的经济损失。
目前，缺乏定制的油气回收装置以及相应的回收油气提取的开关控制机制，导致油气挥发严重，给油气运营商造成一定的经济损失，同时回收的油气无法进行人员合法性鉴定，容易被不法分子盗取。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种罐装汽车图像识别方法，首先采用定制的包括多个透镜的复合型成像设备对前来提取油气的人员进行成像处理，以获得与多个透镜对应的多个高清透射图像，其次，按照多个透镜的排列顺序将对应的多个高清透射图像进行衔接以获得即时复合图像，在此，对即时复合图像进行人员合法性鉴定，结合语音鉴定结果，决定是否能够对定制的油气回收设备所回收的油气进行有效提取。
根据本发明的一方面，提供了一种罐装汽车图像识别方法，所述方法包括使用罐装汽车图像识别***以基于图像识别方式对前来罐装汽车的工作人员进行身份鉴定，所述罐装汽车图像识别***包括：深度检测设备，与数据复合设备连接，用于接收即时复合图像，确定所述即时复合图像对应的深度图像，基于所述深度图像确定所述即时复合图像的深度信息；边缘检测设备，与所述深度检测设备连接，用于接收所述即时复合图像的深度信息，并基于所述即时复合图像的深度信息确定所述即时复合图像中的目标边缘；边缘增强设备，与所述边缘检测设备连接，用于基于所述即时复合图像中的目标边缘对所述即时复合图像进行相应的边缘增强处理以输出对应的边缘增强图像。
更具体地，在所述罐装汽车图像识别***中，所述***还包括：复合型成像设备，设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端，包括滤光片、镜头、镜头支架、多个透镜和多个CMOS传感器，用于对工作人员目标进行成像处理，多个透镜和多个CMOS传感器的数量相同，每一个CMOS传感器对应一个透镜，用于对来自对应透镜的透射光进行光电转换以获得高清透射图像；其中，在所述复合型成像设备中，所述滤光片、所述镜头、所述多个透镜和所述多个CMOS传感器都设置在所述镜头支架上，所述滤光片设置在所述镜头的前方，所述多个透镜设置在所述镜头的前方，所述多个CMOS传感器设置在所述多个透镜的前方，每一个CMOS传感器面朝对应的透镜被设置在所述复合型成像设备中。
更具体地，在所述罐装汽车图像识别***中，所述***还包括：数据提取设备，与所述复合型成像设备连接，用于接收多个CMOS传感器输出的多个高清透射图像，确定每一个高清透射图像的中心点以及确定每一个高清透射图像的景深，并平均各个高清透射图像的景深以获得现场景深；数据复合设备，与所述数据提取设备连接，用于以每一个高清透射图像的中心点为中心，以所述现场景深为半径获取正方形子图像，并按照多个透镜的排列顺序将对应的多个高清透射图像进行衔接以获得即时复合图像；实时验证设备，设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端，与边缘增强设备连接，用于对边缘增强图像中的工作人员进行合法身份验证，身份验证成功则发出图像验证通过信号，否则，发出图像验证失败信号；
语音识别设备，设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端，用于接收工作人员输入的语音信号，并对语音信号进行人声特征提取和语音内容提取，当提取的人声特征与预设工作人员声音特征相匹配且提取的语音内容与预设验证文字内容相同时，发出语音验证通过信号，否则，发出语音验证失败信号；装卸状态检测设备，设置在液体罐上，用于检测液体罐当前是否处于装载液体油状态或卸载液体油状态，并在液体罐当前处于装载液体油状态或卸载液体油状态时，发出装卸状态信号，否则发出封闭状态信号；
油气回收结构，包括油气回收阀、通气回收管道、通气变径接头、接头控制开关和油气回收罐，其中油气回收阀设置在液体罐的顶部，油气回收罐设置在液体罐的左侧，油气回收阀通过通气回收管道与油气回收罐连接，油气回收阀还与装卸状态检测设备连接，用于在接收到装卸状态信号时，自动打开以将装载液体油或卸载液体油时散逸的油气通过通气回收管道收集到油气回收罐内，通气变径接头与油气回收罐连接，用于在打开状态下将油气回收罐输出，接头控制开关分别与所述实时验证设备和语音识别设备连接，用于在接收到图像验证通过信号且接收到语音验证通过信号时，控制通气变径接头进入打开状态，否则，控制通气变径接头进入关闭状态。
更具体地，在所述罐装汽车图像识别***中：所述油气回收阀还用于在接收到封闭状态信号时，自动关闭以中断散逸的油气通过通气回收管道收集到油气回收罐内。
更具体地，在所述罐装汽车图像识别***中：所述数据提取设备被设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端。
更具体地，在所述罐装汽车图像识别***中：所述深度检测设备被设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端。
更具体地，在所述罐装汽车图像识别***中：所述边缘检测设备被设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端。
更具体地，在所述罐装汽车图像识别***中：所述边缘增强设备被设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端。
更具体地，在所述罐装汽车图像识别***中：所述数据复合设备、所述深度检测设备、所述边缘检测设备和所述边缘增强设备被集成在同一块SOC芯片内。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明实施方案示出的罐装汽车图像识别***的结构方框图。
图2为根据本发明实施方案示出的罐装汽车图像识别***的复合型成像设备的结构方框图。
附图标记：1深度检测设备；2边缘检测设备；3边缘增强设备；4复合型成像设备；41滤光片；42镜头；43镜头支架；44透镜；45 CMOS传感器
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的罐装汽车图像识别***的实施方案进行详细说明。
在运载、装卸过程中，汽油、柴油等轻质油品容易挥发出各种对人体有害的油气，而大多数加油站建立在城市交通要道等人群相对密集的地方，因此，油气在空气中挥发对周围人群造成的健康危害是不容忽视的。因此，收集油气存在两种好处：第一，将散发的油气收集到油气罐中，能够避免汽油、柴油等轻质油品的挥发对人体造成的伤害；第二，散发的油气的收集，能够避免油气的浪费，保证油气不够损失。
然而，现有技术中缺乏这样的油气收集设备，更缺乏基于人员验证的油气收集开关控制机制，导致油气收集无法实现。为了克服上述不足，本发明搭建了一种罐装汽车图像识别方法，所述方法包括使用罐装汽车图像识别***以基于图像识别方式对前来罐装汽车的工作人员进行身份鉴定。罐装汽车图像识别***具体实施方式如下。
图1为根据本发明实施方案示出的罐装汽车图像识别***的结构方框图，所述***包括：
深度检测设备，与数据复合设备连接，用于接收即时复合图像，确定所述即时复合图像对应的深度图像，基于所述深度图像确定所述即时复合图像的深度信息；
边缘检测设备，与所述深度检测设备连接，用于接收所述即时复合图像的深度信息，并基于所述即时复合图像的深度信息确定所述即时复合图像中的目标边缘；
边缘增强设备，与所述边缘检测设备连接，用于基于所述即时复合图像中的目标边缘对所述即时复合图像进行相应的边缘增强处理以输出对应的边缘增强图像。
接着，继续对本发明的罐装汽车图像识别***的具体结构进行进一步的说明。
所述罐装汽车图像识别***中还可以包括：
如图2所示，复合型成像设备，设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端，包括滤光片、镜头、镜头支架、多个透镜和多个CMOS传感器，用于对工作人员目标进行成像处理，多个透镜和多个CMOS传感器的数量相同，每一个CMOS传感器对应一个透镜，用于对来自对应透镜的透射光进行光电转换以获得高清透射图像。
其中，在所述复合型成像设备中，所述滤光片、所述镜头、所述多个透镜和所述多个CMOS传感器都设置在所述镜头支架上，所述滤光片设置在所述镜头的前方，所述多个透镜设置在所述镜头的前方，所述多个CMOS传感器设置在所述多个透镜的前方，每一个CMOS传感器面朝对应的透镜被设置在所述复合型成像设备中。
所述罐装汽车图像识别***中还可以包括：
数据提取设备，与所述复合型成像设备连接，用于接收多个CMOS传感器输出的多个高清透射图像，确定每一个高清透射图像的中心点以及确定每一个高清透射图像的景深，并平均各个高清透射图像的景深以获得现场景深；
数据复合设备，与所述数据提取设备连接，用于以每一个高清透射图像的中心点为中心，以所述现场景深为半径获取正方形子图像，并按照多个透镜的排列顺序将对应的多个高清透射图像进行衔接以获得即时复合图像；
实时验证设备，设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端，与边缘增强设备连接，用于对边缘增强图像中的工作人员进行合法身份验证，身份验证成功则发出图像验证通过信号，否则，发出图像验证失败信号；
语音识别设备，设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端，用于接收工作人员输入的语音信号，并对语音信号进行人声特征提取和语音内容提取，当提取的人声特征与预设工作人员声音特征相匹配且提取的语音内容与预设验证文字内容相同时，发出语音验证通过信号，否则，发出语音验证失败信号；
装卸状态检测设备，设置在液体罐上，用于检测液体罐当前是否处于装载液体油状态或卸载液体油状态，并在液体罐当前处于装载液体油状态或卸载液体油状态时，发出装卸状态信号，否则发出封闭状态信号；
油气回收结构，包括油气回收阀、通气回收管道、通气变径接头、接头控制开关和油气回收罐，其中油气回收阀设置在液体罐的顶部，油气回收罐设置在液体罐的左侧，油气回收阀通过通气回收管道与油气回收罐连接，油气回收阀还与装卸状态检测设备连接，用于在接收到装卸状态信号时，自动打开以将装载液体油或卸载液体油时散逸的油气通过通气回收管道收集到油气回收罐内，通气变径接头与油气回收罐连接，用于在打开状态下将油气回收罐输出，接头控制开关分别与所述实时验证设备和语音识别设备连接，用于在接收到图像验证通过信号且接收到语音验证通过信号时，控制通气变径接头进入打开状态，否则，控制通气变径接头进入关闭状态。
在所述罐装汽车图像识别***中：
所述油气回收阀还用于在接收到封闭状态信号时，自动关闭以中断散逸的油气通过通气回收管道收集到油气回收罐内。
在所述罐装汽车图像识别***中：
所述数据提取设备被设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端。
在所述罐装汽车图像识别***中：
所述深度检测设备被设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端。
在所述罐装汽车图像识别***中：
所述边缘检测设备被设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端。
在所述罐装汽车图像识别***中：
所述边缘增强设备被设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端。
以及在所述罐装汽车图像识别***中：
所述数据复合设备、所述深度检测设备、所述边缘检测设备和所述边缘增强设备被集成在同一块SOC芯片内。
另外，SoC的定义多种多样,由于其内涵丰富、应用范围广，很难给出准确定义。一般说来，SoC称为***级芯片，也有称片上***，意指他是一个产品，是一个有专用目标的集成电路，其中包含完整***并有嵌入软件的全部内容。同时他又是一种技术，用以实现从确定***功能开始，到软/硬件划分，并完成设计的整个过程。从狭义角度讲，他是信息***核心的芯片集成，是将***关键部件集成在一块芯片上；从广义角度讲，SoC是一个微小型***,如果说中央处理器是大脑，那么SoC就是包括大脑、心脏、眼睛和手的***。国内外学术界一般倾向将SoC定义为将微处理器、模拟IP核、数字IP核和存储器集成在单一芯片上，他通常是客户定制的，或是面向特定用途的标准产品。
SOC通常含有：1、逻辑核包括CPU、时钟电路、定时器、中断控制器、串并行接口、其它***设备、I/O端口以及用于各种IP核之间的粘合逻辑等；2、存储器核包括各种易失、非易失以及Cache等存储器；3、模拟核包括ADC、DAC、PLL以及一些高速电路中所用的模拟电路。
采用本发明的罐装汽车图像识别***，针对现有技术中罐装汽车油气回收困难的技术问题，通过定制油气回收设备，对罐装汽车的油气进行回收，放置到罐装汽车的油气回收罐，同时，基于图像识别结果和语音鉴定结果对从油气回收罐处提取回收油气的人员进行身份认定，从而解决了上述技术问题。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (9)

1.一种罐装汽车图像识别方法，所述方法包括使用罐装汽车图像识别***以基于图像识别方式对前来罐装汽车的工作人员进行身份鉴定，所述罐装汽车图像识别***包括：
深度检测设备，与数据复合设备连接，用于接收即时复合图像，确定所述即时复合图像对应的深度图像，基于所述深度图像确定所述即时复合图像的深度信息；
边缘检测设备，与所述深度检测设备连接，用于接收所述即时复合图像的深度信息，并基于所述即时复合图像的深度信息确定所述即时复合图像中的目标边缘；
边缘增强设备，与所述边缘检测设备连接，用于基于所述即时复合图像中的目标边缘对所述即时复合图像进行相应的边缘增强处理以输出对应的边缘增强图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述***还包括：
复合型成像设备，设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端，包括滤光片、镜头、镜头支架、多个透镜和多个CMOS传感器，用于对工作人员目标进行成像处理，多个透镜和多个CMOS传感器的数量相同，每一个CMOS传感器对应一个透镜，用于对来自对应透镜的透射光进行光电转换以获得高清透射图像；其中，在所述复合型成像设备中，所述滤光片、所述镜头、所述多个透镜和所述多个CMOS传感器都设置在所述镜头支架上，所述滤光片设置在所述镜头的前方，所述多个透镜设置在所述镜头的前方，所述多个CMOS传感器设置在所述多个透镜的前方，每一个CMOS传感器面朝对应的透镜被设置在所述复合型成像设备中。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述***还包括：
数据提取设备，与所述复合型成像设备连接，用于接收多个CMOS传感器输出的多个高清透射图像，确定每一个高清透射图像的中心点以及确定每一个高清透射图像的景深，并平均各个高清透射图像的景深以获得现场景深；
数据复合设备，与所述数据提取设备连接，用于以每一个高清透射图像的中心点为中心，以所述现场景深为半径获取正方形子图像，并按照多个透镜的排列顺序将对应的多个高清透射图像进行衔接以获得即时复合图像；
实时验证设备，设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端，与边缘增强设备连接，用于对边缘增强图像中的工作人员进行合法身份验证，身份验证成功则发出图像验证通过信号，否则，发出图像验证失败信号；
语音识别设备，设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端，用于接收工作人员输入的语音信号，并对语音信号进行人声特征提取和语音内容提取，当提取的人声特征与预设工作人员声音特征相匹配且提取的语音内容与预设验证文字内容相同时，发出语音验证通过信号，否则，发出语音验证失败信号；
装卸状态检测设备，设置在液体罐上，用于检测液体罐当前是否处于装载液体油状态或卸载液体油状态，并在液体罐当前处于装载液体油状态或卸载液体油状态时，发出装卸状态信号，否则发出封闭状态信号；
油气回收结构，包括油气回收阀、通气回收管道、通气变径接头、接头控制开关和油气回收罐，其中油气回收阀设置在液体罐的顶部，油气回收罐设置在液体罐的左侧，油气回收阀通过通气回收管道与油气回收罐连接，油气回收阀还与装卸状态检测设备连接，用于在接收到装卸状态信号时，自动打开以将装载液体油或卸载液体油时散逸的油气通过通气回收管道收集到油气回收罐内，通气变径接头与油气回收罐连接，用于在打开状态下将油气回收罐输出，接头控制开关分别与所述实时验证设备和语音识别设备连接，用于在接收到图像验证通过信号且接收到语音验证通过信号时，控制通气变径接头进入打开状态，否则，控制通气变径接头进入关闭状态。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：
所述油气回收阀还用于在接收到封闭状态信号时，自动关闭以中断散逸的油气通过通气回收管道收集到油气回收罐内。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：
所述数据提取设备被设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：
所述深度检测设备被设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于：
所述边缘检测设备被设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于：
所述边缘增强设备被设置在装载有液体罐的罐装汽车的前端。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于：
所述数据复合设备、所述深度检测设备、所述边缘检测设备和所述边缘增强设备被集成在同一块SOC芯片内。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109243448A (zh) * 2018-10-16 2019-01-18 珠海格力电器股份有限公司 一种语音控制方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102831582A (zh) * 2012-07-27 2012-12-19 湖南大学 一种微软体感装置深度图像增强方法
CN103428397A (zh) * 2013-07-16 2013-12-04 深圳市创凯电子有限公司 图像信息处理方法及装置
CN104813343A (zh) * 2013-08-27 2015-07-29 Lsi公司 具有边缘选择功能的图像处理器
CN105068077A (zh) * 2015-07-24 2015-11-18 秦佑胜 一种基于数据通信的潜艇水下搜索方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102831582A (zh) * 2012-07-27 2012-12-19 湖南大学 一种微软体感装置深度图像增强方法
CN103428397A (zh) * 2013-07-16 2013-12-04 深圳市创凯电子有限公司 图像信息处理方法及装置
CN104813343A (zh) * 2013-08-27 2015-07-29 Lsi公司 具有边缘选择功能的图像处理器
CN105068077A (zh) * 2015-07-24 2015-11-18 秦佑胜 一种基于数据通信的潜艇水下搜索方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109243448A (zh) * 2018-10-16 2019-01-18 珠海格力电器股份有限公司 一种语音控制方法及装置

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