基于视频图像处理的集装箱卡车防吊起方法研究

摘要

随着全球集装箱运输需求量不断增加，集装箱码头堆场作业也越来越繁忙。在起重机进行吊箱作业的过程中，目前码头使用的基于激光测距的集装箱卡车防吊起系统(简称集卡防吊系统)只考虑集装箱和卡车之间是否存在间隙，不能对集卡车被吊起的异常工况进行全面的判断，并且该系统存在器件耗损过快和成本较高等不足。因此，一种新的集卡防吊系统——基于视频图像处理的集卡防吊系统得到越来越多的研究与关注。
　　本文主要研究基于视频图像处理的集装箱卡车防吊起方法，包括集卡车轮特征提取和集卡车轮检测的算法以及整个集卡防吊系统的实现。首先针对本课题复杂的应用场景，提出一种基于边段提取和弧段筛选的集卡车轮特征提取方法，在边缘检测后结合角点检测和边界跟踪进行边段分割，然后根据车轮的形状特征提出两种有效弧段的筛选策略，排除无效的边缘信息，得到最终有效的车轮弧段特征。
　　其次，由于本课题中获取到的图像背景较为复杂，简单采用基于单弧段的轮廓拟合方法无法得到有效的处理结果。针对作业场景的复杂性，本课题采用多弧段组合的思想，提出一种基于弧段组合和直接最小二乘法(Direct Least Square,DLS)的车轮检测算法。该方法先从局部对最近邻弧段进行组合，然后对形成的整体弧段组合是否属于同一椭圆进行阈值判定，最后利用DLS对得到的车轮弧组进行轮廓拟合，经无效轮廓排除后最终得到有效的车轮轮廓。实验证明，该方法可以准确、高效地在复杂应用场景中检测出车轮。
　　最后，将上述特征提取和车轮检测算法结合硬件实现，提出一种新的基于视频图像处理的集卡防吊方案。在该方案中提出一种基于车轮变化检测的异常判定算法，并基于软件和硬件设计开发出一套集卡防吊系统。将该系统与现有基于激光测距的集卡防吊系统进行对比，实验结果表明，该系统具有更好的时效性和准确性。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现况

1.3 论文的主要研究内容

1.4 本文的组织结构

2 基于边段提取和弧段筛选的集卡车轮特征提取

2.1 引言

2.2 场景图像预处理

2.3 整体边缘提取

2.4 车轮图像的边缘片段提取

2.5 有效弧段的提取

2.6 实验结果及分析

2.7 本章小结

3 基于弧段组合和DLS的集卡车轮检测算法

3.1 引言

3.2 弧段组合策略

3.3 基于DLS的车轮轮廓拟合

3.4 无效车轮轮廓的排除方法

3.5 实验结果及分析

3.6 本章小结

4 基于视频图像处理的集卡防吊方法

4.1 引言

4.2 集卡防吊异常判定算法

4.3 集卡防吊系统设计

4.4 实验结果及系统性能评价

4.5 本章小结

5 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 课题展望

致谢

参考文献

附 录 攻读学位期间发表论文目录