基于視頻監(jiān)控的熏蒸藥品檢測(cè)方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及媒體熏蒸藥品檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于視頻監(jiān)控的熏蒸藥品 檢測(cè)方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 在糧食的存儲(chǔ)過程中，需要利用化學(xué)藥品對(duì)糧食進(jìn)行熏蒸，抑制糧食本身和微生 物的生命活動(dòng)，從而防止糧食發(fā)熱霉變和遭受蟲害。糧食熏蒸是糧食保管工作中的一項(xiàng)殺 蟲作業(yè)，通過在存放糧食(包括成品糧、原糧、油料、墓干、種子糧等）的密封糧倉(cāng)中投放磯化 鉛、磯化鋒、磯化巧等藥品生成磯化氨，用薰蒸的方法殺蟲。磯化鉛、磯化鋒和磯化巧都是根 據(jù)《危險(xiǎn)化學(xué)品安全管理?xiàng)l例》受公安部口管制的劇毒物品，在潮濕空氣中會(huì)迅速分解，釋 放出劇毒的磯化氨和二磯化四氨等氣體，能夠在很短時(shí)間內(nèi)致人死亡，并且還可能自燃甚 至爆炸。因此，在進(jìn)行糧食熏蒸時(shí)要特別注意工作人員的人生安全。
[0003] 在糧倉(cāng)的安全建設(shè)中，熏蒸藥品的規(guī)范化管理是一項(xiàng)重要內(nèi)容。目前，熏蒸藥品的 管理普遍采用傳統(tǒng)的人工記錄、檢查、確認(rèn)等方式，該種依賴人工的管理方式繁瑣、耗時(shí)耗 力，且出錯(cuò)率高，無法保證及時(shí)給出準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種基于視頻監(jiān)控的熏蒸藥品檢測(cè)方法和裝置，W提高熏 蒸藥品檢測(cè)的效率。
[0005] 本發(fā)明提供了如下方案：
[0006] -種基于視頻監(jiān)控的熏蒸藥品檢測(cè)方法，在需要監(jiān)測(cè)熏蒸藥品的區(qū)域中安裝多臺(tái) 攝像機(jī)，所述方法具體包括：
[0007] 通過所述攝像機(jī)采集有、無熏蒸藥品的訓(xùn)練圖像，從所述訓(xùn)練圖像中截取出正、負(fù) 樣本圖像塊；
[0008] 利用所述正、負(fù)正樣本圖像塊的特征信息組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練 用于熏蒸藥品檢測(cè)的分類器；
[0009] 通過所述攝像機(jī)采集各個(gè)位置的當(dāng)前圖像，根據(jù)所述正、負(fù)樣本圖像塊的高度和 寬度信息構(gòu)造滑動(dòng)窗口，通過所述滑動(dòng)窗口從所述當(dāng)前圖像中截取出滑動(dòng)圖像，利用分類 器判斷所述滑動(dòng)圖像中是否有熏蒸藥品存在。
[0010] 所述的通過所述攝像機(jī)采集有、無熏蒸藥品的訓(xùn)練圖像，包括：
[0011] 通過攝像機(jī)采集各個(gè)位置上的無熏蒸藥品的rT峽圖像，記為。在熏蒸 藥品可能被擺放的位置上擺放各類熏蒸藥品，通過攝像機(jī)采集各個(gè)位置上的有熏蒸藥品的 n+ 中貞圖像，記為;
[0012] 將所述n++rT峽圖像作為訓(xùn)練圖像。
[0013] 所述的從訓(xùn)練圖像中截取出正、負(fù)樣本圖像塊，包括：
[0014]在所述/1+，與，~，/，^中用矩形包圍盒標(biāo)出整個(gè)熏蒸藥品，將矩形包圍盒內(nèi)的圖像作 為正樣本圖像塊，記為吁'盡..…p,,l;
[001引將所述皆，巧，…，皆中每個(gè)圖像塊的高度巧+，雌，??，巧和寬度聽，巧+，…， 作為二維數(shù)據(jù)樣本集巧，W;}，…，{Wi+，W；}，將所述二維數(shù)據(jù)樣本集 {巧+，％+}，{巧，\￥。，...，{巧+，W；}用聚類算法聚成N類，每個(gè)聚類的中也點(diǎn)分別為 嬌，兩M瓦，廊，雨之};
[0016] 在無熏蒸藥品的訓(xùn)練圖像中，W及有熏蒸藥品的訓(xùn)練圖像中未被標(biāo)為熏蒸藥 品的區(qū)域內(nèi)，隨機(jī)選取r個(gè)位置，在每個(gè)位置提取N個(gè)圖像塊，各圖像塊的大小分別是 {武，兩}，巧+;雨;}，...，面\兩;.}，共得到了111-個(gè)圖像塊6-，巧-，...，?,:-，其中111-=抓將所 述m個(gè)圖像作為負(fù)樣本圖像塊。
[0017] 所述的利用所述正、負(fù)正樣本圖像塊的特征信息組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用所述訓(xùn)練數(shù) 據(jù)訓(xùn)練用于熏蒸藥品檢測(cè)的分類器，包括：
[0018] 對(duì)于每個(gè)正樣本圖像塊和負(fù)樣本圖像塊，分別提取RGB顏色直方圖特征、方向梯 度直方圖特征和局部二值模式特征，并將該H種特征鏈接成一個(gè)向量，將該向量作為該樣 本圖像塊的特征，將各個(gè)正樣本圖像塊的特征記為，將各個(gè)負(fù)樣本圖像塊的特 征記為乂'夫，...，乂"-;
[001引將所有正樣本圖像塊的特征/r，/r，和所有負(fù)樣本圖像塊的特征 乂^，怎，作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練用于熏蒸藥品檢測(cè)的分類器。
[0020] 所述的通過所述攝像機(jī)采集各個(gè)位置的當(dāng)前圖像，根據(jù)所述正、負(fù)樣本圖像塊的 高度和寬度信息構(gòu)造滑動(dòng)窗口，通過所述滑動(dòng)窗口從所述當(dāng)前圖像中截取出滑動(dòng)圖像，利 用分類器判斷所述滑動(dòng)圖像中是否有熏蒸藥品存在，包括：
[0021] 使用攝像機(jī)采集各個(gè)位置的當(dāng)前圖像，將所有攝像機(jī)采集得到的當(dāng)前圖像按照不 同的位置進(jìn)行區(qū)分；
[0022] 針對(duì)某個(gè)位置，依次遍歷該某個(gè)位置對(duì)應(yīng)的所有當(dāng)前圖像，針對(duì)該某個(gè)位置對(duì)應(yīng) 的某個(gè)當(dāng)前圖像，依次選用{豆^兩1^}，面Lw^}，...，{豆^而別中的一個(gè){京，萬引作為滑動(dòng)窗 口的大小，其中i=l，...，N;
[0023] 將所述滑動(dòng)窗口！77,，w,}在所述某個(gè)當(dāng)前圖像的整個(gè)區(qū)域中按照設(shè)定的位置移 動(dòng)規(guī)則進(jìn)行滑動(dòng)，截取到多個(gè)滑動(dòng)圖像，提取滑動(dòng)圖像的RGB顏色直方圖特征、方向梯度直 方圖特征和局部二值模式特征，并將該H種特征鏈接成一個(gè)向量，將該向量作為滑動(dòng)圖像 的向量，用所述分類器對(duì)每個(gè)滑動(dòng)窗口的向量進(jìn)行分類，該分類結(jié)果為正或者負(fù)。
[0024]在針對(duì)某個(gè)位置對(duì)應(yīng)的某個(gè)當(dāng)前圖像，依次遍歷所有的{豆,^，馬作為滑動(dòng)窗口進(jìn) 行所述滑動(dòng)窗口提取、滑動(dòng)窗口的向量的分類處理，并且依次遍歷該某個(gè)位置對(duì)應(yīng)的所有 當(dāng)前圖像；當(dāng)存在該某個(gè)位置對(duì)應(yīng)的任一個(gè)滑動(dòng)圖像的向量的分類結(jié)果為正，則判斷該某 個(gè)位置上當(dāng)前擺放有熏蒸藥品；當(dāng)該某個(gè)位置對(duì)應(yīng)的所有滑動(dòng)圖像的向量的分類結(jié)果都為 負(fù)，則判斷該某個(gè)位置上當(dāng)前沒有擺放熏蒸藥品；
[0025] 針對(duì)其它所有的位置，依次進(jìn)行所述某個(gè)位置對(duì)應(yīng)的所有操作，分別判斷出其它 每個(gè)位置上是否擺放有熏蒸藥品。
[0026] -種基于視頻監(jiān)控的熏蒸藥品檢測(cè)裝置，包括：
[0027] 訓(xùn)練圖像采集模塊，用于通過在監(jiān)測(cè)熏蒸藥品的區(qū)域中安裝的多臺(tái)攝像機(jī)采集 有、無熏蒸藥品的訓(xùn)練圖像；
[0028] 樣本圖像塊獲取模塊，用于從所述訓(xùn)練圖像中截取出正、負(fù)樣本圖像塊；
[0029] 訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理模塊，用于利用所述正、負(fù)正樣本圖像塊的特征信息組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)， 利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練用于熏蒸藥品檢測(cè)的分類器；
[0030] 熏蒸藥品判斷模塊，用于通過所述攝像機(jī)采集各個(gè)位置的當(dāng)前圖像，根據(jù)所述正、 負(fù)樣本圖像塊的高度和寬度信息構(gòu)造滑動(dòng)窗口，通過所述滑動(dòng)窗口從所述當(dāng)前圖像中截取 出滑動(dòng)圖像，利用分類器判斷所述滑動(dòng)圖像中是否有熏蒸藥品存在。
[0031] 所述的訓(xùn)練圖像采集模塊，具體用于通過攝像機(jī)采集各個(gè)位置上的無熏蒸藥品的 rT峽圖像，記為…?，呼。在熏蒸藥品可能被擺放的位置上擺放各類熏蒸藥品，通過攝像 機(jī)采集各個(gè)位置上的有熏蒸藥品的n+峽圖像，記為A ;將所述n++rT峽圖像作為訓(xùn) 練圖像。
[0032] 所述的樣本圖像塊獲取模塊，具體用于在所述礦盡…，方.中用矩形包圍盒標(biāo)出整 個(gè)熏蒸藥品，將矩形包圍盒內(nèi)的圖像作為正樣本圖像塊，記為^|，^|，…巧；
[003引將所述哥，巧，…節(jié).中每個(gè)圖像塊的高度巧，巧；；和寬度聽，巧+，…，巧 作為二維數(shù)據(jù)樣本集^巧，WTW啤，wn，...，陽V，w：+}，將所述二維數(shù)據(jù)樣本集 {巧|，W/ }，{巧，\￥。，...，{巧'，W；}用聚類算法聚成N類，每個(gè)聚類的中也點(diǎn)分別為 1瓦，雨1M方:，兩:!，...，!瓦，兩、!.
[0034] 在無熏蒸藥品的訓(xùn)練圖像中，W及有熏蒸藥品的訓(xùn)練圖像中未被標(biāo)為熏蒸藥 品的區(qū)域內(nèi)，隨機(jī)選取r個(gè)位置，在每個(gè)位置提取N個(gè)圖像塊，各圖像塊的大小分別是 而，兩!，而；兩!，…，兩，兩.、}，共得到了m個(gè)圖像塊巧-，巧其中m=rN，將所 述m個(gè)圖像作為負(fù)樣本圖像塊。
[00巧]所述的訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理模塊，具體用于對(duì)于每個(gè)正樣本圖像塊和負(fù)樣本圖像塊，分 別提取RGB顏色直方圖特征、方向梯度直方圖特征和局部二值模式特征，并將該H種特征 鏈接成一個(gè)向量，將該向量作為該樣本圖像塊的特征，將各個(gè)正樣本圖像塊的特征記為 乂+，《，…，足，將各個(gè)負(fù)樣本圖像塊的特征記為/;-，怎，…，尼.
[0036] 將所有正樣本圖像塊的特征弁，夫\和所有負(fù)樣本圖像塊的特征 乂^，人^，作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練用于熏蒸藥品檢測(cè)的分類器。
[0037] 所述的熏蒸藥品判斷模塊，具體