基于視頻圖像處理的集裝箱卡車防吊起方法研究.pdf

1、隨著全球集裝箱運輸需求量不斷增加，集裝箱碼頭堆場作業(yè)也越來越繁忙。在起重機進行吊箱作業(yè)的過程中，目前碼頭使用的基于激光測距的集裝箱卡車防吊起系統(tǒng)(簡稱集卡防吊系統(tǒng))只考慮集裝箱和卡車之間是否存在間隙，不能對集卡車被吊起的異常工況進行全面的判斷，并且該系統(tǒng)存在器件耗損過快和成本較高等不足。因此，一種新的集卡防吊系統(tǒng)——基于視頻圖像處理的集卡防吊系統(tǒng)得到越來越多的研究與關注。
　　本文主要研究基于視頻圖像處理的集裝箱卡車防吊起方法，包

2、括集卡車輪特征提取和集卡車輪檢測的算法以及整個集卡防吊系統(tǒng)的實現(xiàn)。首先針對本課題復雜的應用場景，提出一種基于邊段提取和弧段篩選的集卡車輪特征提取方法，在邊緣檢測后結合角點檢測和邊界跟蹤進行邊段分割，然后根據(jù)車輪的形狀特征提出兩種有效弧段的篩選策略，排除無效的邊緣信息，得到最終有效的車輪弧段特征。
　　其次，由于本課題中獲取到的圖像背景較為復雜，簡單采用基于單弧段的輪廓擬合方法無法得到有效的處理結果。針對作業(yè)場景的復雜性，本課題采用

3、多弧段組合的思想，提出一種基于弧段組合和直接最小二乘法(Direct Least Square,DLS)的車輪檢測算法。該方法先從局部對最近鄰弧段進行組合，然后對形成的整體弧段組合是否屬于同一橢圓進行閾值判定，最后利用DLS對得到的車輪弧組進行輪廓擬合，經(jīng)無效輪廓排除后最終得到有效的車輪輪廓。實驗證明，該方法可以準確、高效地在復雜應用場景中檢測出車輪。
　　最后，將上述特征提取和車輪檢測算法結合硬件實現(xiàn)，提出一種新的基于視頻圖像處