本實用新型涉及視覺識別技術(shù)領(lǐng)域，具體的說，涉及一種視覺識別系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著智能識別技術(shù)的不斷發(fā)展，移動視覺識別系統(tǒng)已經(jīng)被越來越多的應(yīng)用在各種場景中。

在現(xiàn)有視覺識別技術(shù)中，被檢測的物體和檢測物體中有一個為靜止?fàn)顟B(tài)，大部分情況下被檢測的物體為靜止?fàn)顟B(tài)?；蛘撸粰z測的物體和檢測物體都處于靜止?fàn)顟B(tài)。并且，在現(xiàn)有視覺識別技術(shù)中，被檢測物體的檢測點一般較大，易于識別。

但是，對于被檢測物體的檢測點較小的情況，或者被檢測物體處于移動或變化的狀態(tài)時，現(xiàn)有的視覺識別技術(shù)很難對被檢測物體有效識別。因此，現(xiàn)有的視覺識別技術(shù)存在局限性，存在不能有效識別被檢測物體的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本實用新型的目的在于提供一種視覺識別系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有的視覺識別技術(shù)存在局限性，存在不能有效識別被檢測物體的技術(shù)問題。

本實用新型提供一種視覺識別系統(tǒng)，包括攝像頭和視覺庫；

所述攝像頭拍攝被檢測物體，并將包含有被檢測物體的圖像傳輸至所述視覺庫；

所述視覺庫通過對比，從所述圖像中識別被檢測物體。

優(yōu)選的，所述攝像頭為高清攝像頭。

優(yōu)選的，所述攝像頭為可移動攝像頭。

進(jìn)一步的，所述攝像頭安裝于移動機(jī)器人上。

優(yōu)選的，所述的視覺庫為OpenCV。

在一個優(yōu)選實施方式中，所述被檢測物體為機(jī)柜中的指示燈。

進(jìn)一步的，該視覺識別系統(tǒng)還包括素材庫，所述素材庫中存儲有被檢測物體的圖片；

所述視覺庫將所述圖像與所述素材庫中的圖片進(jìn)行對比，從所述圖像中識別被檢測物體。

本實用新型帶來了以下有益效果：本實用新型提供的視覺識別系統(tǒng)包括攝像頭和視覺庫。其中，攝像頭首先拍攝被檢測物體，并將包含有被檢測物體的圖像傳輸至視覺庫。然后，由視覺庫將攝像頭拍攝到的圖片進(jìn)行對比，并從圖像中識別被檢測物體。本實用新型提供的視覺識別系統(tǒng)中，采用視覺庫對攝像頭拍攝到的圖像進(jìn)行對比，對于被檢測物體較小的情況，以及被檢測物體處于動態(tài)的情況，也能夠有效識別，因此克服了現(xiàn)有的視覺識別系統(tǒng)的局限性，解決了現(xiàn)有的視覺識別系統(tǒng)不能有效識別被檢測物體的技術(shù)問題。

本實用新型的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分的從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本實用新型而了解。本實用新型的目的和其他優(yōu)點可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。

附圖說明

為了更清楚的說明本實用新型實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要的附圖做簡單的介紹：

圖1是本實用新型實施例提供的視覺識別系統(tǒng)的示意圖。

具體實施方式

以下將結(jié)合附圖及實施例來詳細(xì)說明本實用新型的實施方式，借此對本實用新型如何應(yīng)用技術(shù)手段來解決技術(shù)問題，并達(dá)成技術(shù)效果的實現(xiàn)過程能充分理解并據(jù)以實施。需要說明的是，只要不構(gòu)成沖突，本實用新型中的各個實施例以及各實施例中的各個特征可以相互結(jié)合，所形成的技術(shù)方案均在本實用新型的保護(hù)范圍之內(nèi)。

如圖1所示，本實用新型實施例提供一種視覺識別系統(tǒng)，其中包括攝像頭1和視覺庫2。其中，攝像頭1用于拍攝被檢測物體，并將包含有被檢測物體的圖像傳輸至視覺庫，視覺庫2通過對比，從圖像中識別被檢測物體。

作為一個優(yōu)選方案，本實施例中的攝像頭1為高清攝像頭。由于指示燈的體積較小，所以要確定指示燈的狀態(tài)，需要高清攝像頭拍攝監(jiān)控畫面，保證軟件通過OpenCV識別出指示燈的狀態(tài)。

高清在數(shù)字電視里有明確的規(guī)定，在攝像頭領(lǐng)域雖然沒有明確規(guī)定，但已經(jīng)形成了默認(rèn)的行規(guī)。高清攝像頭指的是HD 1080P或HD 960P或HD 720P的攝像頭，并且鏡頭元件必須使用五層玻璃鏡頭，因為全玻璃鏡頭要比塑料加玻璃的鏡頭清晰度好很多。

進(jìn)一步的是，本實用新型塑料中的攝像頭1為可移動攝像頭，比如可以將攝像頭1安裝于移動機(jī)器人上，以便于圖像的采集。

本實施例中，視覺庫2為OpenCV。OpenCV的全稱是Open Source Computer Vision Library，是一個基于BSD許可(開源)發(fā)行的跨平臺計算機(jī)視覺庫，可以運(yùn)行在Linux、Windows和Mac OS操作系統(tǒng)上，具有輕量級而且高效的特點。

本實施例中，OpenCV用C++語言編寫，它的主要接口也是C++語言，但是依然保留了大量的C語言接口。同時OpenCV中也有大量的Python、Java、MATLAB/OCTAVE(版本2.5)的接口，也能夠提供對于C#、Ch、Ruby的支持，這些語言的API接口函數(shù)可以通過在線文檔獲得。

本實用新型實施例提供的視覺識別系統(tǒng)中還包括素材庫3，素材庫3中存儲有被檢測物體的圖片。視覺庫2將圖像與素材庫3中的圖片進(jìn)行對比，從圖像中識別被檢測物體。

本實施例以機(jī)柜中的指示燈作為被檢測物體進(jìn)行說明，具體的識別過程包括如下步驟：

1)利用移動機(jī)器人上的高清攝像頭拍攝被檢測的機(jī)柜所在位置的圖像。

2)高清攝像頭到達(dá)被檢測的機(jī)柜所在的特定位置。

3)通過視覺識別系統(tǒng)檢測并識別高清攝像頭拍攝的機(jī)柜中特定的指示燈，即被檢測物體。

4)視覺識別系統(tǒng)將識別的指示燈信號利用OpenCV與素材庫中的圖片進(jìn)行比對，以采集到按照時間來進(jìn)行關(guān)聯(lián)的系列數(shù)據(jù)。

通過本實用新型實施例提供的視覺識別系統(tǒng)，進(jìn)行儀表數(shù)據(jù)的采集，能夠?qū)Σ槐阌谌斯ぷx取指示燈信號的地方，通過視覺識別的數(shù)據(jù)檢測收集系統(tǒng)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集，對現(xiàn)場的指示燈信號進(jìn)行視頻監(jiān)控并實時進(jìn)行數(shù)據(jù)識別。

根據(jù)鏡頭分割技術(shù)對視頻進(jìn)行分割以獲取多個鏡頭片段，并對這些鏡頭片段進(jìn)行指示燈識別，以識別特定指示燈所在的鏡頭片段。本實用新型實施例提供的技術(shù)方案結(jié)合了指示燈識別技術(shù)與鏡頭分割技術(shù)，能夠克服僅僅使用指示燈識別技術(shù)進(jìn)行視頻識別的各種局限。

本實用新型實施例提供的技術(shù)方案，不是以幀為識別對象，而是以鏡頭片段為識別對象。在整個鏡頭片段之中，只要出現(xiàn)一次可識別的指示燈就可以識別特定指示燈所在的鏡頭片段。指示燈視覺識別系統(tǒng)還要保證，檢測的指示燈不是閃爍狀態(tài)的熄滅狀態(tài)，為了做到這一點，本實施例中通過不同角度的照片確定指示燈的狀態(tài)。

通過OpenCV與素材庫中的素材做動態(tài)對比，動態(tài)對比的過程是假設(shè)A、B、C、D點存在指示燈，主要在OpenCV中對比A、B、C、D四個點。如果發(fā)現(xiàn)與OpenCV的素材庫不一樣，則會保存到數(shù)據(jù)庫，用戶可以在軟件中了解指示燈的狀態(tài)，并做出及時的應(yīng)對，例如進(jìn)行報警等。

本實施例中選定識別系統(tǒng)，是通過OpenCV檢測并識別高清攝像頭拍攝的畫面中的數(shù)據(jù)后，視覺識別系統(tǒng)將識別的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型和對應(yīng)的數(shù)據(jù)含義進(jìn)行定義，以采集到按照時間來進(jìn)行關(guān)聯(lián)的系列數(shù)據(jù)。

因為有些場所不適于人工讀取指示燈的信號，所以本實用新型實施例提供了一種可以代替人的系統(tǒng)去識別現(xiàn)場環(huán)境中指示燈的狀態(tài)，通過這種視頻識別技術(shù)來識別一些不便人工讀取指示燈信號的地方中的指示燈。

雖然本實用新型所公開的實施方式如上，但所述的內(nèi)容只是為了便于理解本實用新型而采用的實施方式，并非用以限定本實用新型。任何本實用新型所屬技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員，在不脫離本實用新型所公開的精神和范圍的前提下，可以在實施的形式上及細(xì)節(jié)上作任何的修改與變化，但本實用新型的專利保護(hù)范圍，仍須以所附的權(quán)利要求書所界定的范圍為準(zhǔn)。