基于图像处理的物体安全监测方法及控制端

摘要

本发明公开了基于图像处理的物体安全监测方法及控制端，获取待处理图像数据，识别并截取待处理图像数据中的待检测物体的平面数据；计算并得到平面数据中每一个位置的原始光照强度，获取预先采集的光照强度补偿关系，依据光照强度补偿关系对平面数据上的每一个位置的原始光照强度进行换算，得到换算后的相对光照强度，光照强度补偿关系为在标准垂直面上所采集的不同位置之间的光照强度比例系数；根据平面数据中每一个位置的相对光照强度得到待检测物体上待检测面的倾斜程度和平整程度。本发明根据不同位置的相对光照强度来判断待检测物体上待检测面的整体倾斜程度和局部平整程度。

权利要求

1.基于图像处理的物体安全监测方法，其特征在于，包括步骤：S1、获取待处理图像数据，识别并截取所述待处理图像数据中的待检测物体的平面数据；

S2、计算并得到所述平面数据中每一个位置的原始光照强度，获取预先采集的光照强度补偿关系，依据所述光照强度补偿关系对所述平面数据上的每一个位置的原始光照强度进行换算，得到换算后的相对光照强度，所述光照强度补偿关系为在标准垂直面上所采集的不同位置之间的光照强度比例系数；

S3、根据所述平面数据中每一个位置的所述相对光照强度得到所述待检测物体上待检测面的倾斜程度和平整程度；

步骤S2具体包括以下步骤：

S21、将所述平面数据按照预设裁剪方式分割成多个局部面数据，当所述预设裁剪方式为按行裁剪执行步骤S22，当所述预设裁剪方式为按列裁剪则执行步骤S23，当所述预设裁剪方式为按方格裁剪则执行步骤S24；

S22、对每一个所述局部面数据进行光照强度的平均值计算，得到每一个所述局部面数据的第一原始平均值，获取预先采集的第一光照强度补偿关系，依据所述第一光照强度补偿关系对所述平面数据上的每一个位置的第一原始平均值进行换算，得到换算后的第一相对平均值，之后执行步骤S31，所述第一光照强度补偿关系为在标准垂直面上所采集的不同行之间的光照强度比例系数；

S23、对每一个所述局部面数据进行光照强度的平均值计算，得到每一个所述局部面数据的第二原始平均值，获取预先采集的第二光照强度补偿关系，依据所述第二光照强度补偿关系对所述平面数据上的每一个位置的第二原始平均值进行换算，得到换算后的第二相对平均值，之后执行步骤S32，所述第二光照强度补偿关系为在标准垂直面上所采集的不同列之间的光照强度比例系数；

S24、对每一个所述局部面数据进行光照强度的平均值计算，得到每一个所述局部面数据的第三原始平均值，获取预先采集的第三光照强度补偿关系和第四光照强度补偿关系，依据所述第三光照强度补偿关系对每一个所述局部面数据的第三原始平均值进行换算，得到换算后的第三相对平均值，依据所述第四光照强度补偿关系对每一个所述局部面数据上每一个位置的光照强度进行换算，得到换算后的相对位置光照强度，对每一个所述局部面数据的所有相对位置光照强度进行方差计算，得到局部面方差值，之后执行步骤S33和步骤S34，所述第三光照强度补偿关系为在标准垂直面上所采集的不同方格之间的光照强度比例系数，所述第四光照强度补偿关系为在标准垂直面上所采集的每一个方格内的不同位置之间的光照强度比例系数；

步骤S3具体包括以下步骤：

S31、根据每一个所述局部面数据在整个待检测面的位置和对应的第一相对平均值得到所述待检测面在垂直方向上的倾斜程度；

S32、根据每一个所述局部面数据在整个待检测面的位置和对应的第二相对平均值得到所述待检测面在水平方向上的倾斜程度；

S33、根据每一个所述局部面数据在整个待检测面的位置和对应的第三相对平均值得到所述待检测面在每一个方格内的平整程度；

S34、根据每一个所述局部面数据所对应的局部面方差值得到所述待检测面在每一个方格内的平整程度；

根据所述标准垂直面在不同的标准光照强度下所得到的参考光照强度拟合成标准‑参考光照强度曲线，对所述标准垂直面所拍摄的图片经过所述光照强度补偿关系之后所得到的光照强度即为参考光照强度，所述标准光照强度为光照强度传感器所采集的当前环境光照强度；

步骤S31具体包括以下步骤：

S311、获取实时标准光照强度，根据所述实时标准光照强度和所述标准‑参考光照强度曲线得到实时参考光照强度；

S312、将所有所述第一相对平均值进行求平均值和方差，得到实时光照强度平均值和第一实时光照强度方差；

S313、判断所述实时参考光照强度和所述实时光照强度平均值的差值是否在平均值阈值内且所述第一实时光照强度方差是否在垂直方差阈值内，若是，则所述待检测面在垂直方向上的倾斜程度为无倾斜，否则根据每一个所述第一相对平均值与所述实时参考光照强度的大小关系确定其对应位置的倾斜方向和倾斜角度；

步骤S32具体包括以下步骤：

S321、将所有所述第二相对平均值进行求平均值和方差，得到实时光照强度平均值和第二实时光照强度方差；

S322、判断所述实时参考光照强度和所述实时光照强度平均值的差值是否在平均值阈值内且所述第二实时光照强度方差是否在水平方差阈值内，若是，则所述待检测面在水平方向上的倾斜程度为无倾斜，否则根据每一个所述第二相对平均值与所述实时参考光照强度的大小关系确定其对应位置的倾斜方向和倾斜角度；

步骤S33具体包括以下步骤：

S331、将所有所述第三相对平均值进行求平均值和方差，得到实时光照强度平均值和第三实时光照强度方差；

S332、判断所述实时参考光照强度和所述实时光照强度平均值的差值是否在平均值阈值内且所述第三实时光照强度方差是否在第一方格方差阈值内，若是，则所述待检测面在每一个方格上的平整程度均为初步平整，否则根据每一个所述第三相对平均值与所述实时参考光照强度的大小关系确定对应的方格的平整程度为不平整；

步骤S34具体包括以下步骤：

对每一个所述局部面数据判断所对应的局部面方差值是否在第二方格方差阈值内且该所述局部面数据所对应的方格已标记平整程度为初步平整，若是，则对应的方格的平整程度为平整，否则将所述局部面方差值超过所述第二方格方差阈值的所述局部面数据所对应的方案的平整程度确定为不平整；

步骤S34之后还包括以下步骤：对每一个被认为存在倾斜的行、列位置以及每一个被确定为不平整的方格进行标记显示。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的物体安全监测方法，其特征在于，步骤S21中所述按方格裁剪设置有多次，且按照裁剪顺序每一次所裁剪的方格尺寸逐渐减小；

若所述按方格裁剪为首次，则直接执行步骤S24，并判断步骤S33和步骤34中所得到的每一个方格内的平整程度是否存在一个方格为不平整的，若存在，则将平整程度为不平整的方格进行第二次的按方格裁剪，得到第二次裁剪后的局部面数据之后执行步骤S24，如此循环，直至所述按方格裁剪的次数到达最大次数，得到的每一个最小尺寸的方格内的平整程度。

3.根据权利要求2所述的基于图像处理的物体安全监测方法，其特征在于，还包括步骤：

在所述按方格裁剪的次数达到两次之后，若当次平整程度为不平整的当次方格处于与上一次平整程度为平整的上一次方格相邻的位置，则将相邻的上一次方格按照当次所裁剪的方格尺寸进行裁剪之后，将与所述当次方格相邻的上一次子方格所对应的局部面数据代入步骤S24以得到所述上一次子方格的平整程度。

4.根据权利要求2所述的基于图像处理的物体安全监测方法，其特征在于，首次所述按方格裁剪在行列上的裁剪格子分别为[1,4]。

5.根据权利要求2所述的基于图像处理的物体安全监测方法，其特征在于，若所述待检测物体的平面为由多个同等尺寸的部件拼接而成的，则所述按方格裁剪的最小格子尺寸等于拼接所用的部件。

6.根据权利要求5所述的基于图像处理的物体安全监测方法，其特征在于，所述标准垂直面为拼接所用的部件的标准垂直面。

7.根据权利要求1所述的基于图像处理的物体安全监测方法，其特征在于，步骤S1具体包括步骤：

S1、获取待处理图像数据，使用faster RCNN识别并截取所述待处理图像数据中的待检测物体的平面数据。

8.基于图像处理的物体安全监测终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一所述的基于图像处理的物体安全监测方法。

说明书

基于图像处理的物体安全监测方法及控制端

技术领域

[0001] 本发明涉及计算机图像处理领域，特别涉及一种基于图像处理的物体安全监测方法及控制端。

背景技术

[0002] 图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描
仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图
像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。

[0003] 其中，现有图像处理用于对一个物体的倾斜角进行监测，但由于拍照设备对准角度问题只能采集并分析出整个物体的倾斜程度。但无法有效的识别出一个物体的局部是否
平整。

发明内容

[0004] 本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于图像处理的物体安全监测方法及控制端，能够通过图像处理来识别物体局部平整程度。

[0005] 为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

[0006] 基于图像处理的物体安全监测方法，包括步骤：

[0007] S1、获取待处理图像数据，识别并截取所述待处理图像数据中的待检测物体的平面数据；

[0008] S2、计算并得到所述平面数据中每一个位置的原始光照强度，获取预先采集的光照强度补偿关系，依据所述光照强度补偿关系对所述平面数据上的每一个位置的原始光照
强度进行换算，得到换算后的相对光照强度，所述光照强度补偿关系为在标准垂直面上所
采集的不同位置之间的光照强度比例系数；

[0009] S3、根据所述平面数据中每一个位置的所述相对光照强度得到所述待检测物体上待检测面的倾斜程度和平整程度。

[0010] 为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：

[0011] 基于图像处理的物体安全监测终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的基于图像处
理的物体安全监测方法。

[0012] 本发明的有益效果在于：基于图像处理的物体安全监测方法及控制端，通过光在凹凸起伏面上的阴影而造成的光照强度变化的原理，在获取待处理图像数据，识别并截取
待处理图像数据中的待检测物体的平面数据之后，根据平面数据中每一个位置的原始光照
强度通过预先采集的光照强度补偿关系进行换算之后，得到可以用来比较的相对光照强
度，从而根据不同位置的相对光照强度来判断待检测物体上待检测面的整体倾斜程度和局
部平整程度。

附图说明

[0013] 图1为本发明实施例的基于图像处理的物体安全监测方法的流程示意图；

[0014] 图2为本发明实施例的基于图像处理的物体安全监测方法的流程示意图；

[0015] 图3为本发明实施例的基于图像处理的物体安全监测终端的结构示意图。

[0016] 标号说明：

[0017] 1、基于图像处理的物体安全监测终端；2、处理器；3、存储器。

具体实施方式

[0018] 为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。

[0019] 请参照图1和图2，基于图像处理的物体安全监测方法，包括步骤：

[0020] S1、获取待处理图像数据，识别并截取所述待处理图像数据中的待检测物体的平面数据；

[0021] S2、计算并得到所述平面数据中每一个位置的原始光照强度，获取预先采集的光照强度补偿关系，依据所述光照强度补偿关系对所述平面数据上的每一个位置的原始光照
强度进行换算，得到换算后的相对光照强度，所述光照强度补偿关系为在标准垂直面上所
采集的不同位置之间的光照强度比例系数；

[0022] S3、根据所述平面数据中每一个位置的所述相对光照强度得到所述待检测物体上待检测面的倾斜程度和平整程度。

[0023] 从上述描述可知，本发明的有益效果在于：基于图像处理的物体安全监测方法及控制端，通过光在凹凸起伏面上的阴影而造成的光照强度变化的原理，在获取待处理图像
数据，识别并截取待处理图像数据中的待检测物体的平面数据之后，根据平面数据中每一
个位置的原始光照强度通过预先采集的光照强度补偿关系进行换算之后，得到可以用来比
较的相对光照强度，从而根据不同位置的相对光照强度来判断待检测物体上待检测面的整
体倾斜程度和局部平整程度。

[0024] 进一步地，步骤S2具体包括以下步骤：

[0025] S21、将所述平面数据按照预设裁剪方式分割成多个局部面数据，当所述预设裁剪方式为按行裁剪执行步骤S22，当所述预设裁剪方式为按列裁剪则执行步骤S23，当所述预
设裁剪方式为按方格裁剪则执行步骤S24；

[0026] S22、对每一个所述局部面数据进行光照强度的平均值计算，得到每一个所述局部面数据的第一原始平均值，获取预先采集的第一光照强度补偿关系，依据所述第一光照强
度补偿关系对所述平面数据上的每一个位置的第一原始平均值进行换算，得到换算后的第
一相对平均值，之后执行步骤S31，所述第一光照强度补偿关系为在标准垂直面上所采集的
不同行之间的光照强度比例系数；

[0027] S23、对每一个所述局部面数据进行光照强度的平均值计算，得到每一个所述局部面数据的第二原始平均值，获取预先采集的第二光照强度补偿关系，依据所述第二光照强
度补偿关系对所述平面数据上的每一个位置的第二原始平均值进行换算，得到换算后的第
二相对平均值，之后执行步骤S32，所述第二光照强度补偿关系为在标准垂直面上所采集的
不同列之间的光照强度比例系数；

[0028] S24、对每一个所述局部面数据进行光照强度的平均值计算，得到每一个所述局部面数据的第三原始平均值，获取预先采集的第三光照强度补偿关系和第四光照强度补偿关
系，依据所述第三光照强度补偿关系对每一个所述局部面数据的第三原始平均值进行换
算，得到换算后的第三相对平均值，依据所述第四光照强度补偿关系对每一个所述局部面
数据上每一个位置的光照强度进行换算，得到换算后的相对位置光照强度，对每一个所述
局部面数据的所有相对位置光照强度进行方差计算，得到局部面方差值，之后执行步骤S33
和步骤S34，所述第三光照强度补偿关系为在标准垂直面上所采集的不同方格之间的光照
强度比例系数，所述第四光照强度补偿关系为在标准垂直面上所采集的每一个方格内的不
同位置之间的光照强度比例系数；

[0029] 步骤S3具体包括以下步骤：

[0030] S31、根据每一个所述局部面数据在整个待检测面的位置和对应的第一相对平均值得到所述待检测面在垂直方向上的倾斜程度；

[0031] S32、根据每一个所述局部面数据在整个待检测面的位置和对应的第二相对平均值得到所述待检测面在水平方向上的倾斜程度；

[0032] S33、根据每一个所述局部面数据在整个待检测面的位置和对应的第三相对平均值得到所述待检测面在每一个方格内的平整程度；

[0033] S34、根据每一个所述局部面数据所对应的局部面方差值得到所述待检测面在每一个方格内的平整程度。

[0034] 从上述描述可知，通过将整个平面数据进行不同方式的裁剪，一方面，在预先采集光照强度补偿关系时就只需要按照裁剪的区域进行裁剪而无需对整个面的所有点都进行
光照强度比例系数的换算，同时，在后续计算的时候，只需要裁剪区域的光照强度进行平均
之后再进行换算和后续的计算，而对于整体倾斜来说，只需要裁剪区域之间的比对即可，无
需细化到局部的比较，从而在保证能实时监测物体倾斜程度和定位倾斜大小方向的同时大
幅度降低计算量以降低对终端处理能力的要求；此外，对于局部的平整度来说，将其裁剪成
不同的方格，由不同方格的均值来判断该方格内是否存在局部不平整的现象，不仅无需对
整个面上的所有位置进行一起计算从而降低了计算量，而且能够定位到发生局部不平整的
现象，从而能实时监测和定位到不平整位置的同时大幅度降低计算量以降低对终端处理能
力的要求。即上述实施方式能实时监测整体倾斜程度和局部平整程度，并能快速定位到倾
斜大小方向和不平整位置。

[0035] 进一步地，步骤S21中所述按方格裁剪设置有多次，且按照裁剪顺序每一次所裁剪的方格尺寸逐渐减小；

[0036] 若所述按方格裁剪为首次，则直接执行步骤S24，并判断步骤S33和步骤34中所得到的每一个方格内的平整程度是否存在一个方格为不平整的，若存在，则将平整程度为不
平整的方格进行第二次的按方格裁剪，得到第二次裁剪后的局部面数据之后执行步骤S24，
如此循环，直至所述按方格裁剪的次数到达最大次数，得到的每一个最小尺寸的方格内的
平整程度。

[0037] 从上述描述可知，将按方格裁剪的裁剪方式设置为多次，一方面避免方格过小而导致的结果误差较大的问题，这是因为无法确定局部不平整程度的发生位置有多大，若直
接采用最小方格的方式裁剪，则对于较大位置不平整被裁剪后存在数据失真问题，从而无
法很好的反映较大区域的不平整，另外，对于裁剪的方格越小，则方格的数量越多，影响因
子的数量变多，在设置阈值过大过小都会有可能造成结果的误差；另一方面，也避免了方格
过大而无法定位到发生不平整的具体位置的问题。而采用了逐层缩小检测范围，首次的方
格大、数量少，能覆盖较大区域的不平整以更好的设置合理的阈值以达到更好的检测结果，
之后不断缩小，最终定位到发生不平整的具体位置。即上述实施方式在保持平整程度的检
测准确性的同时能快速定位到不平整的具体位置。

[0038] 进一步地，还包括步骤：

[0039] 在所述按方格裁剪的次数达到两次之后，若当次平整程度为不平整的当次方格处于与上一次平整程度为平整的上一次方格相邻的位置，则将相邻的上一次方格按照当次所
裁剪的方格尺寸进行裁剪之后，将与所述当次方格相邻的上一次子方格所对应的局部面数
据代入步骤S24以得到所述上一次子方格的平整程度。

[0040] 其中，当次方格和上一次子方格的方格尺寸相同。

[0041] 从上述描述可知，对于不平整区域较大的问题，只要裁剪都有可能被分割，由此，若当次平整程度为不平整的当次方格处于与上一次平整程度为平整的上一次方格相邻的
位置，则相邻格子之间是有可能构成一个较大的不平整区域，只是因为当次方格对于上一
次方格的影响未达到认为上一次方格为不平整的情况，由此，将其相邻的当次方格的上一
次子方格也进行平整度检测，从而更加精准的识别出不平整位置。

[0042] 进一步地，首次所述按方格裁剪在行列上的裁剪格子分别为[1,4]。

[0043] 从上述描述可知，保证首次裁剪的方格的区域即无需较大计算量，也能覆盖较大的不平整区域。

[0044] 进一步地，若所述待检测物体的平面为由多个同等尺寸的部件拼接而成的，则所述按方格裁剪的最小格子尺寸等于拼接所用的部件。

[0045] 从上述描述可知，拼接而成的平面的局部平整度受最小拼接部件的影响，因此，只需要裁剪到和拼接所用的部件即可。

[0046] 进一步地，所述标准垂直面为拼接所用的部件的标准垂直面。

[0047] 从上述描述可知，即标准面和检测面为同一部件，从而避免不同部件之后因为材料的差异而带来的误差。

[0048] 进一步地，根据所述标准垂直面在不同的标准光照强度下所得到的参考光照强度拟合成标准‑参考光照强度曲线，对所述标准垂直面所拍摄的图片经过所述光照强度补偿
关系之后所得到的光照强度即为参考光照强度，所述标准光照强度为光照强度传感器所采
集的当前环境光照强度；

[0049] 步骤S31具体包括以下步骤：

[0050] S311、获取实时标准光照强度，根据所述实时标准光照强度和所述标准‑参考光照强度曲线得到实时参考光照强度；

[0051] S312、将所有所述第一相对平均值进行求平均值和方差，得到实时光照强度平均值和第一实时光照强度方差；

[0052] S313、判断所述实时参考光照强度和所述实时光照强度平均值的差值是否在平均值阈值内且所述第一实时光照强度方差是否在垂直方差阈值内，若是，则所述待检测面在
垂直方向上的倾斜程度为无倾斜，否则根据每一个所述第一相对平均值与所述实时参考光
照强度的大小关系确定其对应位置的倾斜方向和倾斜角度；

[0053] 步骤S32具体包括以下步骤：

[0054] S321、将所有所述第二相对平均值进行求平均值和方差，得到实时光照强度平均值和第二实时光照强度方差；

[0055] S322、判断所述实时参考光照强度和所述实时光照强度平均值的差值是否在平均值阈值内且所述第二实时光照强度方差是否在水平方差阈值内，若是，则所述待检测面在
水平方向上的倾斜程度为无倾斜，否则根据每一个所述第二相对平均值与所述实时参考光
照强度的大小关系确定其对应位置的倾斜方向和倾斜角度；

[0056] 步骤S33具体包括以下步骤：

[0057] S331、将所有所述第三相对平均值进行求平均值和方差，得到实时光照强度平均值和第三实时光照强度方差；

[0058] S332、判断所述实时参考光照强度和所述实时光照强度平均值的差值是否在平均值阈值内且所述第三实时光照强度方差是否在第一方格方差阈值内，若是，则所述待检测
面在每一个方格上的平整程度均为初步平整，否则根据每一个所述第三相对平均值与所述
实时参考光照强度的大小关系确定对应的方格的平整程度为不平整；

[0059] 步骤S34具体包括以下步骤：

[0060] 对每一个所述局部面数据判断所对应的局部面方差值是否在第二方格方差阈值内且该所述局部面数据所对应的方格已标记平整程度为初步平整，若是，则对应的方格的
平整程度为平整，否则将所述局部面方差值超过所述第二方格方差阈值的所述局部面数据
所对应的方案的平整程度确定为不平整；

[0061] 步骤S34之后还包括以下步骤：

[0062] 对每一个被认为存在倾斜的行、列位置以及每一个被确定为不平整的方格进行标记显示。

[0063] 从上述描述可知，由于实时条件下不同光照强度所对应的最终检测光照强度数值经过比例系数的转换也不会在一个阈值内，因此，设置一光照强度传感器所采集的当前环
境光照强度以进行光照强度的转换，从而使得在实时条件下不同光照强度所对应的最终检
测光照强度数值也具有参考和比较的价值，以用来判断其是否整体倾斜或是否存在局部不
平整。

[0064] 进一步地，步骤S1具体包括步骤：

[0065] S1、获取待处理图像数据，使用faster RCNN识别并截取所述待处理图像数据中的待检测物体的平面数据。

[0066] 从上述描述可知，使用faster RCNN可以更加准确的识别出待检测物体的平面数据。

[0067] 请参照图3，基于图像处理的物体安全监测终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的
基于图像处理的物体安全监测方法。

[0068] 从上述描述可知，本发明的有益效果在于：基于图像处理的物体安全监测方法及控制端，通过光在凹凸起伏面上的阴影而造成的光照强度变化的原理，在获取待处理图像
数据，识别并截取待处理图像数据中的待检测物体的平面数据之后，根据平面数据中每一
个位置的原始光照强度通过预先采集的光照强度补偿关系进行换算之后，得到可以用来比
较的相对光照强度，从而根据不同位置的相对光照强度来判断待检测物体上待检测面的整
体倾斜程度和局部平整程度。

[0069] 本实施例适用于能够对一平面的整体倾斜和局部平整进行检测，由此，待检测物体包括但不限制于爬架、拼接显示屏、巨幅广告平面等等。

[0070] 请参照图1及图2，本发明的实施例一为：

[0071] 基于图像处理的物体安全监测方法，包括步骤：

[0072] S1、获取待处理图像数据，识别并截取待处理图像数据中的待检测物体的平面数据；

[0073] 在本实施例中，步骤S1具体包括步骤：

[0074] S1、获取待处理图像数据，使用faster RCNN识别并截取待处理图像数据中的待检测物体的平面数据。

[0075] 其中，CNN为Convolutional Neural Networks，即卷积神经网络，faster RCNN为其改进版，参照现有技术即可。

[0076] 在其他实施例也可以使用诸如YOLO（You only look once，一种目测检测算法）、RCNN等等其他图像目标检测算法即可。

[0077] S2、计算并得到平面数据中每一个位置的原始光照强度，获取预先采集的光照强度补偿关系，依据光照强度补偿关系对平面数据上的每一个位置的原始光照强度进行换
算，得到换算后的相对光照强度，光照强度补偿关系为在标准垂直面上所采集的不同位置
之间的光照强度比例系数；

[0078] S3、根据平面数据中每一个位置的相对光照强度得到待检测物体上待检测面的倾斜程度和平整程度。

[0079] 由此，根据不同位置的相对光照强度来判断待检测物体上待检测面的整体倾斜程度和局部平整程度。

[0080] 请参照图1及图2，本发明的实施例二为：

[0081] 基于图像处理的物体安全监测方法，在上述实施例一的基础上，本实施例应用于爬架上，爬架上由多块爬架网通过框架进行拼接组装而成，由此，在本实施例中，步骤S2具
体包括以下步骤：

[0082] S21、将平面数据按照预设裁剪方式分割成多个局部面数据，当预设裁剪方式为按行裁剪执行步骤S22，当预设裁剪方式为按列裁剪则执行步骤S23，当预设裁剪方式为按方
格裁剪则执行步骤S24；

[0083] 在本实施例，步骤S21中按方格裁剪设置有多次，且按照裁剪顺序每一次所裁剪的方格尺寸逐渐减小，其中，每一次按方格裁剪在行列上的裁剪格子分别为[1,4]。

[0084] 如图2所示的示例中首次按方格裁剪在行列上的裁剪格子分别为3，即首次裁剪成9个方格。

[0085] 其中，本实施例中，待检测物体的平面为由多个同等尺寸的爬架网拼接而成的，则将方格裁剪的最小格子尺寸等于爬架网，而图2中只是用于示例说明，并不代表其按方格裁
剪的次数只有两次，也不代表图2中诸如c5这个格子代表的就是爬架网，其具体根据爬架的
应用场景进行适应性的裁剪和对应到次数，比如一个爬架是由27*9组成，首次按照3*3裁
剪，则首次的方格为9*3个爬架组成，则第二次按照3*3裁剪之后的方格为3*1方格，由此，当
行或列上已经是最小的采集方格时，则可以考虑停止，即按方格裁剪的最小格子尺寸的行
或列上有一个尺寸等于爬架网即可。

[0086] 其中，同理，按行裁剪和按列裁剪也可以以单个爬架网的尺寸作为裁剪标准，对应上述的27*9爬架网组成的爬架，则按行裁剪则裁剪成9行，按列裁剪则裁剪成27列。

[0087] S22、对每一个局部面数据进行光照强度的平均值计算，得到每一个局部面数据的第一原始平均值，获取预先采集的第一光照强度补偿关系，依据第一光照强度补偿关系对
平面数据上的每一个位置的第一原始平均值进行换算，得到换算后的第一相对平均值，之
后执行步骤S31，第一光照强度补偿关系为在标准垂直面上所采集的不同行之间的光照强
度比例系数；

[0088] 其中，标准垂直面为拼接所用的部件的标准垂直面。对应到本实施例即采用预设设置的一个由爬架网组成的爬架面，通过人工和经纬仪等精密仪器测量确认垂直平整的情
况下作为标准垂直面，由此可以通过多次采集等手段来保证光照强度补偿关系的相对精确
性。

[0089] 其中，原始光照强度为根据图片计算得到的光照强度，即原始也可以替换为初始、起始、原本等词语。此时，将原始光照强度经过光照强度补偿关系的换算之后，换算之后的
光照强度是相对于原始光照强度的，因此将换算之后的光照强度称为相对光照强度。同时，
上述的第一原始平均值是对原始光照强度的平均值计算，而换算之后的平均值是相对于第
一原始平均值的，因此将换算之后的平均值称为第一相对平均值。

[0090] S23、对每一个局部面数据进行光照强度的平均值计算，得到每一个局部面数据的第二原始平均值，获取预先采集的第二光照强度补偿关系，依据第二光照强度补偿关系对
平面数据上的每一个位置的第二原始平均值进行换算，得到换算后的第二相对平均值，之
后执行步骤S32，第二光照强度补偿关系为在标准垂直面上所采集的不同列之间的光照强
度比例系数；

[0091] S24、对每一个局部面数据进行光照强度的平均值计算，得到每一个局部面数据的第三原始平均值，获取预先采集的第三光照强度补偿关系和第四光照强度补偿关系，依据
第三光照强度补偿关系对每一个局部面数据的第三原始平均值进行换算，得到换算后的第
三相对平均值，依据第四光照强度补偿关系对每一个局部面数据上每一个位置的光照强度
进行换算，得到换算后的相对位置光照强度，对每一个局部面数据的所有相对位置光照强
度进行方差计算，得到局部面方差值，之后执行步骤S33和步骤S34，第三光照强度补偿关系
为在标准垂直面上所采集的不同方格之间的光照强度比例系数，第四光照强度补偿关系为
在标准垂直面上所采集的每一个方格内的不同位置之间的光照强度比例系数；

[0092] 其中，在步骤S21中若包括多种裁剪方式，则每一种裁剪方式都对应其步骤分别执行。

[0093] 步骤S3具体包括以下步骤：

[0094] S31、根据每一个局部面数据在整个待检测面的位置和对应的第一相对平均值得到待检测面在垂直方向上的倾斜程度；

[0095] 其中，在实时监测之前，根据标准垂直面在不同的标准光照强度下所得到的参考光照强度拟合成标准‑参考光照强度曲线，对标准垂直面所拍摄的图片经过光照强度补偿
关系之后所得到的光照强度即为参考光照强度，标准光照强度为光照强度传感器所采集的
当前环境光照强度，一般情况下，我们认为通过光照强度传感器所采集的环境光照强度是
标准的，因此将其命名为标准光照强度。

[0096] 其中，因为光照强度补偿关系本身就是根据标准垂直面所采集的原始的光照强度数值进行比例换算，因此，当对标准垂直面进行拍摄图片时，根据该图片所得到的光照强度
数值按照光照强度补偿关系之后，所有原始的光照强度值就都转换为作为参考的那个光照
强度数值，具体见下面示例的100。

[0097] 那么，此时，标准光照强度的数值是120，参考光照强度为100，而在测试了不同的标准光照强度下就分别得到了不同的参考光照强度，将其中一个作为横轴坐标值，一个作
为纵轴坐标值，放入坐标系中，采用现有技术就可以拟合成符合这一组数据的曲线和对应
的公式。

[0098] 其中，对于标准垂直面的执行是预先进行的，为了保证其后续的判断结果，对于标准垂直面的图片拍摄过程中，标准垂直面放置在需要监测的待检测物体的位置上，使得拍
摄所用的摄像头与标准垂直面的距离和角度和在后续监测时的保持一致。

[0099] 本实施例中光照强度补偿关系以标准垂直面某一位置为一固定数值，比如为1，其余的数值依次比例关系进行各自调整，因为光照强度补偿关系是预先采集并得到的，而预
先对标准垂直面都进行了光照强度的计算，则不同位置之间就有不同的光照强度数值，只
要任意确定一个光照强度作为1，其他数据以及原始的光照强度数值的比例关系就可以换
算为光照强度补偿关系，比如有两个位置的光照强度数值分别为100和110，若以100这个位
置的光照强度数值作为1，则110这个位置的比例系数就是约等于0.9091，这样1和0.9091之
间就形成了一个光照强度补偿关系，由此，待检测面的所有位置都可以依次类推以形成光
照强度补偿关系。

[0100] 其中，如果后续同样的位置测的光照强度数值分别为110和125，那么按照光照强度补偿关系之后得到的相对光照强度变为110和113.6375，其中，113.6375由125*0.9091所
得到的，由此根据不同位置之间的相对光照强度可以知晓这个待检测面和标准垂直面之间
的偏差，从而计算出其倾斜程度。

[0101] 在其他等同实施例中，也可以考虑根据标准光照强度来设定光照强度补偿关系，这样经过光照强度补偿关系之后得到的数值可以直接和实时采集的标准光照强度进行比
较。应当注意的是，这是在其他等同实施例中，而非本实施例中，因此，这段的描述不应当影
响本实施例中后续的描述。

[0102] 其中，步骤S31具体包括以下步骤：

[0103] S311、获取实时标准光照强度，根据实时标准光照强度和标准‑参考光照强度曲线得到实时参考光照强度；

[0104] 即，实时标准光照强度就是在监测过程中所采集的当前时刻下光照强度传感器所采集的当前环境光照强度。而根据标准‑参考光照强度曲线所对应的公式代入实时标准光
照强度就得到监测过程中这个采集时刻下的一个实时参考光照强度。

[0105] 比如，实时标准光照强度的数值刚好也是120，则得到的实时参考光照强度的数值就为100。

[0106] S312、将所有第一相对平均值进行求平均值和方差，得到实时光照强度平均值和第一实时光照强度方差；

[0107] 此时，根据步骤S22中的第一相对平均值是依据第一光照强度补偿关系换算过的，那么监测过程中这个采集时刻的爬架面如果是垂直的，就应当得到的相对平均值是趋于之
前参考的那个光照强度值，即实时参考光照强度的数值100。

[0108] 这个时候就会出现一种数值110和90这两个存在明显问题但平均之后为100的情况了，即采用平均值会存在相差较大数值之间平均掉的情况，而相差较大数值通过方差就
可以判断出，因此需要平均值和方差的同时计算。

[0109] S313、判断实时参考光照强度和实时光照强度平均值的差值是否在平均值阈值内且第一实时光照强度方差是否在垂直方差阈值内，若是，则待检测面在垂直方向上的倾斜
程度为无倾斜，否则根据每一个第一相对平均值与实时参考光照强度的大小关系确定其对
应位置的倾斜方向和倾斜角度；

[0110] 结合上述可知，对于整个平面朝向同一侧倾斜，则平均值异常，而当局部区域发生倾斜，则方差异常，因此可以检测出整体倾斜还是局部倾斜，而局部倾斜的话则局部的平均
值出入较大，从而通过判断平均值和实时参考光照强度的大小关系确定其位置，并根据两
者的差值确定倾斜方向和倾斜角度。

[0111] 即在保证能实时监测整体倾斜程度和局部平整程度，并能快速定位到倾斜大小方向和不平整位置。

[0112] 为了便于理解，本实施例在此对上述涉及到的原始光照强度、相对光照强度、标准光照强度、参考光照强度、实时标准光照强度和实时参考光照强度作以下统一的举例说明：

[0113] 在获得光照强度补偿关系时，需要用到摄像头、标准垂直面和光照强度传感器，摄像头对标准垂直面进行拍摄得到图片上直接得到的光照强度数值其实也等同于“原始光照
强度”，但为了和实时监测中即步骤S1至步骤S3中的原始光照强度区分，此处称为原始的光
照强度，那么对于图片中待检测面每一个位置都有一个原始的光照强度，选取其中一个作
为参考数值，即为参考光照强度，这样待检测面每一个位置的原始的光照强度就和这个参
考光照强度进行对应转换得到光照强度补偿关系。而此时，光照强度传感器在摄像头对标
准垂直面进行拍摄得到图片的同时得到一个当前的环境光照强度即为标准光照强度。

[0114] 随着时间的变化，当前环境的光照强度也在发生变化，摄像头对标准垂直面进行拍摄得到多张图片并在同一参考位置上得到不同的参考光照强度，比如都去右上顶点的原
始的光照强度作为参考光照强度，因为不同光照环境下右上顶点的原始的光照强度不同，
则参考光照强度不同。而光照强度传感器也一一对应采集到多个标准光照强度，将多个参
考光照强度和多个标准光照强度一一对应就拟合成了标准‑参考光照强度曲线，这样前期
的数据采集工作便完成了。

[0115] 而在实时监测过程中，需要用到摄像头和光照强度传感器，然后对准对检测物体的待检测面，光照强度传感器实时采集到标准光照强度为了区分称为实时标准光照强度，
通过标准‑参考光照强度曲线转换后的数值称为实时参考光照强度。

[0116] S32、根据每一个局部面数据在整个待检测面的位置和对应的第二相对平均值得到待检测面在水平方向上的倾斜程度；

[0117] 其中，步骤S32具体包括以下步骤：

[0118] S321、将所有第二相对平均值进行求平均值和方差，得到实时光照强度平均值和第二实时光照强度方差；

[0119] S322、判断实时参考光照强度和实时光照强度平均值的差值是否在平均值阈值内且第二实时光照强度方差是否在水平方差阈值内，若是，则待检测面在水平方向上的倾斜
程度为无倾斜，否则根据每一个第二相对平均值与实时参考光照强度的大小关系确定其对
应位置的倾斜方向和倾斜角度；

[0120] S33、根据每一个局部面数据在整个待检测面的位置和对应的第三相对平均值得到待检测面在每一个方格内的平整程度；

[0121] 步骤S33具体包括以下步骤：

[0122] S331、将所有第三相对平均值进行求平均值和方差，得到实时光照强度平均值和第三实时光照强度方差；

[0123] S332、判断实时参考光照强度和实时光照强度平均值的差值是否在平均值阈值内且第三实时光照强度方差是否在第一方格方差阈值内，若是，则待检测面在每一个方格上
的平整程度均为初步平整，否则根据每一个第三相对平均值与实时参考光照强度的大小关
系确定对应的方格的平整程度为不平整；

[0124] 其中，步骤S32和步骤S33及其具体实现步骤参照步骤31的描述即可。

[0125] S34、根据每一个局部面数据所对应的局部面方差值得到待检测面在每一个方格内的平整程度。

[0126] 在本实施例中，步骤S34具体包括以下步骤：

[0127] 对每一个局部面数据判断所对应的局部面方差值是否在第二方格方差阈值内且该局部面数据所对应的方格已标记平整程度为初步平整，若是，则对应的方格的平整程度
为平整，否则将局部面方差值超过第二方格方差阈值的局部面数据所对应的方案的平整程
度确定为不平整；

[0128] 其中，若按方格裁剪为首次，则直接执行步骤S24，并判断步骤S33和步骤34中所得到的每一个方格内的平整程度是否存在一个方格为不平整的，若存在，则将平整程度为不
平整的方格进行第二次的按方格裁剪，得到第二次裁剪后的局部面数据之后执行步骤S24，
如此循环，直至按方格裁剪的次数到达最大次数，得到的每一个最小尺寸的方格内的平整
程度。

[0129] 如图2所示，假设在粗框线构成的九个方格为首次按方格裁剪，其中计算出第一行第三个方格的平整程度确定为不平整，则对第一行第三个方格进行第二次裁剪，在执行步
骤S24循环。

[0130] 其中，还包括步骤：

[0131] 在按方格裁剪的次数达到两次之后，若当次平整程度为不平整的当次方格处于与上一次平整程度为平整的上一次方格相邻的位置，则将相邻的上一次方格按照当次所裁剪
的方格尺寸进行裁剪之后，将与当次方格相邻的上一次子方格所对应的局部面数据代入步
骤S24以得到上一次子方格的平整程度。

[0132] 如图2所示，若在按方格裁剪的次数达到第二次，即第一行第三个大方格里的九个小方格即为当次方格，粗框线构成的大方格即为上一次方格。第二次裁剪并执行步骤S24、
S33和S34之后得到的结果为编号为c5的方格不平整，则不存在与上一次方格相邻，因此无
需进行其他方格的裁剪检测。若此时得到的结果为编号为c8的方格不平整，则相邻有第二
行第三列的大方格，该大方格中编号为f2的小方格与编号为c5的小方格相邻，因此，将编号
为f2的方格所对应的局部面数据代入步骤S24以得到其平整程度。若此时得到的结果为编
号为c7的方格不平整，则有编号为b9、e3和f1三个方格与其相邻，则三个都进行再次监测。

[0133] 由此，对于编号为f2或者是编号为b9、e3和f1的方格检测出不平整的情况，也可以考虑再向相邻且未进行监测的方格进行监测，但在实际应用过程中，在到达编号为f2或者
是编号为b9、e3和f1的这一步就已经能监测出不平整的大区域。而再大区域的不平整则已
经造成了倾斜，因此在步骤S32至S34就可以识别出了。

[0134] 由此，在步骤S34之后还包括以下步骤：

[0135] 对每一个被认为存在倾斜的行、列位置以及每一个被确定为不平整的方格进行标记显示。

[0136] 在其他等同实施例，还可以在标记显示之后进行报警并通过通信方式发到指定设备，比如安全员手机终端等等，以及时进行停工故障排查和维护，保证施工人员的安全。

[0137] 请参照图1及图2，本发明的实施例三为：

[0138] 基于图像处理的物体安全监测方法，在上述实施例二的基础上，针对于步骤S21的按方格裁剪进行进一步的限定：

[0139] S211、通过图像识别技术识别待检测面上拼接部件在部件行数量、部件列数量并计算得到部件总数；

[0140] 其中，通过拼接部件之间的缝隙或者其他特征，采用CNN进行训练以使得能够区别出每一个部件，从而可以确定在行列上的数量以及总数。

[0141] S212、对按方格裁剪的单次裁剪的最大数进行N次方，将部件行数量和部件列数量的最大值设为待裁剪数值，判断待裁剪数值是否大于单次裁剪的最大数的N次方数，若待裁
剪数值大于单次裁剪的最大数的N次方数且小于单次裁剪的最大数的N+1次方数，则按方格
裁剪的次数为N+1，N为正整数；

[0142] 其中，每一次按方格裁剪在行列上的裁剪格子分别为[1,4]，其最大值为4，4的二次方数和三次方数分别为16和64，假设有35*13爬架网构成的爬架，则35大于16且小于64，
因此，35*13爬架网按方格裁剪的次数为3。

[0143] S213、从单次裁剪的可选数值任选N+1个进行乘积之后，计算得到与部件行数量最接近且其小于的N+1个可选数值以及和部件列数量最接近且其小于的N+1个可选数值，进行
两两组合，得到每一次按方格裁剪的裁剪数量，其中，可选数值为1的优先级最低，两两组合
中部件行数量为从大到小排列且部件列数量为从小到大排列来进行同一排列位置上的组
合；

[0144] 由此，对于35*13爬架网构成的爬架，可选数量包括1、2、3和4，对于部件行数量35来说，其三个可选数值包括4*4*4=64、4*4*3=48以及4*3*3=36，由此与部件行数量最接近且
其小于的3个可选数值分别为4、3和3。对于部件列数量13来说，其三个可选数值很多，接近
且小于的有2*2*4=16、1*4*4=16以及2*3*3=18，其中，可选数值为1的优先级最低，因此与部
件列数量最接近且其小于的3个可选数值分别为2、2和4。

[0145] 如上，对于4、3和3以及2、2和4之间的组合则按照部件行数量为从大到小排列且部件列数量为从小到大排列来进行同一排列位置上的组合，即为首次4*2、第二次为3*2、第三
次为3*4，即分别为8、6、12。

[0146] S214、每一次按方格裁剪时获取对应的裁剪数量，得到第一行数和第一列数，将部件行数量除于第一行数之后向上取整的数作为行方格数量，将部件列数量除于第一列数之
后向上取整的数作为列方格数量，并按照从上到下以及从左到右依次裁剪得到多个局部面
数据。

[0147] 由此，当首次裁剪为4*2，对于35*13的爬架网来说，其35/4之后向上取整即为9，13/2之后向上取整即为，因此，从上到下依次为9、9、9、8，从左到右依次为7、6，从而得到八
个局部面数据。

[0148] 由此，根据上述的限定，可以使得无论拼接部件的数量为任何数，都可以合理有效的将其裁剪成最小格子尺寸等于拼接部件的情况，且能自动计算出按方格裁剪的次数以及
每一次裁剪的格子数量并保证其更加合理有效，从而使得按方格裁剪方式来计算整个平面
的倾斜程度和平整程度的结果更加准确。

[0149] 请参照图3，本发明的实施例四为：

[0150] 基于图像处理的物体安全监测终端1，包括存储器3、处理器2及存储在存储器3上并可在处理器2上运行的计算机程序，处理器2执行计算机程序时实现上述实施例一或实施
例二或实施例三的步骤。

[0151] 综上所述，本发明提供的基于图像处理的物体安全监测方法及控制端，能够实时快速的检测出平面的倾斜程度和平整程度并能够快速定位倾斜位置和不平整位置。

[0152] 以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括
在本发明的专利保护范围内。