(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211027576.8 (22)申请日 2022.08.25 (71)申请人 西安安森智能仪 器股份有限公司 地址 710000 陕西省西安市经济技 术开发 区锦城三路569 号西瑞产业园103厂房 5楼 申请人 杭州安森智能信息技 术有限公司 (72)发明人 王士兴　卢文斌　赵鹏　 (74)专利代理 机构 西安铭泽知识产权代理事务 所(普通合伙) 61223 专利代理师 张举 (51)Int.Cl. G06V 10/54(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种基于大数据分析的补光灯夜间镜面反 射调节方法 (57)摘要 本发明提供一种基于大数据分析的补光灯 夜间镜面反射调节方法， 属于云台遥测技术领 域， 包括以下步骤： 构建数据库； 基于仪表检测模 型对仪表数据进行夜间识别， 通过夜间测试， 获 得不同时间段， 不同光照情况下， 相机对仪表的 识别结果较佳的最优参数， 并进行存储； 将带有 补光灯的云台移动至待采集图像的仪表处； 调用 数据库中该时段的相机最优参数来调整云台的 相机参数， 并获取仪表照片； 根据仪表检测模型 获取该仪表照片的识别结果和反光特性， 根据反 光特性判断是否产生反光； 若产生反光， 调整补 光灯的亮度， 直至获得准确的仪表数据识别结 果。 该方法解决了实际应用中云台拍照反光， 仪 表呈现一片白的问题。 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 115393611 A 2022.11.25 CN 115393611 A 1.一种基于大 数据分析的补光灯夜间镜面反射调节方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 构建数据库； 对采集的仪表数据进行夜间识别， 获得不同时间段和不同光照情况下， 相机对仪表识 别结果最佳的最优参数， 并存储到数据库； 其中， 所述参数包括时间间隔、 环 境光强度、 相机 的变倍值和变焦值； 将带有补光灯的云台移动至待采集图像的仪表处； 调用数据库中该时段的最优参数来调整云台的相机参数， 并获取仪表照片； 对仪表照片进行识别， 获得识别结果和反光特性； 所述反光特性包括区域像素梯度纹 理， 区域像素亮度和目标区域轮廓形状； 根据这些反光特性判断是否产生反光； 若产生反光， 调整补光灯的亮度， 直至获得准确的仪表数据识别结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的补光灯夜间镜面反射调节方法， 其特 征在于， 所述对 采集的仪表数据进行夜间识别， 包括以下步骤： 通过深度检测模型， 截取仪表图像中的目标区域， 并通过深度语义分割模型分割获得 指针区域图像以及表盘区域图像； 基于指针区域图像， 通过骨架提取和距离变换， 并通过直线拟合得到直线代表指针位 置； 基于表盘区域图像， 通过形态学滤波， 利用表盘轮廓椭圆计算变换矩阵， 通过变换矩阵 校正图像点。 3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的补光灯夜间镜面反射调节方法， 其特 征在于， 所述基于表盘区域图像， 通过形态学滤波， 利用表盘轮廓椭圆计算变换矩阵， 通过 变换矩阵校正图像点， 包括以下步骤： 对表盘区域图像进行 形态学滤波， 对滤波后图像提取最外层轮廓； 对于矩形表盘， 针对轮廓四个边进行直线拟合， 利用四条直线计算出四个交点坐标， 找 出四个点 最小外接矩形上对应四个点， 计算出变换矩阵； 对于圆形表盘， 利用轮廓 坐标点进行椭圆拟合， 拟合出椭圆体现了表盘变形程度， 通过 拟合得到的椭圆参数， 计算得到四个端点坐标信息， 同时计算出与椭圆中心重合的圆上对 应四个端点的点 坐标， 由这四对坐标点计算得 出变换矩阵M， 用于后续图像上点的校正。 4.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的补光灯夜间镜面反射调节方法， 其特 征在于， 所述深度检测模型为yo lov4、 yolov3或ssd检测模型。 5.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的补光灯夜间镜面反射调节方法， 其特 征在于， 所述深度语义分割模型为mobilenetv3的deeplabv3模型， 或为segnet、 unet、 pspnet深度分割模型。 6.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的补光灯夜间镜面反射调节方法， 其特 征在于， 所述数据库中， 每条记录对应的识别结果Fruit、 环境光强度Intensity、 相机的变 倍值Zoom、 相机的变焦值Focus和接 近真实值Value的程度Level； 其中， 识别结果Fruit ‑真实值Value＝接 近程度Level。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115393611 A 2一种基于大数据分析的补 光灯夜间镜 面反射调节方 法 技术领域 [0001]本发明涉及云台遥测技术领域， 具体涉及 一种基于大数据分析的补光灯夜间镜面 反射调节方法。 背景技术 [0002]随着通信技术、 遥测设备等软硬件技术的发展， 以及自动化水平不断提高， 云台遥 测在民众生产生活中越来越多的领域被广泛应用。 这些云台在替代人工进 行相应工作的背 后， 有着特定的算法逻辑支撑着云台去对场景中的各种相关因素进行判断， 从而最终能够 完成指定任务。 [0003]在仪表遥测识别技术领域中， 由于镜面反射的原理， 云台在夜间进行仪表表盘拍 照时， 极易产生 一片白， 极大影响了 仪表表盘数据的识别效果和准确性。 发明内容 [0004]为解决上述问题， 本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的补光灯夜间镜面 反射调节方法， 该 方法解决了实际应用中云台拍照反光， 仪表呈现一片白的问题。 [0005]为实现上述目的， 本发明提供了如下的技 术方案。 [0006]一种基于大 数据分析的补光灯夜间镜面反射调节方法， 包括以下步骤： [0007]构建数据库； [0008]对采集的仪表数据进行夜间识别， 获得不 同时间段和不 同光照情况下， 相机对仪 表识别结果最佳的最优参数， 并存储到数据库； 其中， 所述参数包括时间间隔、 环境光 强度、 相机的变倍 值和变焦值； [0009]将带有补光灯的云台移动至待采集图像的仪表处； [0010]调用数据库中该时段的最优参数来调整云台的相机参数， 并获取仪表照片； [0011]对仪表照片进行识别， 获得识别结果和反光特性； 所述反光特性包括区域像素梯 度纹理， 区域像素亮度和目标区域轮廓形状； 根据这些反光特性判断是否产生反光； [0012]若产生反光， 调整补光灯的亮度， 直至获得准确的仪表数据识别结果。 [0013]优选地， 所述对 采集的仪表数据进行夜间识别， 包括以下步骤： [0014]通过深度检测模型， 截取仪表图像中的目标区域， 并通过深度语义分割模型分割 获得指针区域图像以及表盘区域图像； [0015]基于指针区域图像， 通过骨架提取和距离变换， 并通过直线拟合得到直线代表指 针位置； [0016]基于表盘区域图像， 通过形态学滤波， 利用表盘轮廓椭圆计算变换矩阵， 通过变换 矩阵校正图像点。 [0017]优选地， 所述基于表盘区域图像， 通过形态学滤波， 利用表盘轮廓椭圆计算变换矩 阵， 通过变换矩阵校正图像点， 包括以下步骤： [0018]对表盘区域图像进行 形态学滤波， 对滤波后图像提取最外层轮廓；说　明　书 1/4 页 3 CN 115393611 A 3