基于图像分析的车库卷帘门控制方法.pdf

本发明公开了一种基于图像分析的车库卷帘门控制方法，在车库卷帘门前预设的距离阈值处的地下设置线圈感应装置，在车库卷帘门顶部设置感应放下朝下的红外感应装置，并在车库卷帘门处设置用于拍摄进入车库车辆的摄像装置；线圈感应装置感应到车辆时，控制摄像装置拍摄车辆的照片，提取出车牌号码，并将其预设的车牌号码进行匹配，如果匹配，首先控制电机打开卷帘门，然后等待预设的时间阈值并判断卷帘门下是否有车辆，如果有，重新等待预设的时间阈值直至卷帘门下没有车辆，控制关闭卷帘门。本发明结构简单，使用方便，能够自动开关车库卷帘门，无需车主反复上下车。

1.  基于图像分析的车库卷帘门控制方法，所述车库卷帘门包含用于控制其打开或关闭的电机，其特征在于，控制方法包含以下具体步骤：
步骤1），在车库卷帘门前预设的距离阈值处的地下设置线圈感应装置；
步骤2），在车库卷帘门顶部设置感应放下朝下的红外感应装置，并在车库卷帘门处设置用于拍摄进入车库车辆的摄像装置；
步骤3），线圈感应装置感应到车辆时，控制摄像装置拍摄车辆的照片；
步骤4），对拍摄的照片进行图像预处理后进行行列扫描，确定车牌区域；
步骤5），在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化处理，精确定位字符区域；
步骤6），在字符区域提取出车牌号码；
步骤7），将提取到的车牌号码与预设的车牌号码进行匹配；
步骤8），如果提取到的车牌号码与预设的车牌号码匹配；
步骤8.1），控制电机打开卷帘门；
步骤8.2），等待预设的时间阈值；
步骤8.3），采用红外感应装置判断卷帘门下是否有车辆，如果有，重新执行步骤8.2），如果没有，执行步骤8.4）；
步骤8.4），控制关闭卷帘门。

2.  根据权利要求1所述的基于图像分析的车库卷帘门控制方法，其特征在于，所述摄像模块采用CMOS红外摄像装置。

3.  根据权利要求2所述的基于图像分析的车库卷帘门控制方法，其特征在于，所述CMOS红外摄像装置的型号为WNS-CM720-TR50F。

4.  根据权利要求1所述的基于图像分析的车库卷帘门控制方法，其特征在于，所述预设的时间阈值的范围为1分钟到10分钟。

5.  根据权利要求1所述的基于图像分析的车库卷帘门控制方法，其特征在于，所述预设的时间阈值为3分钟。

6.  根据权利要求1所述的基于图像分析的车库卷帘门控制方法，其特征在于，所述预设的距离阈值的范围为0.5米到2米。

7.  根据权利要求1所述的基于图像分析的车库卷帘门控制方法，其特征在于，所述预设的距离阈值为1米。

基于图像分析的车库卷帘门控制方法
技术领域
本发明涉及车库卷帘门控制领域，尤其涉及一种基于图像分析的车库卷帘门控制方法。
背景技术
随着经济的发展，现在拥有汽车的国人越来越多，对好的车库门的需求也在不断增大，同时外国先进的车库门不断的占领中国市场，国产的车库门还处于落后状态。
现有车库门即便采用了机械开关，也都是人手动操作，停车时，需要先将车停在车库门前，下车打开车库门，然后再上车将车开进车库，然后熄火下车，再关闭车库门，非常的麻烦繁琐。
目前还没有将图像分析技术应用到车库卷帘门上。
图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定智能性的信息。
用模式识别和人工智能方法对物景进行分析、描述、分类和解释的技术，又称景物分析或图像理解。20世纪60年代以来，在图像分析方面已有许多研究成果，从针对具体问题和应用的图像分析技术逐渐向建立一般理论的方向发展。图像分析同图像处理、计算机图形学等研究内容密切相关，而且相互交叉重叠。但图像处理主要研究图像传输、存储、增强和复原；计算机图形学主要研究点、线、面和体的表示方法以及视觉信息的显示方法；图像分析则着重于构造图像的描述方法，更多地是用符号表示各种图像,而不是对图像本身进行运算,并利用各种有关知识进行推理。图像分析与关于人的视觉的研究也有密切关系，对人的视觉机制中的某些可辨认模块的研究可促进计算机视觉能力的提高。
图像分析基本上有四个过程：
①传感器输入：把实际物景转换为适合计算机处理的表达形式，对于三维物景也是把它转换成二维平面图像进行处理和分析。
②分割：从物景图像中分解出物体和它的组成部分。组成部分又由图像基元构成。把物景分解成这样一种分级构造，需要应用关于物景中对象的知识。一般可以把分割看成是一个决策过程，它的算法可分为像点技术和区域技术两类。像点技术是用阈值方法对各个像点进行分类，例如通过像点灰度和阈值的比较求出文字图像中的笔划。区域技术是利用纹理、局部地区灰度对比度等特征检出边界、线条、区域等，并用区域生长、合并、分解等技术求出图像的各个组成成分。此外,为了进一步考察图像整体在分割中的作用,还研究出松弛技术等方法。
③识别：对图像中分割出来的物体给以相应的名称，如自然物景中的道路、桥梁、建筑物或工业自动装配线上的各种机器零件等。一般可以根据形状和灰度信息用决策理论和结构方法进行分类，也可以构造一系列已知物体的图像模型，把要识别的对象与各个图像模型进行匹配和比较。
④解释：用启发式方法或人机交互技术结合识别方法建立物景的分级构造，说明物景中有些什么物体，物体之间存在什么关系。在三维物景的情况下，可以利用物景的各种已知信息和物景中各个对象相互间的制约关系的知识。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对背景技术中所涉及到的缺陷，提供一种基于图像分析的车库卷帘门控制方法。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
基于图像分析的车库卷帘门控制方法，所述车库卷帘门包含用于控制其打开或关闭的电机，控制方法包含以下具体步骤：
步骤1），在车库卷帘门前预设的距离阈值处的地下设置线圈感应装置；
步骤2），在车库卷帘门顶部设置感应放下朝下的红外感应装置，并在车库卷帘门处设置用于拍摄进入车库车辆的摄像装置；
步骤3），线圈感应装置感应到车辆时，控制摄像装置拍摄车辆的照片；
步骤4），对拍摄的照片进行图像预处理后进行行列扫描，确定车牌区域；
步骤5），在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化处理，精确定位字符区域；
步骤6），在字符区域提取出车牌号码；
步骤7），将提取到的车牌号码与预设的车牌号码进行匹配；
步骤8），如果提取到的车牌号码与预设的车牌号码匹配；
步骤8.1），控制电机打开卷帘门；
步骤8.2），等待预设的时间阈值；
步骤8.3），采用红外感应装置判断卷帘门下是否有车辆，如果有，重新执行步骤8.2），如果没有，执行步骤8.4）；
步骤8.4），控制关闭卷帘门。
作为本发明基于图像分析的车库卷帘门控制方法进一步的优化方案，所述摄像模块采用CMOS红外摄像装置。
作为本发明基于图像分析的车库卷帘门控制方法进一步的优化方案，所述CMOS红外摄像装置的型号为WNS-CM720-TR50F。
作为本发明基于图像分析的车库卷帘门控制方法进一步的优化方案，所述预设的时间阈值的范围为1分钟到10分钟。
作为本发明基于图像分析的车库卷帘门控制方法进一步的优化方案，所述预设的时间阈值为3分钟。
作为本发明基于图像分析的车库卷帘门控制方法进一步的优化方案，所述预设的距离阈值的范围为0.5米到2米。
作为本发明基于图像分析的车库卷帘门控制方法进一步的优化方案，所述预设的距离阈值为1米。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
1.结构简单，使用方便；
2.自动开关车库卷帘门，无需车主反复上下车。
具体实施方式
下面对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
本发明公开了一种基于图像分析的车库卷帘门控制方法，所述车库卷帘门包含用于控制其打开或关闭的电机，控制方法包含以下具体步骤：
步骤1），在车库卷帘门前预设的距离阈值处的地下设置线圈感应装置；
步骤2），在车库卷帘门顶部设置感应放下朝下的红外感应装置，并在车库卷帘门处设置用于拍摄进入车库车辆的摄像装置；
步骤3），线圈感应装置感应到车辆时，控制摄像装置拍摄车辆的照片；
步骤4），对拍摄的照片进行图像预处理后进行行列扫描，确定车牌区域；
步骤5），在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化处理，精确定位字符区域；
步骤6），在字符区域提取出车牌号码；
步骤7），将提取到的车牌号码与预设的车牌号码进行匹配；
步骤8），如果提取到的车牌号码与预设的车牌号码匹配；
步骤8.1），控制电机打开卷帘门；
步骤8.2），等待预设的时间阈值；
步骤8.3），采用红外感应装置判断卷帘门下是否有车辆，如果有，重新执行步骤8.2），如果没有，执行步骤8.4）；
步骤8.4），控制关闭卷帘门。
所述摄像模块采用CMOS红外摄像装置，型号为WNS-CM720-TR50F。
所述预设的时间阈值的范围为1分钟到10分钟，优先为3分钟。
所述预设的距离阈值的范围为0.5米到2米，优先为1米。
本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语（包括技术术语和科学术语）具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。