(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211208183.7 (22)申请日 2022.09.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115272352 A (43)申请公布日 2022.11.01 (73)专利权人 南通垣益新材料科技有限公司 地址 226000 江苏省南 通市通州区东社镇 平和村20组 (72)发明人 马升东　 (74)专利代理 机构 武汉世跃专利代理事务所 (普通合伙) 42273 专利代理师 万仲达 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01)G06T 7/187(2017.01) G06T 7/70(2017.01) G06T 5/10(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) 审查员 徐晓艳 (54)发明名称 基于计算机视觉的货物装卸装置自动调节 方法 (57)摘要 本发明涉及自动调节 技术领域， 具体涉及基 于计算机视觉的货物装卸装置自动调节方法， 包 括： 获取货车尾部的灰度图像及货车尾部的HSV 图像， 获取货车尾部的HSV图像中的尾灯区域， 判 断尾灯区域是否存在光晕， 若尾灯区域存在光 晕， 消除光晕影响得到尾灯区域， 若尾灯区域不 存在光晕， 消除反光条影响得到尾灯区域， 利用 尾灯区域与车厢下边缘的位置及图像中所有线 段的距离及所有线段的斜率和长度得到车厢下 边缘， 获取车厢下边缘到登车桥的水平距离和竖 直距离调节登车桥的角度和伸长距离。 本发明实 现了货物装卸过程中， 登车桥的智能调节。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115272352 B 2022.12.13 CN 115272352 B 1.基于计算机 视觉的货物装卸装置自动调节方法， 其特 征在于： S1、 获取货车尾部的HSV图像， 获取货车尾部的HSV图像中的尾灯区域； S2、 获取货车尾部的灰度图像， 获取灰度图像中的所有线段， 将HSV图像中的尾灯 区域 对应到灰度图像得到灰度图像中的尾灯区域， 获取灰度图像中的尾灯区域中心像素点到所 有线段的距离及所有线段 的斜率和长度得到车厢下边缘， 获取灰度图像中车牌区域， 利用 灰度图像中车牌区域上、 下边缘的长度及车牌区域实际宽度得到车厢下边缘到 登车桥的水 平距离； S3、 分别获取车牌区域的上、 下边缘在灰度图像中的变形程度， 根据车牌区域的上、 下 边缘在灰度图像中的变形程度和车牌区域宽度得到灰度图像的变形因数， 分别获取车牌宽 度和车牌上边 缘到车厢下边 缘在灰度图像中的变形程度； S4、 根据车牌宽度和车牌上边缘到车厢下边缘在灰度图像中的变形程度、 该灰度图像 的变形因数得到车厢下边缘到车牌上边缘在图像中的真实距离， 根据车厢下边缘到车牌上 边缘在图像中的真实距离与车牌上边缘到登车桥的竖直距离得到车厢下边缘到登车桥的 竖直距离,根据车厢下边缘到登车桥的水平距离和竖直距离得到登车桥的角度和伸长距 离， 根据登车桥的角度和伸长距离对登车桥进行调节。 2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的货物装卸 装置自动调节方法， 其特征在于， 所述HSV图像中的尾灯区域是按如下 方法确定的： 根据当前货车装卸霍夫时周围的光线判断尾灯区域是否存在光晕， 夜晚或光线暗时， 尾灯亮则尾灯区域存在光晕， 白天或光线强时， 尾灯未亮则不存在光晕； 对存在光晕的尾灯区域非盲 去卷积得到尾灯区域； 对不存在光晕尾灯区域， 获取所有不存在光晕尾灯区域的中心像素点并两两连接得到 连接线， 根据连接线的长度和斜 率得到尾灯区域。 3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的货物装卸 装置自动调节方法， 其特征在于， 所述根据连接线的长度和斜 率得到尾灯区域的方法是： 设置连接线长度阈值和斜 率阈值； 利用长度阈值和斜率阈值对所有连接线进行筛选， 当连接线长度和斜率同时满足对应 阈值条件时， 该 连接线为尾灯区域中心像素点连接线； 根据尾灯区域中心像素点连接线 端点所在的区域确定出尾灯区域。 4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的货物装卸 装置自动调节方法， 其特征在于， 所述车厢下边 缘是按如下 方法确定的： 设置阈值 ， 获取灰度图像中单个 尾灯区域中心像素点到所有 线段的距离 ； 将所有 的线段作为目标线段， 将斜率最小， 长度最长的目标线段作为车厢下边 缘。 5.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的货物装卸 装置自动调节方法， 其特征在于， 所述车厢下边 缘到登车桥的水平 距离是按如下 方法确定的： 对车牌上边缘长度、 下边缘长度和宽度及车牌实际宽度和相机焦距利用相机成像原 理 进行计算得到车厢下边 缘到登车桥的水平 距离。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115272352 B 26.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的货物装卸 装置自动调节方法， 其特征在于， 所述车牌的上、 下边 缘在灰度图像中的变形程度的具体表达式为： 式中： 表示车牌上边缘在灰度图像中的变 形程度， 表示灰度图像中车牌上边缘长 度， 表示相机焦距， 表示车牌实际长度， 表示车厢下边 缘到登车桥的水平 距离； 同理可得车牌下边 缘在灰度图像中的变形程度。 7.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的货物装卸 装置自动调节方法， 其特征在于， 所述灰度图像的变形因数的具体表达式为： 式中： 表示车牌上边缘在灰度图像中的变形程度， 表示车牌下边缘灰度图像中 的变形程度， 表示灰度图像的变形因数， 表示车牌实际宽度， 表示车牌上边缘到登 车桥的竖直距离， 表示车牌下边缘到登车桥的竖直距离， 表示灰度图像中车牌上边缘 长度， 表示灰度图像中车牌下边 缘长度。 8.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的货物装卸 装置自动调节方法， 其特征在于， 所述登车桥的角度和伸长距离是按如下 方法确定的： 根据车厢下边缘到登车桥的竖直距离和车厢下边缘到登车桥的水平距离得到登车桥 的角度； 获取登车桥收缩状态下的长度， 根据登车桥收缩状态下的长度、 车厢下边缘到登车桥 的竖直距离和车厢下边 缘到登车桥的水平 距离得到登车桥的伸长距离 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115272352 B 3