(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 202211197311.2 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 南通斯坦普利起重设备有限公司 地址 226000 江苏省南 通市通州区新 通掘 路3333号E座 (72)发明人 蒋元进　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/194(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 基于图像处 理的天车控制方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及基 于图像处理的天车控制方法， 包括： 构建目标灰 度图像， 获取目标灰度图像中背景区域像素点的 个数， 获取目标物对应的灰度级和背景区域对应 的灰度级， 利用目标物对应的灰度级均值和背景 区域对应的灰度级均值得到分割目标灰度图像 中背景区域的阈值范围， 利用分割目标灰度图像 中背景区域的阈值范围得到大津阈值分割算法 的动态权值， 利用动态权值得到最佳阈值， 利用 最佳阈值对目标灰度图像进行分割得到分割后 的背景区域， 根据最佳背景区域识别天车运行过 程中是否存在干扰物， 从而影响天车的安全运 行。 本发明提高了天车运行过程中判断其周围环 境是否存在安全隐患的准确性。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 115272338 A 2022.11.01 CN 115272338 A 1.基于图像处 理的天车控制方法， 其特 征在于， 包括： S1、 获取不同光圈值下天车所吊目标物的灰度图像， 利用灰度图像中每个像素点与其 邻域像素点的灰度值构建目标 灰度图像， 获取目标 灰度图像中背景区域像素点的个数； S2、 利用背景区域像素点的个数将目标灰度图像的灰度直方图的灰度级分为目标物对 应的灰度级和背 景区域对应的灰度级， 利用目标物对应的灰度级均值和背 景区域对应的灰 度级均值得到分割目标 灰度图像中背景区域的阈值范围； S3、 利用分割目标灰度图像中背景区域的阈值范围得到大津阈值分割算法的动态权 值， 利用动态权值得到分割目标灰度图像中背景区域的最佳阈值， 利用最佳阈值对目标灰 度图像进行分割得到分割后的背景区域； S4、 计算不同光圈值下的背景区域的平均梯度， 将最大平均梯度所对应的光圈值的下 背景区域作为最佳背景区域， 根据最佳背景区域判断天车运行路径是否存在安全隐患， 如 存在安全隐患， 重新设计天车运行路径， 如不存在安全隐患， 天车按原路径运行。 2.根据权利要求1所述的基于图像处理 的天车控制方法， 其特征在于， 所述构建目标灰 度图像的方法是： 获取灰度图像中每个像素点与其8邻域内每个像素点灰度差的绝对值之和， 将所得绝 对值之和作为对应8邻域中心像素点的灰度值构建目标 灰度图像。 3.根据权利要求1所述的基于图像处理 的天车控制方法， 其特征在于， 所述目标灰度图 像中背景区域像素点的个数 是按如下 方法确定的： 获取目标物的实际俯视面积及相机与目标物的实时距离； 利用目标物的实际俯视面积、 相机与目标物的实时距离及相机参数得到目标灰度图像 中目标物面积； 获取目标灰度图像面积， 利用目标灰度图像面积、 目标灰度图像中目标物面积得到目 标灰度图像中背景区域的像素点数量。 4.根据权利要求1所述的基于图像处理 的天车控制方法， 其特征在于， 所述目标物对应 的灰度级和背景区域对应的灰度级是按如下 方法确定的： 获取目标灰度图像的灰度直方图低灰度区到高灰度区的像素点个数的累加值得到与 背景区域像素点个数相等的累加值； 将与背景区域像素点个数相等的累加值对应的灰度级作为临界灰度级； 根据临界灰度级将目标物灰度图像的灰度直方图分为目标物对应的灰度级和背景区 域对 应的灰度级。 5.根据权利要求1所述的基于图像处理 的天车控制方法， 其特征在于， 所述阈值范围是 按如下方法确定的： 将目标物灰度图像的灰度直方图中目标物对应的灰度级的均值作为阈值范围的右端 点， 将背景区域对应的灰度级的均值作为阈值范围的左端点得到阈值范围。 6.根据权利要求1所述的基于图像处理 的天车控制方法， 其特征在于， 所述大津 阈值分 割算法的动态权值是按如下 方法确定的： 将阈值范围作为阈值遍历范围， 根据阈值范围及阈值遍历范围得到 阈值范围内每个 阈 值到目标物对应灰度级均值的距离占阈值遍历范围的比值； 根据阈值范围及阈值遍历范围得到阈值范围内每个阈值与目标物对应灰度级均值间权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115272338 A 2的像素点个数占阈值遍历范围内所有灰度级对应 像素点的总个数的比值； 利用阈值范围内每个阈值到目标物对应灰度级均值的距离占阈值遍历范围的比值和 阈值范围内每个阈值与目标物对应灰度级均值间的像素点个数占阈值遍历范围内所有灰 度级对应 像素点的总个数的比值得到大津阈值分割算法的动态权值。 7.根据权利要求1所述的基于图像处理 的天车控制方法， 其特征在于， 所述最佳阈值是 按如下方法确定的： 利用动态权值得到加权后的大津阈值算法， 获取加权后的大津阈值算法结果的最大 值； 将得到最大值时大津阈值分割算法的动态权值所对应的阈值作为 最佳阈值。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115272338 A 3