本發(fā)明涉及計算機視覺及圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種面向計算機視覺認知的物品狀態(tài)標簽識別系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

隨著社會的不斷發(fā)展，越來越多的行業(yè)和領(lǐng)域都需要用到物品狀態(tài)識別技術(shù)，并且對物品狀態(tài)識別技術(shù)的準確性要求也越來越高。比如對物流行業(yè)來說，貨物的安全直接關(guān)系到企業(yè)的利益，如果貨物的安全性得不到保障，就有可能會使企業(yè)蒙受巨大的經(jīng)濟損失，甚至影響到企業(yè)的信譽。如何對貨物進行安全監(jiān)管，已經(jīng)成為相關(guān)企業(yè)不斷提高管理水平、服務(wù)水準和提升行業(yè)競爭力的迫切需要。傳統(tǒng)的管理方法主要是安裝視頻監(jiān)控設(shè)備、聘請保安進行24小時全天候輪流值班等，雖然這些方法起到了一定的防盜作用，但耗費了巨大的人力物力，且安全系數(shù)不是很高。近年來也有一些專業(yè)學者提出了一些防盜方法，如將RFID技術(shù)用于倉儲監(jiān)管系統(tǒng)中，可以對庫存貨物進行實時監(jiān)控等。這些方法雖然在傳統(tǒng)管理方法上有了一定的改進，但仍然存在一些不足，例如這些方案需要的儀器較多、技術(shù)復雜、維護起來比較困難且成本較高。此外，現(xiàn)在許多地方所貼的封條只能起到形式上的作用，如公司的倉庫、相關(guān)部門查封的某些場所等，要想要保證封條的安全性和可靠性，只能安排專門人員進行看護或者制作特殊的封條，但這些方法耗費了巨大的人力而且可靠性不高。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了解決現(xiàn)有技術(shù)存在的缺點與不足，本發(fā)明提供一種面向計算機視覺認知的物品狀態(tài)標簽識別系統(tǒng)及方法。

本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種面向計算機視覺認知的物品狀態(tài)標簽識別系統(tǒng)，包括物品狀態(tài)標簽、監(jiān)控攝像頭、計算機及警報器，所述警報器與監(jiān)控攝像頭分別與計算機連接，所述物品狀態(tài)標簽在監(jiān)控攝像頭的視線范圍內(nèi)，所述物品狀態(tài)標簽由黑塊及白塊排列構(gòu)成。

所述黑塊及白塊為規(guī)則圖形或不規(guī)則圖形構(gòu)成，

所述黑塊及白塊具體為水平排列。

所述物品狀態(tài)標簽粘貼在物品的正面或四周。

一種物品狀態(tài)標簽識別系統(tǒng)的識別方法，包括如下步驟：

S1監(jiān)控攝像頭對物品進行實時監(jiān)控，并將所獲視頻傳送給計算機；

S2提取視頻，并對視頻中每幀圖像進行灰度處理和降噪處理；

S3獲得視頻第一幀圖像中，物品狀態(tài)標簽中黑白圖塊的排列順序，并保存作為檢測標準；

S4讀取視頻中第一幀圖像以后的每一幀圖像中的黑白圖塊的排列順序并與第一幀圖像進行對比；

S5若圖塊排列順序不一致，則說明物品狀態(tài)改變，警報器發(fā)出警報；若一致，則物品狀態(tài)未改變。

采用OpenCV進行視頻的讀取及處理。

所述S3中獲取黑白圖片的排列順序，具體為：

根據(jù)光照模型，黑色圖塊中像素點的像素值較低，白色圖塊中像素點的像素值較高，在黑色圖塊中取一個3*3的像素點矩陣，求它們像素值的均值，在白色圖塊中取一個3*3的像素點矩陣，求它們像素值的均值，則白色圖塊中像素點矩陣的像素均值大于黑色圖塊的，選取物品狀態(tài)標簽中n個白色圖塊，每個白色圖塊都記為“1”，n個黑色圖塊，每個黑色圖塊都記為“0”，根據(jù)所需物品狀態(tài)標簽的長短確定n的值，求取它們的像素點矩陣的均值并從高到低進行排序，獲得序列從序列中得到兩個標準，分別為①序列前n個為1，后n個為0，②p_n-p_n+1>10成立，其中p_n和p_n+1分別為序列中第n個元素和第n+1個元素的值，這即是第一幀圖像中黑白圖塊所代表的信息，也是物品狀態(tài)是否改變的判斷標準。

本發(fā)明的有益效果：

本發(fā)明所需要的設(shè)備數(shù)相對于現(xiàn)有的一些物品狀態(tài)識別方法來說較少，價格低廉，易于維護并且維護成本低，節(jié)省了大量的人力物力；

本發(fā)明的檢測精度接近100％，本發(fā)明是一種科學且有效的物品狀態(tài)識別方法。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)圖；

圖2是本發(fā)明的物品狀態(tài)標簽示意圖；

圖3是本發(fā)明實施例中物品狀態(tài)標簽貼在物品正面的示意圖；

圖4是本發(fā)明的工作流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合實施例及附圖，對本發(fā)明作進一步地詳細說明，但本發(fā)明的實施方式不限于此。

實施例

如圖1所示，一種面向計算機視覺認知的物品狀態(tài)標簽識別系統(tǒng)，

包括物品狀態(tài)標簽，所述物品狀態(tài)標簽粘貼在物品的正面或四周，由黑塊及白塊排列的紙帶構(gòu)成用于表示貨物的特定狀態(tài)信息，如果循環(huán)利用，也可以采用其他材料制成，黑塊及白塊可以是規(guī)則形狀也可以為不規(guī)則形狀。

規(guī)則圖塊包括矩形、平行四邊形、圓形、三角形和梯形。

如圖2及圖3所示，物品狀態(tài)標簽可以采用黑白塊相間的水平排列方式，不同物品狀態(tài)標簽的尺寸及排列可以不相同。

監(jiān)控攝像頭，所述物品狀態(tài)標簽在監(jiān)控攝像頭的視線范圍內(nèi)，監(jiān)控攝像頭與物品狀態(tài)標簽可以一一對應(yīng)，也可以一對多關(guān)系。

計算機及警報器，所述警報器與監(jiān)控攝像頭分別與計算機連接。

如圖4所示，標簽的識別方法，包括如下步驟：

S1監(jiān)控攝像頭對物品進行實時監(jiān)控，并將所獲視頻傳送給計算機；

S2提取視頻，并對視頻中每幀圖像進行灰度處理和降噪處理，采用OpenCV進行視頻的讀取及處理；

S3獲得視頻第一幀圖像中，物品狀態(tài)標簽中黑白圖塊的排列順序，并保存作為檢測標準；

具體為：

獲取第一幀圖像中黑白圖塊所代表的信息時，根據(jù)光照模型，黑色圖塊中像素點的像素值較低，白色圖塊中像素點的像素值較高，所以，可以在黑色圖塊中取一個3*3的像素點矩陣，求它們像素值的均值；在白色圖塊中取一個3*3的像素點矩陣，求它們像素值的均值，則白色圖塊中像素點矩陣的像素均值大于黑色圖塊的，選取物品狀態(tài)標簽中n個白色圖塊，每個白色圖塊都記為“1”，n個黑色圖塊，每個黑色圖塊都記為“0”(根據(jù)所需物品狀態(tài)標簽的長短確定n的值)，求取它們的像素點矩陣的均值并從高到低進行排序，獲得序列，則①序列前n個為1，后n個為0，且②p_n-p_n+1>10成立，其中p_n和p_n+1分別為序列中第n個元素和第n+1個元素的值，這即是第一幀圖像中黑白圖塊所代表的信息，也是物品狀態(tài)是否改變的判斷標準；

S4讀取視頻中第一幀圖像以后的每一幀圖像中的黑白圖塊的排列順序并與第一幀圖像進行對比；

S5若圖塊排列順序不一致，則說明物品狀態(tài)改變，警報器發(fā)出警報；若一致，則物品狀態(tài)未改變。

獲取以后每一幀圖像中黑白圖塊所代表的信息時，若物品狀態(tài)未變，則判斷標準①和②不變，與第一幀圖片中的信息一致；若有人改變物品狀態(tài)(比如前來盜取物品)，必然會對物品狀態(tài)標簽造成遮擋或毀壞，從而使得標準①或者②不成立，與第一幀圖片中黑白圖塊的信息不一致。

本實施例中，采用的物品狀態(tài)標簽如圖2所示，其具體的識別過程為：

在視頻的第一幀圖像中選取10個黑色圖塊，全部記為“0”，選取10個白色圖塊全部記為“1”，測得黑色圖塊中3*3的像素點矩陣的均值分別為12,23,18,15,17,21,18,22,21,16，同理得到白色圖塊中3*3像素點矩陣的均值分別為206,203,212,215,207,206，211,205，203,209，將這20個值從高到低排列得到序列滿足①前10個為“1”后10個為“0”，②p₁₀-p₁₁＝180>10，將這兩個條件作為第一幀圖像中黑白圖塊代表的信息，保存并作為判斷標準；

視頻中以后的每一幀圖像中黑白圖塊排列組合順序所代表的信息都和第一幀相比較，當無人前來時，計算機采集到的黑白圖塊所的信息不變，貨物安全；當有人前來時，對紙帶造成了遮擋，此時黑色圖塊中3*3的像素點矩陣的均值分別為12,23,18,75,81,83,78,22,21,16，白色圖塊中3*3像素點矩陣的均值分別為206,203,212,73,77,76，81,205，203,209，從而將這這20個值從高到低排列得到

序列，且p₁₀-p₁₁＝1<10，不滿足①和②，與第一幀的信息不同，判斷有人前來盜取貨物，發(fā)出警報。

本方法的優(yōu)點在于：1、需要的設(shè)備數(shù)相對于現(xiàn)有的方法來說較少，價格低廉，易于維護并且維護成本低，從而節(jié)省了大量的人力、物力；2、本發(fā)明的檢測精度很高，在實驗時，檢測精度接近100％。所以本發(fā)明提供了一種科學、有效且簡單易行的物品狀態(tài)識別方法。

上述實施例為本發(fā)明較佳的實施方式，但本發(fā)明的實施方式并不受所述實施例的限制，其他的任何未背離本發(fā)明的精神實質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化，均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。