(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 202211213397.3 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 成都天仁民防科技有限公司 地址 610036 四川省成 都市金牛区华侨 城 创想中心B座2417 (72)发明人 王邦平　秦启平　张泽维　雷明毅　 (74)专利代理 机构 成都玖和知识产权代理事务 所(普通合伙) 51238 专利代理师 胡琳梅 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) (54)发明名称 一种基于自适应图像采集器的地铁防淹门 状态监测方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于自适应图像采集器 的地铁防淹门状态监测方法及系统， 方法包括对 地铁防淹门当前时间的 图像采集； 对采集的数张 图像进行预处理； 分析预处理后的图像并提取特 征信息； 形成数张二向防淹门图像以及多组防淹 门状态特征向量； 根据二向防淹门图像以及多组 防淹门状态特征向量构建防淹门状态识别模型 生成预测性防淹门状态特征向量 以达到识别防 淹门当前状态； 将数张二向防淹门图像、 多组预 测性防淹门状态特征向量和多组真实性防淹门 状态特征向量作为样本数据用于训练防淹门状 态识别模型， 达到自动识别防淹门当前状态并及 时反馈异常状态。 本发明通过使模 型自我迭代学 习达到减少人工成本消耗， 使系统拥有自我监测 功能并及时反馈危险状态。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115546719 A 2022.12.30 CN 115546719 A 1.一种基于自适应图像采集器的地铁防淹门状态监测方法， 其特征在于： 所述方法包 括： 进行图像采集， 获得 数张初始防淹门图像； 将采集到的数张原始防淹门图像进行预处理， 形成数张二向防淹门图像和多组真实性 防淹门状态特 征向量； 根据二向防淹门图像以及多组防淹门状态特征向量构建防淹门状态识别模型， 生成预 测性防淹门状态特 征向量； 将数张二向防淹门图像、 多组预测性防淹门状态特性向量以及多组真实性防淹门状态 特征向量作为样本数据用于训练防淹门状态 识别模型； 利用完成训练的防淹门状态识别模型识别防淹门状态并将状态异常的防淹门进行反 馈。 2.根据权利要求1所述的一种基于自适应图像采集器的地铁防淹门状态监测方法， 其 特征在于： 对原 始防淹门图像进行 预处理内容具体包括： 设计对比度算法将数张原 始防淹门图像进行色阶处 理， 生成二向防淹门图像； 对数张二向防淹门图像进行防淹门坐标记录并标记其当前状态， 并计算数张二向防淹 门图像的平均色阶值， 将结果标记为标准色阶值。 3.根据权利要求2所述的一种基于自适应图像采集器的地铁防淹门状态监测方法， 其 特征在于： 所述对比度算法的公式如下： 以图像正中心为坐标系原点， 每个像素点之间距离设为1； 其中i为图像中图像点的横 坐标， j为图像中像素点的纵坐标， n为防淹门图形边长上的像素点总数， m为防淹门图形边 宽上的像素点总数， CTRS(i,j)为横坐标为i和纵坐标为j的图像点的对比度值， W(i,j)表示 横坐标为i和纵坐标为j的像素点的白平衡度， B(i,j)表 示横坐标为i和纵坐标为j的像素点 的黑平衡度。 4.根据权利要求2所述的一种基于自适应图像采集器的地铁防淹门状态监测方法， 其 特征在于： 记录防淹门坐标且标记其当前状态是指： 以图像正中心为坐标系原点， 将每个像素点之间距离设为1， 手动标记防淹门的四个顶 点坐标， 并记录其色阶值， 若防淹门处于启动状态则记录S＝ ‑1， 若防淹门处于未启动状态 则记录S＝1。 5.根据权利要求2所述的一种基于自适应图像采集器的地铁防淹门状态监测方法， 其 特征在于： 构建防淹门状态 识别模型 具体包括： 根据对比度算法调节图片明暗度将图片色阶值调至与标准色阶值 一致； 利用防淹门状态特征向量算法， 根据防淹门当前坐标及其标记生成预测性防淹门状态 特征向量。 6.根据权利要求5所述的一种基于自适应图像采集器的地铁防淹门状态监测方法， 其 特征在于： 所述防淹门状态特 征向量算法方案为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546719 A 2将多组二向防淹门图像中的防淹门边框顶点坐标记录， 计算各顶点围成的四边形面 积， 并判断x轴上 下方面积之差的正负性， 其公式为： S＝(max(j)+mi n(j))*(max(i) ‑min(i)) 以图像正中心为坐标系原点， 每个像素点之间距离设为1。 其中i为图像中图像点的横 坐标， j为图像中像素点的纵坐标， max(i)为边框顶点的横坐标最大值， min(i)为边框顶点 的横坐标最小值， max(j)为边框顶 点的纵坐标最大值， min(j)为边框顶 点的纵坐标最小值， S为各顶点围成的四边形的绝对面积 。 若S<0， 则防淹门出现的位置靠下， 说明防淹门处于开 启状态。 若S>0， 则防淹门出现的位置 靠上， 说明防淹门处于未启动状态。 7.根据权利要求1所述的一种基于自适应图像采集器的地铁防淹门状态监测方法， 其 特征在于： 将 样本数据用于训练防淹门状态 识别模型包括： 将数张二向防淹门图像、 多组预测性防淹门状态特性向量以及多组真实性防淹门状态 特征向量作为样本数据训练防淹门状态 识别模型； 设定一个 固定周期对预测性防淹门状态特征向量进行抽样检测， 将预测正确的预测样 本加入训练集； 重复前述 步骤， 直到训练样本全部使用完毕， 获得训练后的防淹门状态 识别模型。 8.根据权利要求1所述的一种基于自适应图像采集器的地铁防淹门状态监测方法， 其 特征在于： 利用完成训练的防淹门状态识别模型识别防淹门状态并将状态异常的防淹门进 行反馈包括： 将初始防淹门图像输入 模型， 获得防淹门绝对面积S； 模型根据输出的S值 正负判断防淹门状态； 将状态处于启动的防淹门位置反馈给处理人员并由处理人员判断是否采取洪水预防 措施。 9.一种基于自适应图像采集器的地铁防淹门状态监测系统， 其特征在于： 包括自适应 图像采集器和计算机装置， 所述自适应图像采集器用于进行图像采集， 获得数张初始防淹 门图像， 所述计算机装置包括存储器、 处理器及储存在存储器上并能够在处理器上运行 的 计算机程序， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1 ‑8任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546719 A 3