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    基于HOG與SVM的集裝箱鎖孔識(shí)別及定位研究

    2019-06-06 04:21:26張羽達(dá)趙德安劉曉洋
    軟件導(dǎo)刊 2019年3期
    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺(jué)支持向量機(jī)分類(lèi)器

    張羽達(dá) 趙德安 劉曉洋

    摘 要:隨著港口自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展,碼頭需要對(duì)集裝箱進(jìn)行自動(dòng)裝卸作業(yè)。為了解決集裝箱裝卸作業(yè)中對(duì)集裝箱鎖孔的識(shí)別定位問(wèn)題,提出一種基于機(jī)器視覺(jué)的集裝箱鎖孔識(shí)別方法,用于輔助碼頭集裝箱的自動(dòng)化裝卸作業(yè)。首先采集集裝箱照片,對(duì)照片中的集裝箱鎖孔進(jìn)行人工標(biāo)注,制作成鎖孔樣本,并進(jìn)行歸一化處理,進(jìn)而提取鎖孔樣本的HOG特征,然后對(duì)SVM進(jìn)行訓(xùn)練作為集裝箱鎖孔識(shí)別分類(lèi)器,最后采用多尺度滑窗對(duì)圖像進(jìn)行掃描檢測(cè)。使用300張測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,該方法對(duì)集裝箱鎖孔的識(shí)別率達(dá)到92%,鎖孔誤檢率低于3%,而且能夠在各種復(fù)雜光照及背景條件下進(jìn)行鎖孔檢測(cè),可以滿足港口自動(dòng)化的實(shí)際要求。

    關(guān)鍵詞:方向梯度直方圖;支持向量機(jī);機(jī)器視覺(jué);分類(lèi)器;集裝箱鎖孔

    DOI:10. 11907/rjdk. 182016

    中圖分類(lèi)號(hào):TP301文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1672-7800(2019)003-0016-04

    0 引言

    近年來(lái),隨著國(guó)際貿(mào)易的飛速發(fā)展,我國(guó)出口貿(mào)易量急劇增加。集裝箱運(yùn)輸方式因具有運(yùn)輸成本低、可靠性高且運(yùn)輸方便等優(yōu)點(diǎn),在國(guó)際貿(mào)易運(yùn)輸中運(yùn)用普遍,因此需求量增長(zhǎng)迅猛。但是隨著集裝箱運(yùn)貨量的提升,集裝箱運(yùn)輸對(duì)港口裝卸效率的要求也越來(lái)越高。傳統(tǒng)手動(dòng)控制裝卸集裝箱對(duì)操作過(guò)程要求很高,不但工作強(qiáng)度大、耗時(shí)久,而且容易引發(fā)安全事故,嚴(yán)重影響了集裝箱裝卸速度與貨物運(yùn)輸效率。港口起重機(jī)作為主要工程機(jī)械,也開(kāi)始向自動(dòng)化與智能化方向發(fā)展。因此,在起吊過(guò)程中,如何引導(dǎo)吊具與集裝箱鎖孔中心快速對(duì)準(zhǔn)顯得格外重要。

    隨著計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的發(fā)展,許多研究人員和工程師開(kāi)始使用圖像視覺(jué)系統(tǒng)定位與識(shí)別目標(biāo)[1]。圖像視覺(jué)系統(tǒng)首先用于識(shí)別集裝箱箱號(hào)。Wu等[2]利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)識(shí)別集裝箱箱號(hào),通過(guò)訓(xùn)練后的支持向量機(jī)對(duì)集裝箱箱體字符進(jìn)行識(shí)別,為碼頭、堆場(chǎng)、海關(guān)自動(dòng)化管理關(guān)鍵技術(shù)提供了解決方案;Mi等利用圖像處理技術(shù)解決港口人員的安全問(wèn)題;Peng對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)的起重機(jī)操作進(jìn)行改進(jìn),利用視覺(jué)系統(tǒng)跟蹤及引導(dǎo)起重機(jī)操作;傅圣雪等[3]通過(guò)模板匹配實(shí)現(xiàn)集裝箱定位與追蹤,系統(tǒng)利用Matlab獲取實(shí)時(shí)視頻流,將HSV顏色空間量化編碼成162色,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像匹配區(qū)域的壓縮,然后通過(guò)直方圖相交算法計(jì)算檢測(cè)圖像與模板相似度,進(jìn)而識(shí)別圖像中的集裝箱,并且通過(guò)步長(zhǎng)平移搜索方案提高系統(tǒng)識(shí)別速度,滿足了系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求;Hee-Joo等[4]使用雙目視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)集裝箱鎖孔進(jìn)行追蹤與定位,具體過(guò)程為:首先識(shí)別集裝箱邊緣,然后根據(jù)邊緣處的拐角定位集裝箱鎖孔,進(jìn)而計(jì)算集裝箱中心位置,以及吊具與集裝箱的高度和角度,以輔助集裝箱的自動(dòng)裝卸操作。但該方法不能直接檢測(cè)集裝箱鎖孔,所以對(duì)于自動(dòng)化集裝箱碼頭,如何快速識(shí)別與定位集裝箱鎖孔則顯得尤為重要,但目前國(guó)內(nèi)外對(duì)集裝箱鎖孔定位研究并不多。

    目前,國(guó)內(nèi)大多數(shù)集裝箱碼頭仍然采用遠(yuǎn)程手動(dòng)操作方式完成集裝箱裝卸。由于缺少集裝箱鎖孔識(shí)別技術(shù),只能由司機(jī)憑經(jīng)驗(yàn)將吊具鎖頭對(duì)準(zhǔn)集裝箱各個(gè)鎖孔,不但勞動(dòng)強(qiáng)度大,而且容易引發(fā)安全事故。如果出現(xiàn)誤操作,容易導(dǎo)致集裝箱箱體破損,嚴(yán)重影響集裝箱碼頭裝卸效率[5]。因此,本文提出一種自動(dòng)識(shí)別集裝箱鎖孔的方法,采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù),結(jié)合計(jì)算機(jī)的高速計(jì)算完成集裝箱鎖孔識(shí)別與定位。該方法可有效減輕集裝箱裝卸人員的工作壓力,實(shí)現(xiàn)港口的自動(dòng)化,從而提升集裝箱碼頭的經(jīng)濟(jì)效益。

    1 HOG特征提取算法

    1.1 特征提取算法簡(jiǎn)介

    傳統(tǒng)集裝箱鎖孔識(shí)別方法是首先對(duì)集裝箱圖像進(jìn)行預(yù)處理、圖像分割,進(jìn)而提取集裝箱鎖孔的幾何與顏色特征,然后進(jìn)行識(shí)別。但該方法穩(wěn)定性不強(qiáng),在復(fù)雜光照及背景條件下則無(wú)法進(jìn)行定位追蹤。實(shí)現(xiàn)集裝箱鎖孔自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別的核心在于特征提取,特征提取算法對(duì)目標(biāo)識(shí)別的檢測(cè)速度和準(zhǔn)確度有著巨大影響。目標(biāo)檢測(cè)中較為成熟的技術(shù)有人臉識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別、車(chē)輛檢測(cè)、行人檢測(cè),其中的常用算法有HOG特征(Histogram of Oriented Gradient,方向梯度直方圖)、LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)特征、Haar-like特征、顏色特征等,Haar-like和LBP特征可以很好地描述圖像明暗變化[6],所以多用于人臉檢測(cè),而HOG的優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)物體形狀比較敏感,所以在行人識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用較多。由于集裝箱鎖孔的形狀與輪廓較為明顯,因此本文選取HOG特征作為集裝箱鎖孔的特征提取算法。

    1.2 樣本圖像制作

    集裝箱鎖孔檢測(cè)框架如圖1所示。集裝箱鎖孔在不同角度與光照強(qiáng)度下,外觀具有較大差異,所以需要建立充足的集裝箱鎖孔樣本集。本文使用的集裝箱照片及視頻是在晴天、陰天等不同天氣情況下,從鎮(zhèn)江港集裝箱碼頭采集的。集裝箱頂部共有4個(gè)鎖孔,因?yàn)閷?shí)際采集的測(cè)試樣本存在遮擋情況,一些集裝箱鎖孔上的污漬反射光以及圖像某些區(qū)域亮度過(guò)高,對(duì)識(shí)別效果造成一定影響。因此,考慮在特征提取與訓(xùn)練分類(lèi)前先進(jìn)行圖像增強(qiáng)。由于集裝箱鎖孔外觀是外方內(nèi)圓,輪廓特征較為明顯,所以圖像增強(qiáng)主要采用高通濾波銳化和拉普拉斯算子[7]。根據(jù)在集裝箱碼頭拍攝的現(xiàn)場(chǎng)裝卸視頻,通過(guò)編寫(xiě)程序讀取視頻文件并逐幀保存為圖片文件,然后從圖片文件中標(biāo)注出集裝箱頂面的4個(gè)集裝箱鎖孔樣本,并將圖片尺寸歸一化,進(jìn)而進(jìn)行特征選擇與提取。集裝箱鎖孔作為正樣本,如圖2所示,不含鎖孔的圖像作為負(fù)樣本,如圖3所示。

    1.3 HOG算法分析

    HOG是法國(guó)學(xué)者Dalal[8]于2005年在CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)上提出的一種特征提取算法,HOG特征首先用于行人檢測(cè)[9]。在本文中,只需在集裝箱頂部圖像中檢測(cè)到4個(gè)角的集裝箱鎖孔。與人體復(fù)雜特征相比,集裝箱鎖孔的邊緣輪廓特征更加明顯,理論上可以得到更高的識(shí)別準(zhǔn)確率。HOG特征提取步驟大致如下:

    (1)色彩空間標(biāo)準(zhǔn)化。因?yàn)樵谔崛OG特征過(guò)程中顏色對(duì)其影響不大,所以需要先將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖,B、G、R分別為藍(lán)色、綠色與紅色通道的原始像素值,將三通道轉(zhuǎn)換為單通道公式如下:

    為了調(diào)節(jié)圖像對(duì)比度,減少噪音以及陰影與光照對(duì)圖片的影響,可以采用Gamma校正法對(duì)圖像進(jìn)行歸一化處理[10],以有效降低光照變化引起的干擾,Gamma=[12],公式如下:

    (2)圖像梯度計(jì)算。通過(guò)計(jì)算圖像中橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)方向的梯度,并計(jì)算出每個(gè)像素的梯度方向值,獲得圖像紋理信息,進(jìn)而繼續(xù)弱化陰影與光照的影響。

    根據(jù)式(3),圖像中像素點(diǎn)[(x,y)]的梯度為:

    (3)為細(xì)胞單元構(gòu)建方向梯度直方圖。通過(guò)一個(gè)16*16的像素塊(block)對(duì)檢測(cè)窗口進(jìn)行掃描,該像素塊被分成4個(gè)8*8的細(xì)胞單元(cell),梯度方向被分為9部分,稱(chēng)為箱(bin)。通過(guò)9個(gè)bin的直方圖統(tǒng)計(jì)細(xì)胞單元梯度信息。

    (4)圖像HOG特征提取。將細(xì)胞單元組合成塊并歸一化梯度直方圖。將各個(gè)細(xì)胞單元組合成連通的塊,并將塊內(nèi)所有細(xì)胞單元的特征向量合并起來(lái),稱(chēng)為該塊的特征向量。因?yàn)橛兄丿B區(qū)域,所以特征向量雖然結(jié)果不同,但仍可以將其保存至特征向量中[11],歸一化后的塊描述向量即為HOG描述符。最后對(duì)所有塊進(jìn)行HOG特征提取,將其處理為特征向量用于之后的訓(xùn)練分類(lèi)[12]。

    至此,訓(xùn)練樣本已建立完成,正樣本合計(jì)1 095張,負(fù)樣本5 762張。集裝箱鎖孔樣本尺寸越大,識(shí)別精度越高,然而,若圖像尺寸過(guò)大會(huì)導(dǎo)致特征維度過(guò)高,從而使程序運(yùn)行耗時(shí)較長(zhǎng),且占用較大內(nèi)存。所以本文經(jīng)過(guò)測(cè)試,將集裝箱鎖孔樣本大小調(diào)整為120*80像素,胞元大小為8*8像素,塊大小為16*16像素,每個(gè)像素點(diǎn)梯度分為9級(jí),支持向量個(gè)數(shù)為905,檢測(cè)子維數(shù)為4 537,在保證運(yùn)行速度的同時(shí),也滿足了實(shí)際操作中對(duì)識(shí)別精度的要求。

    2 SVM分類(lèi)器訓(xùn)練

    2.1 SVM原理介紹

    Cortes & Vapnik[13]在1995年首次提出SVM(Support Vector Machine,支持向量機(jī)),其在解決小數(shù)據(jù)集、非線性與高維模式識(shí)別問(wèn)題方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。因?yàn)橥ㄟ^(guò)HOG特征提取集裝箱鎖孔的特征維數(shù)較高,所以可以使用SVM作為識(shí)別集裝箱鎖孔的分類(lèi)器。支持向量機(jī)是一種新型機(jī)器學(xué)習(xí)算法,其改善了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程中容易陷入局部極小點(diǎn)以及過(guò)學(xué)習(xí)等缺點(diǎn)[14]。支持向量機(jī)可看作一個(gè)二值分類(lèi)模型,其主要功能是分類(lèi)與回歸,并最終轉(zhuǎn)換為一個(gè)二次尋優(yōu)問(wèn)題,即找到全局最優(yōu)點(diǎn),所以可用來(lái)解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的局部極小值問(wèn)題,在數(shù)據(jù)分類(lèi)及模式識(shí)別中有著廣闊的應(yīng)用前景。

    2.2 SVM訓(xùn)練流程

    步驟1:樣本預(yù)處理。根據(jù)在處理區(qū)域捕獲的圖像,集裝箱鎖孔保持為120*80像素窗口大小,將其作為正樣本。負(fù)樣本大小與正樣本保持一致。

    步驟2:HOG特征提取。正樣本標(biāo)記為[yp]= +1,負(fù)樣本標(biāo)記為[yp]= -1,然后提取每個(gè)樣本的HOG特征。

    步驟3:SVM初始化分類(lèi)訓(xùn)練。將步驟2得到的HOG特征用于生成初始SVM分類(lèi)器。

    步驟4:難例。利用初始SVM分類(lèi)器檢測(cè)負(fù)樣本將出現(xiàn)一些誤判[15],被錯(cuò)誤分類(lèi)的負(fù)樣本稱(chēng)為難例,如圖4所示。

    步驟5:根據(jù)難例對(duì)SVM分類(lèi)器進(jìn)行二次訓(xùn)練。將難例加入負(fù)樣本集合進(jìn)行二次訓(xùn)練,通過(guò)難例中的HOG特征提取,將初始HOG特征組合為新的HOG特征空間。因此,可以通過(guò)新的HOG特征空間訓(xùn)練出最終的SVM分類(lèi)器,從而顯著減少誤判。

    鎖孔識(shí)別主要依靠鎖孔外方內(nèi)圓的形狀特征,然后采用滑窗加圖像金字塔的方式對(duì)圖像進(jìn)行框選。雖然滑動(dòng)窗口大小不變,但窗口滑動(dòng)過(guò)程中圖片尺度可以放大或縮小。所以在實(shí)際檢測(cè)中,將圖片放大或縮小到各種分辨率進(jìn)行檢測(cè),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同大小鎖孔的識(shí)別,并根據(jù)框選區(qū)域特征進(jìn)行分類(lèi)。

    3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    為了驗(yàn)證所用方法的可靠性與實(shí)用性,本文在Windows 7平臺(tái)下使用Visual studio 2012結(jié)合OpenCV2.4.4編寫(xiě)集裝箱鎖孔識(shí)別程序,并在處理器為Inter Core(TM)i7-7707HQ CPU@2.80GHz、內(nèi)存為8G的筆記本電腦上運(yùn)行。同時(shí)考慮到實(shí)際測(cè)試需要,在Visual studio2012上使用MFC編寫(xiě)程序圖形界面,主要功能為對(duì)圖片與視頻中的集裝箱鎖孔進(jìn)行識(shí)別,如圖5所示。

    本文使用300張測(cè)試樣本對(duì)程序識(shí)別效果進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試樣本由4個(gè)攝像頭采集的圖像組合而成,大小為1 920*1 080像素,同時(shí)本文還使用LBP+Adaboost方法進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)。LBP指局部二值模式,是一種用來(lái)描述圖像局部特征的算子,LBP特征由于計(jì)算簡(jiǎn)單,在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[16]。Adaboost分類(lèi)器是一種元算法分類(lèi)器,其利用同一種基分類(lèi)器(弱分類(lèi)器),基于分類(lèi)器的錯(cuò)誤率分配不同權(quán)重參數(shù),最后累加加權(quán)的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸出。本文通過(guò)LBP算子提取集裝箱鎖孔特征,通過(guò)調(diào)節(jié)參數(shù)訓(xùn)練出合適的級(jí)聯(lián)分類(lèi)器,對(duì)集裝箱鎖孔進(jìn)行識(shí)別。LBP+Adaboost識(shí)別效果如圖6所示,HOG+SVM識(shí)別效果如圖7所示,矩形框?yàn)樽R(shí)別出的集裝箱鎖孔。通過(guò)兩張圖片的對(duì)比,可以看出LBP算法存在明顯的誤檢情況,并且對(duì)集裝箱鎖孔的定位存在一定偏差,而HOG特征結(jié)合SVM方法的定位更加精準(zhǔn)。由統(tǒng)計(jì)得到的測(cè)試結(jié)果(見(jiàn)表1)可知,HOG特征結(jié)合SVM識(shí)別方法的集裝箱鎖孔識(shí)別率與誤檢率均優(yōu)于LBP+Adaboost識(shí)別方法。集裝箱鎖孔識(shí)別程序在識(shí)別測(cè)試樣本時(shí)準(zhǔn)確率達(dá)到92%以上,且定位效果良好,識(shí)別時(shí)間為170ms左右,基本可以滿足實(shí)際要求。

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文針對(duì)集裝箱鎖孔定位問(wèn)題,提出一種集裝箱鎖孔多尺度檢測(cè)算法。與傳統(tǒng)集裝箱鎖孔檢測(cè)方法相比,該算法具有更高的識(shí)別準(zhǔn)確率與更低的誤檢率,綜合識(shí)別率達(dá)到92%以上,很好地解決了在實(shí)際港口裝卸過(guò)程中集裝箱鎖孔容易受到光照引起光學(xué)畸變,以及因污漬導(dǎo)致的特征覆蓋等問(wèn)題。同時(shí)當(dāng)攝像頭角度發(fā)生變化引起一定的幾何畸變時(shí),該識(shí)別方法仍然可以進(jìn)行識(shí)別,具有較強(qiáng)的魯棒性,因而具有較好的應(yīng)用前景。但其在對(duì)集裝箱鎖孔中心點(diǎn)定位時(shí)還不夠精準(zhǔn),在本文基礎(chǔ)上應(yīng)再設(shè)計(jì)鎖孔二次精準(zhǔn)定位算法,以提高集裝箱鎖孔識(shí)別的準(zhǔn)確性,從而對(duì)集裝箱自動(dòng)裝卸起到更好的輔助作用。

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    (責(zé)任編輯:黃 ?。?/p>

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