公路边模铺设机械视频监控导向系统研究

《公路边模铺设机械视频监控导向系统研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、公路边模铺设机械视频监控导向系统研究1绪论1.1论文研究背景目前国内沥青砼面层施工大多数做法是先摊铺沥青砼面层后安装路缘石，而此种方式摊铺的沥青砼面层宽度均比设计宽度大10-20厘米，安装路缘石时须切除多余的沥青砼面层，既费事、费时又增加成本，切下来的沥青砼造成环境污染。随着石油价格的上涨，沥青价格也涨到每吨五千多元，从而使沥青混凝土混合料出厂价格也高启不下，这些使得施工成本急剧上涨，因此急需铺设机械以节约资源。在铺公路沥青混凝土前该机械先在公路两边铺设边模，然后在公路两边的边模范围内铺公路沥青混凝土，这样就去除传统的沥青混凝土面层

2、路缘石安装施工过程中切除沥青混凝土面层边部超宽部分工序，提高工程质量，节约沥青混凝土混合料，降低施工成本，缩短工期，减少切除废弃沥青混凝土混合料对环境的污染。该机械改进了以前旧的沥青混凝土路面施工中切割、废弃沥青混凝土路在边部超宽沥青混凝土的工艺，它的推广应用每年可为国家节约施工成本上千万元人民币、节省沥青混凝土4万多吨、避免沥青混凝土路面施工中大量废弃沥青混凝土对环境造成的污染、减少生产和加工沥青混凝土过程中向大气中排放的二氧化碳和污染物质。目前沥青混凝土边是人工施工安装，存在着安装速度慢、安装顺直度质量差、与沥青混凝土路面的机械

3、化施工不配套等缺点，影响了沥青混凝土边模的推广使用。公路边模铺设机械符合国家提出的创新、节约资源、节能、环保的要求，在公路工程施工机械领域中拥有国际领先的技术水平，能给使用者带来可观的经济效益和良好的环保性能，所以在国内外有着可观的市场前景。1.2研究现状目前国内对边模铺设机械的研究还在研发阶段，还没有比较成熟的产品应用在市场上。目前研究出的一代边模铺设机械可以实现边模自动连接、射钉枪自动定位射钉，实现了利用机械自动铺设边模的功能。一代边模铺设机械自动转向系统是利用CCD传感器来进行导向线识别的，对导向线的宽度和光照有较高的要求。导

4、向线不能太宽也不能太窄，太宽了影响识别速度，增加了识别次数，严重降低了工作效率，太窄了比如白色工程线就无法识别出导向线方向了，光强和光暗也会影响该系统正常工作，在光强和光暗时不易识别出导向线的方向甚至会误判。一代边模铺设机械的转向控制系统对工作环境要求比较高，适宜在标准的环境下工作。目前正在处于研发状态下的二代边模铺设机械采用智能视频监控的方式进行导向线识别，图像采集工作采用USB摄像头，采集的图像的分析识别工作在主板上进行，根据最早识别出的导向线类型发送相应的控制命令，主板与转向控制器通过口相连。智能视频监控在计算机应用领域是一个

5、新兴的领域，通过对监控图像进行分析识别然后完成特定的功能。智能视频监控涉及了计算机应用、图像分析、人工智能等许多学科知识。现在随着对智能视频监控的研究越来越多，智能视频监控被应用在人们的工作和生活各个领域中。智能视频监控是在不需要人为干预情况下，利用计算机视觉和视频监控分析的方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标跟踪以及对监视场景中目标行为的理解与描述[18]，得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释，从而指导和规划行动。.2系统设计2.1系统总体设计该系统分为自动导向子系统、传输控制

6、子系统和远程控制子系统三部分。自动导向子系统包括视频采集模块、图像处理模块和发送控制命令模块，其中图像处理模块包括图像预处理子模块、图像轮廓提取子模块和导向线边界提取子模块及导向线分类模块。传输控制子系统包括视频采集模块、视频压缩编码模块、视频传输模块和控制模块，其中控制模块包括接收命令子模块、命令解释子模块和命令执行子模块。远程控制子系统包括视频接收模块、视频处理模块和远程控制模块，其中视频处理模块包括图像保存子模块、视频解码子模块、视频录像子模块和视频存储子模块。总体设计结构图如图2.1所示：该边模机械视频监控导向系统从导向功能

7、上可以分为自动导向子系统和远程导向子系统，其中远程导向子系统包括远程控制子系统和传输控制子系统。边模机械正常工作时自动导向子系统和远程导向子系统可以并行工作也可以各自独立工作。自动导向子系统通过识别地面上的导向线根据导向线方向来向控制器发送控制命令，通过控制转向电机来进行转向，控制动力电机来进行前进或停车。远程导向子系统由传输控制子系统将采集的视频进行压缩然后传输给远程控制子系统，由远程控制子系统发送控制命令给传输控制子系统，传输控制子系统对接收的命令进行解释执行。传输控制子系统也是通过向控制器发送控制命令来控制转向电机和动力电机。

8、2.2自动导向子系统采集图像时首先设置摄像头参数，将采集帧率设置为每秒五帧，然后打开摄像头进行预览并采集图像。该课题研究采用普通的USB摄像头，分辨率为640*480。为了同时打开多个摄像头并分别获取图像数据本课题采用opencv加d