基于背景差分的巡检机器人视觉识别方法

来源：机械与电子杂志2020年第12期北京时间：

作者：杨涛;李祎;陈晶华;文炜;张香怡;顾继俊

单位：

1. 中海石油(中国)有限公司，北京 100010；

2.中石化川气东送天然气管道有限公司，湖北 武汉 430020；

3.中国石油大学（北京）机械与储运工程学院，北京 102200

摘要：针对巡检机器人检测异物范围受限，只能检测经过训练的异常物体问题，提出了一种基于视频对齐的背景差分技术。巡检机器人由于运行速度不稳定、摄像头角度存在偏差，会导致视频无法对齐，识别准确率低，因此采用一种改进的联合优化算法对视频进行处理。首先使用改进的DTW算法逐帧查找与目标视频对应的帧，将视频对应帧提取出来；再采用SURF算法提取对应帧的特征点，进行筛选后使用DeepFlow算法得到对应帧图像的变形场矩阵，进而将图像角度修正，并进行像素级的匹配。实验结果表明，DTW-SURF-DeepFlow联合算法可以将图像进行完全的对齐，经过对齐的图像通过背景差分即可以检测出任意的异常物体，提高了异物检测的准确性。

关键词：巡检机器人;视频对齐;像素级匹配;背景差分;异物检测