一种摄像机故障的检测方法

摘要

本发明公开了一种摄像机故障的检测方法，包含以下几个步骤：使用图像处理算法对摄像机视频画面进行偏亮和偏暗程度的诊断，得到原始诊断值；利用照度计获取摄像机所在环境的照度值；建立摄像机故障的低照度Logistic回归模型、正常照度模型和高照度Logistic回归模型，整合这三个模型成为照度的回归模型；用照度回归模型计算照度的回归值；用照度回归值校正偏亮和偏暗程度的原始诊断结果；最后根据校正后的偏亮和偏暗程度诊断结果判断摄像机是否存故障。本发明在图像处理算法的基础上结合了硬件传感的方法，弥补了纯软件算法检测的不足。

主权项

一种摄像机故障的检测方法，其特征在于，包含以下步骤：S1、使用图像处理算法对摄像机视频画面进行诊断，得到偏亮和偏暗程度的诊断值，偏亮程度的计算方法如下：其中，α∈[0,1]，如果L_l＜0，则L_l＝0；式中，L_l是指偏亮程度，L_avg是指亮度图的平均亮度，L_σ是指亮度图的标准差；偏暗程度的计算方法如下：其中，β∈[0,1]，如果L_d＜0，则L_d＝0；式中，L_d是指偏暗程度，L_avg是指亮度图的平均亮度，L_σ是指亮度图的标准差；S2、使用照度计获取摄像机所在环境的照度值，用照度回归模型计算照度的回归值；所述照度回归模型如下：式中，W₁(l)是照度值回归模型得到的值，l是从照度计中获取的照度值，L_min是摄像机的最低照度值，L_max是摄像机的过曝照度值，e≈2.71828；S3、使用照度值的回归模型来校正诊断值L_l和L_d：V(s₁)＝W₁(l)·D(s₁)式中，s₁表示的是偏亮或偏暗；V(s₁)表示诊断项s₁被校正后的诊断值；W₁(l)是照度值回归模型得到的值，相当于是权重；D(s₁)是诊断项s₁在图像处理算法中的原始诊断值。当s₁表示偏亮时,D(s₁)表示的是偏亮的原始诊断值，D(s₁)＝L_l；当s₁表示偏暗时,D(s₁)表示的是偏暗的原始诊断值，D(s₁)＝L_d；S4、利用校正后的诊断判断摄像机是否发生故障，如果校正后的偏亮或偏暗程度诊断值大于0.7，则说明该摄像机出现了故障。