现阶段，菲特在行车运动基础上做动态安全检测，以行车吊钩为中心形成多级警戒圈。增设传统算法对行车运动进行光流跟踪，判断出行车勾吊过程中的启停状态，保证人员安全及操作规范。
菲特技术 | 光流跟踪对行车的启停检测应用
2023-10-23

菲特技术 | 光流跟踪对行车的启停检测应用

        行车，是在规定范围内提升和搬运重物的工程机械，是人们对吊车航车天车等起重机的俗称其驱动方式基本有两类:一为集中驱动，即用一台电动机带动长传动轴，驱动两边的主动车轮; 二为分别驱动，即两边的主动车轮各用一台电动机驱动行车通过取物装置将起吊物品与提升机构联系起来，从而进行物品装卸吊运安装等作业

        现阶段，菲特在行车运动基础上做动态安全检测，以行车吊钩为中心形成多级警戒圈但在行车起吊物品过程中，吊装物通常需要操作人员协助定位起吊，此过程含大车暂停吊钩或小车整体下降操作人员悬挂物品等操作此过程产生的警戒圈光亮会影响操作人员对行车下降的判断，产生安全隐患针对此风险，菲特增设传统算法对行车运动进行光流跟踪，判断出行车勾吊过程中的启停状态，保证人员安全及操作规范

        光流（Optical flow）是空间运动物体在观测成像面上像素运动的瞬时速度，包含了物体表面结构和动态行为的重要信息，是对真实运动场的近似估计，也就是说，光流研究了图像灰度的时间变化与景象中物体结构及其运动的关系
        Lucas-Kanade光流算法是一种相邻帧差分的光流估计算法，也是迭代法，由高斯迭代法解线性方程组进行迭代的它计算两帧在时间t 到t + δt之间每个像素点位置的移动由于它是基于图像信号的泰勒级数，也就是对于空间和时间坐标使用偏导数
        一言以概之：光流就是瞬时速率，在时间间隔很小（例如视频的连续前后两帧之间）时，也等同于目标点的位移

        菲特算法实现：光流跟踪对行车的启停检测应用

        取视频每一帧图像，前后帧图像做对比根据光流变化和模具白色框体中心点的坐标变化判断偏移

       

        蓝色小箭头为光流变化的偏移方向，蓝色大箭头为白色框体中心点的坐标偏移

        红框内为光流点，根据灰度及矩形特征在整体图像定位白色箱体，算法使其膨胀至一定区域

        在区域内取定光流点，ROI内查找原始图像中粒子位置，计算两幅图像间的光流，得出偏移方向及偏移量

        利用光流法来判断行车启停，优势在于它能够检测出独立运动的对象, 不需要预先了解场景信息, 即可获得运动目标的完整信息在行车运动过大时，若光流角点还在预定ROI区域内，则不太会引起无匹配；若光流角点数量<30，则重新检测光流点，相对于直接法具备更优的准确度鲁棒性实时性

国家重点专精特新“小巨人”企业——菲特（天津）检测技术有限公司成立于2013年，是一家推进人工智能技术在工业领域智能化应用的企业。
企业专注于光学、人机交互、人工智能等前沿技术研发与创新，迄今已获得知识产权二百余项，独创百余个“在线级”落地应用案例，以汽车行业为起点，致力于为化纺、医药、钢铁等制造行业赋能，可提供包含质量控制，工艺监测，人工智能安全预警，智能分析以及工业垂类大模型等前沿技术，是为工业领域提供智能化解决方案的领军型研发企业。
从汽车零部件到整车厂，凡是涉及质量检测的场景都有菲特的身影，经过十年的实践先后为奔驰、奥迪、比亚迪、大众、广汽本田、红旗等知名车企提供一体化智能制造解决方案并保持长期合作，为制造企业实现真正的降本增效。2

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