视频图像处理技术在指示灯状态监测识别中的应用

"基于视频图像的指示灯状态监测识别技术研究* (2010年)" 本文是一篇发表于2010年4月《传感技术学报》的工程技术论文，作者包括黄占华、蒋永魁、张旺、张浩等人。研究的核心是利用计算机视觉和视频图像处理技术来监测和识别控制室中指示灯的状态，以提升监控效率和准确性，减轻值班人员的工作负担。 在实际应用中，指示灯的状态通常包括开启（on）、关闭（off）、快速闪烁（rapid flicker）、慢速闪烁（slow flicker）以及红色（red）和绿色（green）。对于亮灭状态，由于其可视为周期极长的闪烁，论文中将这种状态纳入了闪烁状态的范畴进行分析。作者提出，以摄像帧周期为基本时间单位，通过计算连续帧之间的亮度差异变化来判断指示灯是否处于闪烁状态。这种方法能够捕捉到指示灯亮度的周期性变化，从而识别出不同的闪烁模式。 此外，论文还探讨了如何利用颜色差信息来判断指示灯的颜色状态。通过分析视频图像中的色彩信息，系统能够准确地区分红色和绿色指示灯，这对于监控具有重要意义，因为红绿灯往往用于表示不同的信号或警告状态。 实验结果显示，所提出的识别方法能够有效地监测和识别上述六种指示灯状态，实现了对异常情况的自动提示和报警功能，从而提高了系统的辅助值班性能。这一技术的应用对于工业自动化、智能监控等领域具有显著的实际价值，可以提高系统的可靠性和运行效率。 这项研究在视频图像处理领域做出了重要贡献，它为指示灯状态的实时监测提供了有效工具，有助于在各种环境中实现更加智能化和自动化的监控解决方案。通过计算机视觉技术，不仅减轻了工作人员的工作压力，也提升了监控系统的整体性能。