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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于图像处理判断储粮变化的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116664501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310557793.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像处理判断储粮变化的方法是由李建强;宋秉谕设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理判断储粮变化的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图像处理判断储粮变化的方法。本发明利用不同时间段的局部粮食凹陷信息来对比凹陷轮廓范围，从而在一定程度上避免了储粮变化导致的误判。这种方法能够实现定期自动检测储粮情况的目的。本发明包括粮食装载线检测模块，局部粮面检测模块。首先粮食装载线检测模块将采集到的粮仓图像进行图像预处理，再采用霍夫变换提取粮食装载线，以此线为基准进行图像切割。然后局部粮面检测模是对切割后的图像进行边缘检测，提取出粮面凹陷的轮廓。最后，储粮变化检测模块利用提取提取出的凹陷轮廓与之前的轮廓进行对比，判断粮仓的装粮量是否发生变化。本发明可以提高对储粮变化情况判断的准确性。

本发明授权一种基于图像处理判断储粮变化的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理判断储粮变化的方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：粮仓图像采集 通过边缘设备获取不同时间段的粮仓图片，并为图片进行信息备注，从而判断粮面变化； 步骤1.1边缘设备定时采集粮仓信息：依据从边缘设备中获取的不同时间段的粮仓图片来判断粮面变化； 步骤2.2存储粮仓图像并编号：边缘设备将定时收集的图片上传服务器，服务器根据时间戳信息，对图片进行编号，存储，为图片输入到自建网络做准备； 步骤2：粮仓图像预处理具体如下 步骤2.1图像腐蚀运算：采用3*3的卷积核，做iterations为3的运算，即先使用数学形态学经典算子腐蚀，以解决粮面边缘存在毛刺和孤立的粮面小坑； 步骤2.2图像膨胀运算：采用一个3*3的全1矩阵卷积核，其中结构元素的锚点位置默认为-1,-1，进行1次迭代运算； 步骤2.3图像转为灰度图： 步骤3.2定位装粮线具体如下： 步骤3.2.1霍夫变换提取直线： 步骤3.2.2通过位置，长度信息得到装梁线：由于装梁线应该是贯穿图像x轴，且几乎是水平的，所以使用霍夫变换获取图像中所有线后，设计如下评判标准判断是否是装粮线: 2 代表表每条线的分数，L代表线段的长度，θ代表线与x轴的夹角即直线长度L越大，和x轴的夹角越小，其特征就越贴合装粮线，得到的分数也越高；得分最高的一条线，即选取的装粮线； 步骤4：粮面变化检测： 将步骤3处理后的粮仓图像进行轮廓检测，寻找最大轮廓和面积，从而比较输入的前后两张图片的最大轮廓面积，进而得到储粮变化情况； 步骤4.1根据装粮线进行裁剪具体如下： 步骤4.2图像二值化：采用OTSU的方法，对于一幅图像，设当前景与背景的分割阈值为t时，前景点占图像比例为，均值为，背景点占图像比例为，均值为；统计图像中每个灰度级别的像素数目，得到灰度直方图，计算图像的总像素数N，遍历每个灰度级别i，计算它们的前景像素数目和背景像素数目；计算前景像素比例和背景像素比例计算公式为： 3 计算公式为： 4 整个图像的均值U为： 5 建立目标函数 6 Gt就是当分割阈值为t时的类间方差表达式；OTSU算法使得Gt取得全局最大值，当Gt为最大时所对应的t称为最佳阈值； 步骤4.3轮廓检测： 提取所有轮廓并重新建立网状结构，获取每个轮廓的每个像素，相邻的两个点的像素位置差不超过1； 步骤4.4寻找最大轮廓和面积 遍历所有轮廓包围的面积，寻找最大面积； 步骤4.5判断粮面变化 输入的前后两张图片进行上述网络后，各自输出自身的最大轮廓面积；设第一张图片的轮廓面积为A1，第二张图片的轮廓面积为A2，那么认为轮廓面积较大的图片的粮面积值较低；即： A1A2=图片1的粮面低于图片2的粮面； A1A2=图片2的梁面低于图片1的粮面。

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