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- 添加完整的项目文档（README.md, design.md, CLAUDE.md） - 实现核心检测算法：ROI管理、峰值检测、帧间稳定 - 支持实时摄像头检测和视频文件处理 - 包含图像预处理：去雾、几何校正、图像增强 - 提供多种输出格式：JSON、CSV、矩阵、文本 - 实现双阈值检测算法适应雾天环境 - 添加ROI标定工具和配置文件管理 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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## 一、场景假设与需求重述
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- **灯阵布局**：室外，多排布置，每排 6 盏灯（等距摆放）
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- **监控目标**：前三排共 **18盏** 灯的亮灭状态
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- **摄像头部署**：灯阵正前方稍许偏斜
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- **雾天问题**：光晕扩散，后排光晕进入前排 ROI，轮廓模糊
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- **目标**：雾天也能稳定检测前三排亮/灭
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## 二、ROI布置示意（概念图）
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下面是一个矩阵式 ROI 布置示意（不按真实比例，仅示例布局思路）：
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+--------------------------------------------------+
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| [R1C1] [R1C2] [R1C3] [R1C4] [R1C5] [R1C6] | ← 第一排ROI
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| [R2C1] [R2C2] [R2C3] [R2C4] [R2C5] [R2C6] | ← 第二排ROI
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| [R3C1] [R3C2] [R3C3] [R3C4] [R3C5] [R3C6] | ← 第三排ROI
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+--------------------------------------------------+
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```
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**说明：**
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- ROI = Region of Interest（兴趣区域），即每个灯的专用检测窗口
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- ROI中心对准灯泡中心位置
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- ROI范围比灯直径稍大（可覆盖轻微光晕）
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- ROI之间要预留黑边区间（相邻最小亮区距离），减少光晕互相污染的几率
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- 这些 ROI 坐标在**晴天标定一次即可，固定保存**
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## 三、落地技术方案（无代码详细步骤）
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我将方案分为**硬件部署**、**环境标定**、**算法执行流程**、**雾天适配增强**、**长期维护建议**五个部分。
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### 1. 硬件部署
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1. **摄像头**
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- 分辨率 ≥1080p，低照度高清（星光级）
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- 固定安装，不摇动
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- 镜头焦距选择能完整拍下前三排，并保留背景缓冲区
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- 带**偏振滤光片**（减少雾散射杂光）
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2. **角度控制**
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- 尽量正对灯阵，倾斜控制在 ±10° 内
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- 已存在倾斜需用**透视校正**（software）补偿
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3. **照明波段**（可选增强）
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- 如果可以更换灯具，考虑：窄波段 LED + 同波段滤光镜（比如850nm近红外）
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- 普通可见光场景也可工作，只是雾天性能略受限
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### 2. 环境标定（一次性）
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1. 选择能见度良好的白天或傍晚进行
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2. 手动或软件定位 18 盏灯中心坐标
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3. 为每个灯定义：
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- ROI矩形位置
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- ROI中心区域（核心区，用于抑制光晕干扰）
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- 边缘缓冲区（保证相邻光晕不影响ROI中心判定）
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4. 保存 ROI 参数（固定使用）
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### 3. 算法执行流程（实时检测）
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#### 3.1 整体流程框架图
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[视频帧读取]
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↓
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[透视/几何校正]
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↓
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[去雾增强（可选）]
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↓
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[逐ROI处理] ← ROI列表（18个灯）
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↓
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灰度化 -> 高斯模糊 -> 核心区峰值提取
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↓
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[亮度+面积双阈值判断]
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↓
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[帧间稳定滤波]
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↓
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[输出灯亮灭状态]
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#### 3.2 关键技术点
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- **透视/几何校正**
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把倾斜拍摄的画面校正成灯阵规则矩形，方便ROI直接定位
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- **去雾增强（可选开关）**
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- CLAHE（提升局部对比度）
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- Gamma校正（如γ=0.7提亮暗部）
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- 频域高通（抑制低频光晕）
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- **核心亮度判断**
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对 ROI 中央小圆区域取**最大亮度值**和**平均亮度值**，与阈值比较
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- 阈值1（峰值亮度阈值）
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- 阈值2（亮度占比/面积阈值）
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- **面积限制**
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灯亮：亮度峰高且亮区面积在合理范围
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灯灭：亮度峰低或亮区过大（可能是光晕污染）
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- **帧间稳定**
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连续 3~5 帧一致才更新最终状态，消除瞬时雾波动的干扰
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### 4. 雾天适配增强
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- **物理增强**：偏振镜，波段匹配滤光片
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- **亮度阈值自适应**：根据摄像头当前画面平均亮度，动态调整峰值亮度阈值
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- **算法抗干扰**：
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- 如果后排光晕进入前排 ROI，通常中心亮度分布较平缓 → “尖峰检测”可区分
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- 记录 ROI 中心亮度与边缘亮度的差值（Δ亮度），Δ大则是自亮，Δ小可能是污染
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### 5. 长期维护建议
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1. **定期标定复查**：摄像头安装略微变化或环境光大改动时（建议每季度一次）
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2. **天气多样数据积累**：保存雾天与晴天检测样本
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3. **AI升级准备**：当数据积累到几百小时，可引入轻量化 CNN/YOLO 模型训练，进一步增强鲁棒性
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## 四、方案优势
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- **固定 ROI** + **核心区域峰值法** 能显著减少雾天光晕串扰
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- 对硬件和算法要求适中，能快速落地
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- 保留了可升级到 AI 的接口
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- 即使非常浓的雾，前三排 ROI 中心仍可检测出亮点变化
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## 五、你可以直接交给工程团队的落地说明
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- 硬件：1080p星光级相机，固定安装，镜头视野包含前三排，配偏振镜
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- 标定：晴天标 18 盏灯的 ROI 和核心区坐标
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- 图像处理链：
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1. 几何校正
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2. ROI 裁剪
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3. 灰度化 + 高斯滤波
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4. 核心区峰值提取 + 阈值判断
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5. 面积过滤（防串扰）
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6. 帧间稳定（滑动窗口）
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- 可选：去雾增强和阈值自适应
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- 输出：每秒更新一次 18 盏灯的亮灭表
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✅ **结论**：
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按照上面图示的 ROI 布置 + 核心亮度法，即便是在类似你给的图片场景（雾+夜晚）下，也可以在大多数天气情况下稳健识别前三排灯的亮灭，而且这个方案完全可落地且不依赖高算力。
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