CN103759658B - 一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法，将红外热像仪安装在行驶机车车顶，红外热像仪连接用于红外图像处理、存储的主机；（b）通过红外热像仪对受电弓拍摄的红外图像，制作受电弓模型，并度量受电弓模型的相关参数；（c）对红外热像仪拍摄的红外图像进行导高标定；（d）通过红外热像仪不断地对受电弓的位置进行采集，并传送至主机进行处理，并对红外图像进行受电弓模型匹配计算，计算出当前接触线与受电弓的相交点位置，从而计算出拉出值和导高，所述拉出值为接触线到受电弓中心的距离，所述导高为受电弓弓面距离车顶的垂直距离。本发明采用上述方法，能够实现长期稳定的工作，提供抗干扰性，且能够降低成本。

Description

一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法

技术领域

本发明涉及机车接触网参数检测领域，具体是一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法。

背景技术

接触网几何参数是评价接触网状态的重要指标之一，其工作状态直接影响行车安全。目前主要计算接触网几何参数主要采用如下集中方式：

1、接触式，通过在受电弓上加装传感器方式，进行测量接触网拉出值，通过安装角位移编码器进行导高测量，这种采用接触式测量的方式，一般是安装在检测车或者作业车（检测车辆）上，由于本身的自重会影响受电弓的动力学参数，对行车安全有一定隐患，不适应高速列车的检测，而且相对精度也不高，也不适合安装在机车（营运车辆）上。

2、采用激光扫描仪的方式进行接触网几何参数检测，一般都是检测车、作业车或者机车车顶安装激光雷达，通过激光扫描仪的参数进行计算，激光扫描仪在检测车或者作业车上还基本上可以工作，应连续检测工作时间不长，而且使用率也不是很高，但如果加装在运行机车上，激光扫描仪几乎无法胜任连续工作的工况。同时激光扫描仪受太阳光等环境影响也比较大，影响检测的干扰因素也较多。

3、采用双目的线阵相机进行接触网几何参数检测，该方法需要采用两组单目线阵相机进行几何参数检测，同时需要使用激光光源进行补光，太阳光等也对激光有一定影响，同时成本比较高。

4、采用多个可见光CCD成像技术进行接触网几何参数测量，采用CCD可见光成像，对补光要求高（大视场的补光要求供电功率高、长时间工作的寿命等难也解决，而且在运营机车上安装大功率补光灯影响行车安全，同时还受白天太阳光的影响），要求对成像视场范围进行清晰补光，否则成像质量低，直接影响对几何参数的计算，另外也得利用多台CCD成像，利用双目成像机制，才能对接触网几何参数进行检测。

发明内容

本发明提供了一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法，解决了目前的接触网几何参数检测方法抗干扰性较差，精度不高，同时成本很高的问题。

本发明的另一个目的是在进行接触网几何参数检测的时候，能够对出现超限值的情况进行自动报警。

本发明的目的通过下述技术方案实现：一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法，包括以下步骤：

（a）将红外热像仪安装在行驶机车车顶，并使其与受电弓正对，红外热像仪连接用于红外图像处理、存储的处理主机；

（b）通过红外热像仪对受电弓拍摄的红外图像，制作受电弓模型，并度量受电弓模型的相关参数；

（c）对红外热像仪拍摄的红外图像进行导高标定，所述导高为接触网到轨面的垂直高度；

（d）通过红外热像仪不断地对受电弓的位置进行采集，并传送至主机进行处理，并对红外图像进行受电弓模型匹配计算，计算出当前接触线与受电弓的相交点位置，从而计算出拉出值，所述拉出值为接触线到受电弓中心的距离；还能够计算受电弓弓面距离车顶的垂直距离，从而计算出导高。

进一步地，所述步骤（b）的具体过程为：

（b1）通过红外热像仪拍摄距车顶1.6m位置的受电弓图像；

（b2）对受电弓图像进行预处理；

（b3）对受电弓图像进行截取处理，保留受电弓区域；

（b4）擦除非受电弓图像的相关像素干扰点；

（b5）对受电弓图像中的弓底长、左非接触区长、弓顶长、右非接触区长进行度量；

（b6）保存受电弓模型和度量数据。

进一步地，所述预处理包括灰度化和二值化处理。

进一步地，所述步骤（b4）之后，对红外图像进行裁剪，将红外图像左右非对称区域裁剪掉。

进一步地，所述步骤（c）的具体过程为：

（c1）采集距离车顶不同高度下的受电弓图像；

（c2）依次对比受电弓模型，输出受电弓图像高度，并完成采集；

（c3）根据采集到的数据集，按照分段线性插值标定计算，并保存标定结果。

进一步地，所述步骤（d）的具体过程为：

（d1）根据不同的车号，加载对应的受电弓模型及标定数据；

（d2）将红外热像仪采集到的红外图像进行加载，并进行预处理，包括灰度化和二值化处理；

（d3）将二值化处理后的红外图像与受电弓模型进行匹配，获取红外图像的受电弓区域轮廓；

（d4）根据受电弓模型的标定数据，计算出受电弓的弓顶高度，并转化为接触网导高参数；

（d5）根据直线相交原理，计算出当前接触线与受电弓弓顶的相交点位置，根据相交点位置计算出接触网拉出值。

进一步地，所述步骤（d3）的具体过程为：

1）载入受电弓模型、模型原始高度和缩放系数；

2）以描边的方式提取图像轮廓；

3）创建输出结果的矩阵；

4）采用归一化相关匹配法，在模板块和图像轮廓之间寻找匹配,并获得匹配结果集；

5）对查询结果的矩阵进行归一化处理，把0-255的值转换成0-1之间的值；

6）采用极值查找法定位最佳的匹配位置；

7）根据受电弓模型的尺寸和缩放比，计算实际受电弓的位置；

8）根据受电弓的高度和原始受电弓模型高度的差异，缩放弓模型，进行二次查找；

9）重复上面的受电弓模型检索步骤，再次找到匹配受电弓，返回计算的受电弓位置。

进一步地，还包括接触线识别步骤，具体识别过程如下：

（d31）在受电弓的弓顶区域进行接触线识别，汇总待识别的直线数量，并对待识别的直线按照亮度进行排序；

（d32）识别受电弓的当前运行线路状态，线路状态分为户外、隧道、桥梁，如果是户外，根据最高温度原则进行接触线识别；如果是隧道或桥梁，根据最低温度原则进行接触线识别。

进一步地，还包括修正步骤，具体过程为：将每一帧红外图像的接触线识别结果与上一帧红外图像的接触线识别结果作对比，如果偏差太大，则做修正处理，按照跟随上一帧的原则，选择当前接触线偏离上一帧位置最近的一条直线作为接触线。

进一步地，还包括自动报警步骤，具体为：用户通过设置超限参数,设置导高、拉出值的一级超限值、二级超限值、三级超限值，当发现拉出值或者导高超出设定的各级超限值时，则自动报警。

本发明具有以下有益效果：

（1）本发明采用基于红外图像的方式进行接触网几何参数检测，符合主流的非接触式检测方式，不影响行车安全。

（2）本发明所采用的方法能够全天候工作，抗太阳光干扰强，能够在户外长期稳定工作。

（3）本发明仅采用一个红外热像仪实现，相对于双目或者多个CCD成像装置而言，成本大幅度降低。

附图说明

图1为红外热像仪、受电弓、接触线、机车的位置关系示意图；

图2为受电弓模型的制作流程图；

图3为受电弓的结构示意图；

图4为实施例3的流程图；

图5为红外图像经过二值化处理后的结构示意图；

图6为实施例4的流程图；

图7为裁剪后的红外图像；

图8为受电弓模型的导高标定流程图；

图9为受电弓红外图像实时采集处理的流程图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图，对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不仅限于此。

实施例1：

如图1所示，本实施例所述的一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法，包括以下步骤：

（a）如图1所示，图中1为机车车体，2为处理主机，3为红外热像仪，4为受电弓，5为接触线，将红外热像仪安装在行驶机车车顶，并使其与受电弓正对，红外热像仪连接用于红外图像处理、存储的处理主机，本实施例将红外热像仪安装在距离受电弓位置6米左右位置，红外热像仪的拍摄方向与水平面的夹角为15°左右，此时能够使受电弓完整地出现在红外热像仪的视场范围内，同时受电弓在视场内呈现图像效果最佳。

（b）通过红外热像仪对受电弓拍摄的红外图像，制作受电弓模型，并度量受电弓模型的相关参数；

（c）对红外热像仪拍摄的红外图像进行导高标定，导高即是接触线离轨平面的垂直距离；通过将图像上受电弓距图像底部的高度换算成接触线的导高映射表；

（d）通过红外热像仪不断地对受电弓的位置进行采集，并传送至主机进行处理，并对红外图像进行受电弓模型匹配计算，计算出当前接触线与受电弓的相交点位置，从而计算出拉出值，即接触线到受电弓中心的距离；还能够计算受电弓弓面距离车顶的垂直距离，从而计算出导高，即接触线离轨平面的垂直距离。

本实施例通过上面的方法，只需要一个红外热像仪，也就是单目，实现对接触线与受电弓的相对位置的实时检测，还可对受电弓的高度进行实时测量，与传统的双目线阵相机相比，不仅不需要补光，抗干扰性强，同时成本更低；另外，与传统的多个可见光CCD成像技术相比，本实施例的成像质量更高，同时寿命更长。

实施例2：

如图2所示，本实施例在实施例1的基础上，对步骤（b）进行优化限定，本实施例的步骤（b）的具体过程为：

（b1）通过红外热像仪拍摄距车顶1.6m位置的受电弓图像，在1.6m处，受电弓正好在工作状态的中间位置，也在图像上相对中间位置，所以从1.6m处采集最佳位置。

（b2）对受电弓图像进行预处理；

（b3）对受电弓图像进行截取处理，保留受电弓区域；

（b4）擦除非受电弓图像的相关像素干扰点；

（b5）对受电弓图像中的弓底长、左非接触区长、弓顶长、右非接触区长进行度量，如图3所示，图中6为左非接触区长，7为弓顶长，8为右非接触区长，9为弓底长，用直线方式度量各个长度，通过图像像素进行表达。

（b6）保存受电弓模型和度量数据。

本实施例采用上述方式制作受电弓模型，可以获取最佳位置的受电弓的模型图，同时通过精确度量受电弓各个位置的度量数据，可以提高对受电弓位置定位的精度，同时提高拉出值计算的精度。

实施例3：

如图4所示，本实施例在实施例2的基础上，对预处理进行限定，本实施例的预处理包括灰度化和二值化，通过灰度化处理，将红外热像仪拍摄的彩色图像转化为灰白图像，用以压缩图像容量，成倍提高图像处理速度；对灰度化后的图像进行二值化处理，得到如图5所示的图像，对背景光照和真实物体进行分离，起到辅助识别的作用。

实施例4：

如图6所示，本实施例在实施例2或实施例3的基础上，在步骤（b4）之后增加一个步骤，该步骤是对红外图像进行裁剪，将红外图像左右非对称区域裁剪掉，即将红外图像内的无效区域裁减掉，获取仅有受电弓图像的完整模型，如图7所示，从而将无效局域裁剪掉，避免影响对受电弓的判断。

实施例5：

如图8所示，本实施例在实施例1的基础上，对步骤（c）进行限定，其具体过程为：

（c1）采集距离车顶不同高度下的受电弓图像，抬升受电弓从1.2m处开始采集图像，每隔0.2米采集一次，循环至3米高结束；

（c2）依次对比受电弓模型，输出受电弓图像高度，并完成采集；

（c3）根据采集到的数据集，按照分段线性插值标定计算，根据采集的数据，按照相邻两点建立(Y-Y1)/(Y2-Y1)=(X-X1)/(X2-X1)直线方程，每个点的坐标为(Xi,Yi)，其中Xi表示图像上弓顶面距离图像下边缘的像素值，Yi表示受电弓弓顶距离车顶的物理高度，并保存标定结果。比如弓的实际抬升高度为1100mm,图像中的像素高度为121，表示为(121,1100)；弓的实际抬升高度为1200mm,图像中的像素高度为129,表示为(129,1200)；

如果采集到一个新的图像，通过识别其像素值为125，则其对应高度可以通过公式(Y-1100)/(1200-1100)=(125-121)/(129-121)计算得出Y=1150mm。

因为图像的变换不是线性的,所以采用切线原理,Δx（两次标定数据的差数）越小，相邻两个点就越接近直线，检测的结果就越准确；换句话说，如果标定的点越多，那么检测结果越精确。

实施例6：

本实施例在实施例1的基础上，将步骤（d）的具体过程限定为：

（d1）根据不同的车号，加载对应的受电弓模型及标定数据；

（d2）将红外热像仪采集到的红外图像进行加载，并进行预处理，包括灰度化和二值化处理；

（d3）将二值化处理后的红外图像与受电弓模型进行匹配，获取红外图像的受电弓区域轮廓；

（d4）根据受电弓模型的标定数据，计算出受电弓的弓顶高度，并转化为接触网导高参数；

比如图像上获取受电弓弓顶面距离图像下边缘高度像素为Xk，通过查找标定数据，获取Xk对应的两点区间（X1，Y1），（X2，Y2）；其中X1＜Xk≤X2；如果Xk=X2，则弓顶高度就是Y2，否则通过公式(Y-Y1)/(Y2-Y1)=(Xk-X1)/(X2-X1)计算得出Y的值，即为弓顶高度，通过叠加车体高度即可计算出接触网导高参数；

（d5）根据直线相交原理，计算出当前接触线与受电弓弓顶的相交点位置，根据相交点位置计算出接触网拉出值，根据标定数据已知弓顶长，左非接触区长，右非接触区长，从而可以换算出弓顶中心点位置，通过获取相交点距离弓顶中心点的距离来计算拉出值。

进行如下定义：

受电弓弓顶面图像左边横坐标left_x；

受电弓弓顶面图像右边横坐标right_x；

左非接触区长left_corner_width；

右非接触区长righ_corner_width；

相交点(接触线和弓的交点)contact_x；

弓顶中心点位置center_x=((right_x-right_corner_width)+(left_x+left_corner_width))/2；

偏移值shift=contact_x-center_x；

受电弓弓顶长L；

受电弓整弓图像值M；

受电弓有效接触图像值RM=M-left_corner_width-righ_corner_width；

拉出系数pc=L/RM；

拉出值lachu=shift*pc；

比如：已知受电弓弓顶长为L=1017mm（可度量），对应的受电弓整弓图像值为M=217像素，受电弓弓顶面图像左边横坐标为left_x=57像素，受电弓弓顶面图像右边横坐标为right_x=274像素，左非接触区长为left_corner_width=22像素，右非接触区长为righ_corner_width=14像素，相交点为contact_x=186像素；通过公式可计算出弓顶中心点位置center_x=（（274-14）+（57+22））/2=169.5（像素），偏移值shift=（186-169.5）=16.5（像素），拉出系数pc=1017/118≈8.6，拉出值lachu=8.6×16.5=137.6（mm）。

实施例7：

本实施例在实施例6的基础上，对步骤（d3）进行细化限定，具体过程为：

1）载入受电弓模型、模型原始高度和缩放系数；模型原始高度指弓模型的原始图片的高度。缩放系数指由于受电弓在上下移动过程中，相对拍摄装置的距离会发生变化，从而导致受电弓图像在拍摄视场内会有大小变化，因而产生缩放值。载入的受电弓模型、模型原始高度和缩放系数，用于计算匹配红外图像里的受电弓；

2）以描边的方式提取图像轮廓；采用Canny边缘算子提取图像轮廓，去除彩色画面因为光线和环境变化造成的干扰，只比较受电弓轮廓；

3）创建输出结果的矩阵，用以接收匹配的返回值；

4）采用归一化相关匹配法，在模板块和图像轮廓之间寻找匹配,并获得匹配结果集，得出模板匹配结果；

5）对查询结果的矩阵进行归一化处理，把0-255的值转换成0-1之间的值，从而简化结果数据，用于快速搜索最佳位置；

6）采用极值查找法在处理结果中计算最佳的匹配位置，并绘制弓所在的矩形区域；

7）根据受电弓模型的尺寸和缩放系数，计算实际受电弓的位置；通过受电弓的位置和弓模型的起始位置比较，计算出差值来求出受电弓的真实大小，消除拍摄位置导致的远大近小带来的误差。

8）根据受电弓的高度和原始受电弓模型高度的差异，缩放弓模型，进行二次查找，从而用缩放后的更符合真实比例的弓模型在背景图中精确匹配；

9）重复上面的受电弓模型检索步骤，再次找到匹配受电弓，返回计算的受电弓位置，从而在图片上准确定位受电弓的位置，并把受电弓用矩形的方式圈出来。

本实施例能够增强检测的抗干扰能力强，受电弓在不同环境下，因为光照和背景变化，造成图像成像上差异非常大，轮廓化后大幅度减少色彩差异造成的误差。比如在白天环境下，受电弓比背景亮，隧道和桥梁下，受电弓比背景暗。

实施例7：

如图9所示，本实施例在实施例6的基础上，还包括接触线识别步骤，具体识别过程如下：

（d31）在受电弓的弓顶区域进行接触线识别，汇总待识别的直线数量，并对待识别的直线按照亮度进行排序；

（d32）识别受电弓的当前运行线路状态，线路状态分为户外、隧道、桥梁，如果是户外，由于受电弓和导线摩擦升温，受电弓温度比环境温度高，因此根据最高温度原则进行接触线识别；如果是隧道或桥梁，由于阳光被阻挡，补光灯的光线打到墙上反射回来，影响红外温度感光，导致环境亮度高于弓亮度，受电弓温度比环境低，因此根据最低温度原则进行接触线识别。

本实施例通过增加接触线识别步骤后，能够有效提高对接触线的识别，避免将其它线状结构误认为是接触线，而对检测结果产生干扰，从而提高整个检测的正确性。

实施例8：

本实施例在以上任意实施例的基础上，还包括修正步骤，具体过程为：将每一帧红外图像的接触线识别结果与上一帧红外图像的接触线识别结果作对比，如果偏差太大，则做修正处理，按照跟随上一帧的原则，选择当前接触线偏离上一帧位置最近的一条直线作为接触线，通过这种方式，能够使测量的结果更准确，有效减小误差。

实施例9：

本实施例在以上任意实施例的基础上，增加报警步骤，具体是，用户通过设置超限参数，设置导高、拉出值的一级超限值、二级超限值、三级超限值，当发现拉出值或者导高超出设定的各级超限值。具体可以是，系统启动3G无线传输，将当前点的几何参数的导高、拉出值以及当前图像数据等传回服务器端，服务器端可以通过短信与声光报警等多种方式通知用户，特别说明，当3G信号不佳时，系统自动进入排队等待状态，一直到把超限数据发送完毕为止。

本发明已经通过上述实施例进行了说明，但应当理解的是，上述实施例只是用于举例和说明的目的，而非意在将本发明限制于所描述的实施例范围内。此外，本领域技术人员可以理解的是，本发明并不局限于上述实施例，根据本发明的教导还可以做出更多种的变型和修改，这些变型和修改均落在本发明所要求保护的范围以内。

Claims (8)

1.一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法，其特征在于：包括以下步骤：

（a）将红外热像仪安装在行驶机车车顶，并使其与受电弓正对，红外热像仪连接用于红外图像处理、存储的处理主机；

（b）通过红外热像仪对受电弓拍摄的红外图像，制作受电弓模型，并度量受电弓模型的相关参数；

（c）对红外热像仪拍摄的红外图像进行导高标定，所述导高为接触网到轨面的垂直高度；

（d）通过红外热像仪不断地对受电弓的位置进行采集，并传送至主机进行处理，并对红外图像进行受电弓模型匹配计算，计算出当前接触线与受电弓的相交点位置，从而计算出拉出值，所述拉出值为接触线到受电弓中心的距离；还能够计算受电弓弓面距离车顶的垂直距离，从而计算出导高；

所述步骤（c）的具体过程为：

（c1）采集距离车顶不同高度下的受电弓图像；

（c2）依次对比受电弓模型，输出受电弓图像高度，并完成采集；

（c3）根据采集到的数据集，按照分段线性插值标定计算，并保存标定结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法，其特征在于：所述步骤（b）的具体过程为：

（b1）通过红外热像仪拍摄距车顶1.6m位置的受电弓图像；

（b2）对受电弓图像进行预处理；

（b3）对受电弓图像进行截取处理，保留受电弓区域；

（b4）擦除非受电弓图像的相关像素干扰点；

（b5）对受电弓图像中的弓底长、左非接触区长、弓顶长、右非接触区长进行度量；

（b6）保存受电弓模型和度量数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法，其特征在于：所述预处理包括灰度化和二值化处理。

4.根据权利要求2所述的一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法，其特征在于：所述步骤（b4）之后，对红外图像进行裁剪，将红外图像左右非对称区域裁剪掉。

5.根据权利要求1所述的一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法，其特征在于：所述步骤（d）的具体过程为：

（d1）根据不同的车号，加载对应的受电弓模型及标定数据；

（d2）将红外热像仪采集到的红外图像进行加载，并进行预处理，包括灰度化和二值化处理；

（d3）将二值化处理后的红外图像与受电弓模型进行匹配，获取红外图像的受电弓区域轮廓；

（d4）根据受电弓模型的标定数据，计算出受电弓的弓顶高度，并转化为接触网导高参数；

（d5）根据直线相交原理，计算出当前接触线与受电弓弓顶的相交点位置，根据相交点位置计算出接触网拉出值。

6.根据权利要求5所述的一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法，其特征在于：所述步骤（d3）的具体过程为：

1）载入受电弓模型、模型原始高度和缩放系数；

2）以描边的方式提取图像轮廓；

3）创建输出结果的矩阵；

4）采用归一化相关匹配法，在模板块和图像轮廓之间寻找匹配,并获得匹配结果集；

5）对查询结果的矩阵进行归一化处理，把0-255的值转换成0-1之间的值；

6）采用极值查找法定位最佳的匹配位置；

7）根据受电弓模型的尺寸和缩放系数，计算实际受电弓的位置；

8）根据受电弓的高度和原始受电弓模型高度的差异，缩放受电弓模型，进行二次查找；

9）重复上面的受电弓模型检索步骤1）~8），再次找到匹配受电弓，返回计算的受电弓位置。

7.根据权利要求5所述的一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法，其特征在于：还包括接触线识别步骤，具体识别过程如下：

（d31）在受电弓的弓顶区域进行接触线识别，汇总待识别的直线数量，并对待识别的直线按照亮度进行排序；

（d32）识别受电弓的当前运行线路状态，线路状态分为户外、隧道、桥梁，如果是户外，由于受电弓和导线摩擦升温，受电弓温度比环境温度高，因此根据最高温度原则进行接触线识别；如果是隧道或桥梁，由于阳光被阻挡，补光灯的光线打到墙上反射回来，影响红外温度感光，导致环境亮度高于受电弓亮度，受电弓温度比环境低，因此根据最低温度原则进行接触线识别。

8.根据权利要求1~7任一项所述的一种基于红外图像处理实现对接触网几何参数检测的方法，其特征在于：还包括自动报警步骤，具体为：用户通过设置超限参数,设置导高、拉出值的一级超限值、二级超限值、三级超限值，当发现拉出值或者导高超出设定的各级超限值时，则自动报警。