CN103837087A - 基于主动形状模型的受电弓自动检测方法 - Google Patents

基于主动形状模型的受电弓自动检测方法 Download PDF

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CN103837087A CN201310217622.5A CN201310217622A CN103837087A CN 103837087 A CN103837087 A CN 103837087A CN 201310217622 A CN201310217622 A CN 201310217622A CN 103837087 A CN103837087 A CN 103837087A
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Abstract

本发明属于计算机数字图像处理与模式识别技术领域,主要涉及电动牵引机车使用的受电弓在线自动检测方法,具体涉及一种基于主动形状模型的受电弓在线自动检测方法。基本流程包括:通过受电弓在线拍照系统采集若干受电弓图像,组成受电弓图像学习样本集;基于样本学习构建受电弓主动形状模型;对新获取、待检测的图像进行受电弓初始定位;结合受电弓初始定位结果和学习构建的主动形状模型,采用单分辨率搜索算法精确匹配受电弓形状;最后在精确匹配结果基础上进行定量检测和分析。本发明能有效对受电弓碳滑板厚度进行线上自动定量检测,可快速地进行车辆维护,节约受电弓检测成本。

Description

基于主动形状模型的受电弓自动检测方法
技术领域
[0001] 本发明属于计算机数字图像处理与模式识别技术领域,主要涉及电动牵引机车使用的受电弓在线自动检测方法,具体涉及一种基于主动形状模型的受电弓在线自动检测方法。
背景技术
[0002] 电力牵引机车受电弓是电气化铁路电力机车从接触网上受取电源的装置。在实际机车运行过程中,受电弓碳滑板与接触网导线直接接触,从接触网导线上受取电流供机车使用。在高速电气化铁路系统中,机车必须保持稳定的受流状态。受电弓弓头破损、碳滑板过度磨耗不仅影响电力机车的正常供电,甚至会造成轨道交通的中断。因此作为直接与接触网接触的取流关键设备-受电弓碳滑板的状态极为关键,它关系到机车能否稳定、可靠地从接触线取电。实际管理中,相关部门需要对受电弓碳滑板运行状态进行定期检测,以保证机车的稳定、安全运行。随着我国轨道交通和高速铁路的飞速发展,对受电弓的可靠运行提出了更高的要求,实现对受电弓运行状态的在线自动检测具有重要意义。
[0003]目前国内外受电弓状态的检测方法主要包括入库静态检测、机载检测系统和在线定点式检测3种方式。入库静态检测即在机车进入检修库停车后,降下受电弓,截断接触网电源,检修人员登上车顶通过测量仪器手工测量碳滑板磨损和变形状况。该检测方法存在一定的局限性,首先要求接触网必须在受电弓检测前断电,且通常只能在机车入库停车后才能检测,属于一种静态检测方法。不能实现受电弓的在线自动检测。在实际运作中需要投入较大规模的人力、成本较高。详见文献:谢力.基于图像处理的受电弓状态检测技术研究:[硕士学位论文]:西南交通大学,2009。
[0004] 机载受电弓检测方法属于一种在线自动检测方法。主要包括2种方式,其一是通过在机车上安装光、电、力学等多种传感器采集受电弓位置、碳滑板的磨耗,以及受电弓弓头左右偏移量状态等信息对受电弓进行检测,但传感器获取的受电弓运行状态信息容易受机车运行过程中产生的震动的干扰;其二是将光纤内埋式磨损传感器嵌入受电弓滑板中,当受电弓滑板收到接触网的冲击作用而产生磨损时或者产生缺失时,传感器给出相应的磨损信号。根据不同的信号强度给出不同等级的报警信号,从而获得受电弓滑板的磨损状态。该方法的主要缺点是:一是对于材料的要求比较高,要在受电弓滑板中内嵌传感器,材料工艺要求高,受电弓滑板材料结构改变可能会降低受电弓的使用寿命,提高了成本;二是传感器不能布满整个受电弓碳滑板,因此得到的数据是几个点的,不能得到各个点的磨损状态;三是整个系统装置比较多,比较复杂,系统安装维修不方便。
[0005] 在线定点式自动检测方式,国内外主要有基于超声波传感器的检测和基于图像的检测方法。超声波传感器检测方法多见于国外机车系统,其基本方法是:在机车行驶的路段上安装多个超声波传感器发送超声波,超声波通过空气传输到达被测受电弓碳滑板上,然后超声波反射返回到传感器上。根据超声波的传输时间与当时的波速,经计算后获得受电弓碳滑板的厚度信息,进而实现对受电弓碳滑板的磨损状态进行在线检测。该方法存在的显著不足是超声波信号容易受超声波工作距离、超声波信号强弱和受电弓运行中的姿态的影响。近年来,国内外出现了许多基于在线获取图像的受电弓检测方法。该方法核心包括拍照和检测2部分,首先将在线拍照系统安装在机车行驶的路段上方,待机车受电弓行驶通过拍照系统时,同步触发相机和闪光灯对受电弓进行拍照,完成受电弓图像的在线采集,然后采用数字图像处理方法对采集到的图像进行仔细分析,最终获取受电弓在线运行状态。该方法的优势非常明显,可以在机车行驶过程中做到在线自动检测;缺点是检测精度依赖于拍照系统采集图像的质量,对受电弓在线拍照系统精度要求比较高。国内目前已有厂商和科研单位正在研发基于图像的受电弓在线运行状态的检测系统,存在的问题主要集中于:1)受电弓图像采集质量较低,不利于后续图像处理与分析;2)对机车运行速度有限制,难以实现真正的在线检测;3)采集到的受电弓图像背景复杂、不统一,图像处理方法难以进行精确的受电弓定量检测,相关方法亟需进一步改进。详见南京大学于2012年公开的专利《高速机车受电弓滑板磨损自动检测装置》,专利公开号:CN102507600A。
[0006] 基于可变模型对目标物体特征点定位的研究取得了很大成就,特别是对于图像中的目标物体变化很大的情况。可变模型的基本思想是:建立一个目标物体的通用模型,对于任意给定图像,如果图像中有与该模型相同的目标物体,则可以根据物体图像的内部和外部特征与模型之间的差异,通过调整模型参数将模型进行变化,其形状和纹理能够与目标物体在一定误差内实现匹配,详见文献:Cootes T.F.Deformable Object Modellingand Matching.1n:Kimmel R, Klette R, Sugimoto A, eds.Computer Vision-Accv2010, Pt
1.Berlin:Springer-Verlag Berlin ;2011: 1-10.[0007] 英国曼彻斯特大学(University of Manchester)的Tim.Cootes等人提出的主动形状模型ASM (Active Shape Models)是实现上述思想的一个典型代表。该方法已成为当前主流的目标定位方法,在目标对象的定位中,特别是在人脸检测、手势识别和医学人体器官图像检测方面得到了广泛的应用,详见文献:Cootes T.F., C.J.Taylor, D.H.Cooper, etal.Active Shape Models-Their Training and Application.Computer Vision and ImageUnderstanding.1995,61(1):38-59.[0008] ASM是一种基于统计学的灰度和形状分离的可变形模型,允许待定位目标有一定程度的形变,同时采用灰度和梯度信息指导形状模型收敛,其收敛速度较快。其主要方法是通过对样本图像中的目标物体进行关键特征点手动标定,进而形成样本集目标点分布模型(Point Distribution Model),然后对点分布模型进行训练、统计分析建立ASM模型,再以此模型作为依据,在测试图像中与目标特征进行快速匹配,找到被定位目标的位置。其优点是容易选择目标轮廓特征点作为建模基础,但ASM的匹配精度与匹配起始位置密切相关,因此获取ASM匹配起始位置的目标定位方法是影响ASM最终匹配结果优劣的一个重要因素。实际应用ASM方法进行目标精确定位时,需要首先进行目标的初略定位,否则匹配过程容易陷入局部最优,导致匹配不到实际的目标上。
[0009] 随着我国高速铁路建设的不断发展,机车的行驶速度越来越快,对受电弓运行质量的要求越来越高,同时也对受电弓在线自动检测的精确性、稳定性提出了更高的要求。针对目前国内基于图像的受电弓在线检测方法精度差的问题,迫切需要研发一种新型的受电弓运行状态在线自动检测方法。发明内容
[0010](一)发明目的
[0011] 本发明的目的是:针对基于图像的受电弓检测,提供一种基于主动形状模型的受电弓在线自动检测方法,在机车正常行驶过程中,能够对受电弓碳滑板厚度进行定量检测。
[0012] (二)技术解决方案
[0013] 本发明提供了一种基于主动形状模型的受电弓自动检测方法,包括以下步骤:
[0014] 步骤10、获取受电弓图像学习样本集;
[0015] 步骤20、构建受电弓主动形状模型;
[0016] 步骤30、对新获取、待检测的图像进行受电弓初始定位;
[0017] 步骤40、结合初始定位和主动形状模型的受电弓精确匹配;
[0018] 步骤50、受电弓定量检测和分析。
[0019] 所述步骤10中获取受电弓图像学习样本集,具体通过安装于电力牵引车接触网上方的受电弓在线拍照系统采集若干受电弓图像,形成受电弓图像学习样本集,学习样本集至少包含50张受电弓 图像,且各受电弓图像的分辨率保持一致。
[0020] 所述步骤20中 构建受电弓主动形状模型,具体步骤是:
[0021] 采用形态学滤波运算方法对步骤10采集的受电弓图像逐一进行图像降噪预处理;
[0022] 在每张图像中选取受电弓轮廓的角点、边界点作为特征点,通过人工手动的方式,对受电弓特征点进行标记,且每张受电弓图像中的特征标记点必须相互对应、数量保持一致;
[0023] 将标记完成的受电弓特征点的图像坐标保存于文本文件中,不同受电弓图像的特征点分开保存,且受电弓图像文件名称与对应的特征点文件名称保持一致。图像坐标指以图像左上角为坐标原点,水平向右方向为X轴,垂直向下方向为Y轴的坐标体系的像素坐标。此时,所有受电弓图像可以采用特征点的点分布模型(Point distribution model,PDM)对受电弓形状进行描述,即受电弓图像i的形状可以通过其所有特征点数学表示为:
4为受电弓图像的特征点总数。受电弓图像学习样本集可以
表示为 Y i = 1,2,3,..., M, M 为受电弓图像总数目;
[0024] 基于受电弓图像和相应的特征点,根据主动形状模型(Active Shape Model, ASM)算法原理,建立受电弓主动形状模型,该模型以文件的形式存在。具体步骤包括:
[0025] 1、采用Generalized Procrustes analysis (GPA)方法对所有受电弓图像的点分布模型进行对齐(Align)。对齐步骤如下:
[0026] (I)对于受电弓形状Xi, i = 2,3,…,M,逐个进行旋转、缩放和平移,并与形状X1做对齐,得到变换后的形状集合P,S243,...,#};
[0027] (2)计算变换后的所有受电弓图像形状的平均值m ;
[0028]
Figure CN103837087AD00061
[0029]其中:
Figure CN103837087AD00071
[0031] (3)将平均形状m进行旋转、缩放和平移,与样本史做对齐;
[0032] (4)将ϊ2,ί3,...,^^进行旋转、缩放和平移,与调整后的平均形状进行对齐匹配;
[0033] (5)如果平均形状收敛,停止。否则跳至第(2)步。
[0034] 最终收敛的判定是依据重新对齐的各个受电弓形状与平均形状之间的差别,即寻找到变换(Ti),使得下式取值最小。
Figure CN103837087AD00072
[0036] 所述受电弓形状之间通过旋转、缩放和平移进行对齐描述为:以两个受电弓形状为例,每个形状有N个坐标对:
Figure CN103837087AD00073
[0039] 首先定义一个变换T,T是由一个平移(tx,ty),旋转Θ和尺度s组成,则形状X2的变换可以表示为:
Figure CN103837087AD00074
[0043] 将形状X2经过变换T对齐到x1,最佳的变换可以通过最小化下面的表达式得到:
Figure CN103837087AD00075
[0045] 这个最小化是最小二乘法的常规应用:E对未知变量Θ,s,tx,ty的偏微分可以计算出来,并令它们为零,联立这些方程,既可求解得变换T。
[0046] 2、ASM模型建立:假设目前已经存在经过对齐处理的M个训练形状
Figure CN103837087AD00076
,每个形状可以由N对坐标给出:
Figure CN103837087AD00077
平均形状设为
Figure CN103837087AD00078
^,然后计算协方差矩阵(2NX2N维):
Figure CN103837087AD00079
。训练形状在某些方向上的变化是描述受电弓形状的重要性质,
可以从协方差矩阵S的特征向量中得到,亦即,求解线性方程:Spi= AiPi0协方差矩阵S的特征向量为(对应的特征值已按降序排列):
Figure CN103837087AD000710
[0048] 则对于任何向量X,存在向量b (形状模型参数),满足
[0049] X = X + Pb
[0050] 也可表示为:
Figure CN103837087AD000711
[0052] 特征值较大的特征向量描述了训练形状变化最大的方向,在描述“合理”的形状与平均形状偏差有多大时,p'pi1,…方向上的贡献是微不足道的。因此可以设:
[0053] Pt = (P1 P2 P3...Pt) t ^ 2N
[0054] bt = O^b2,…,bt)T
[0055] 可以得到估计
[0056]
Figure CN103837087AD00081
[0057] 如果X是与训练集相关的合理形状,对于足够大的t,该估计可以很好地拟合真实形状。
[0058]
Figure CN103837087AD00082
[0059] 向量bt定义了一组可变模型参数,不同的bt可以拟合出不同变化的形状。研究表明,bi在训练集上的方差将会与特征值Xi相关;相应地,对于较好的形状,bi通常要求满足下面的不等式
[0060]
Figure CN103837087AD00083
[0061] 所述步骤30待检测受电弓图像受电弓初始定位包括一系列图像处理方法,具体步骤是:
[0062] 利用形态学滤波运算方法对待检测受电弓图像进行图像降噪预处理;
[0063] 采用canny算子对待检测受电弓图像进行处理,提取受电弓边缘信息,边缘信息结果形式为与待检测受电弓图像尺寸一致的二值图像,其中检测到的受电弓边缘像素用255表示,其他像素则用O表示;
[0064] 对受电弓边缘像素提取结果进行矢量化:存储各个边缘所有像素的位置,对于边缘存在分叉的情况,则分别进行存储;
[0065] 采用曲线数据压缩算法(Douglas-Peucker算法)对上述边缘进行简化,简化后的canny边缘由若干不同长度、方向的折线段组成,Douglas-Peucker算法原理描述如下:
[0066] 1、对给定一系列顶点:(X1, Y1),(x2, y2),(x3, y3),..., (xn, yn)和距离阈值threshold,选定初始起点(X1, Y1)和终点(xn, yn)作为边缘线的两端点,见图2 (a);
[0067] 2、连接两端点形成一条直线段,检测所有边缘线上的点与直线段的最大距离。即计算剩余各顶点到直线段的垂直距离,在所有距离大于阈值threshold的点集中搜索最大距离对应的顶点(xm,ym),见图2(b);
[0068] 3、从最大点处开始将其分为两个部分。分别将原来的初始起点和终点与此顶点(xm,ym)相连,生成两条新的直线段,见图2(c);
[0069] 4、重复2,3过程,不断对每一条新的直线段进行下一轮的逼近,直至所有点到相应直线段的距离小于事先定义阈值threshold即终止,当所有边缘线都处理完毕时,依次连接各个分割点形成的折线,即可以作为边缘线的近似,见图2(d)。
[0070] 去除较短的边缘线段,并根据受电弓边缘趋于水平方向的特性,去除边缘线段方向与受电弓方向差异较大的边缘线段;
[0071] 基于剔除了较短边缘和方向不一致边缘的像素,采用霍夫变换(Hough)检测直线段;[0072] 最后基于直线段检测结果,采用模板匹配的思路,寻找趋于水平方向的直线段高密集区域对受电弓进行初始定位。
[0073] 所述步骤40中结合初始定位和主动形状模型的受电弓精确匹配,具体采用单分辨率搜索算法精确匹配受电弓形状,具体步骤包括:
[0074] 1、根据步骤20建立受电弓主动形状模型过程中生成的平均形状和待检测图像中受电工的初始位置,初始化受电弓形状,表示如下:
[0075]x = (¾,少”力,A…~,Yn )
[0076] 2、在初始化受电弓形状的每一个标记点处,在边界附近沿边界的法向进行搜索,确定具有最高梯度的像素点,给该点打上最佳目标位置的标志,将标记点向这个标志点移动,如果没有明显的新目标点,标记点位置不作移动,算法示意如图3所示。
[0077] 3、通过上述标记点移动后,形状发生了改变,发生改变的形状与初始化受电弓形
状之间存在一个位移向量由上述知+ ,发生位移后可以表不为:
[0078] X + δχ κχ + Pt{ht + Sbl)
[0079] 可得叔,进一步推导得孙,* if叔。
[0080] 4、重复第2、3步,直到姿态参数变化可以忽略不计。
[0081] 所述步骤50中受电弓定量检测和分析,指在精确匹配结果基础上对受电弓碳滑板厚度进行定量检测和分析。具体步骤是:
[0082] 根据受电弓精确匹配结果,获取受电弓厚度;
[0083] 由于受电弓支架厚度与受电弓类型相关,且对于特定的受电弓类型,受电弓支架厚度是固定已知的,可作为先验知识。因此,碳滑板厚度可以通过受电弓厚度与受电弓支架厚度相减得到。
[0084](三)技术效果
[0085] 本发明与现有的技术方案相比具有如下的优点及有益效果:本发明对受电弓进行图像检测仅需一张图像,不必要求拍照系统对同一受电弓成像多次;由于受电弓图像具有复杂多变的背景,不能简单地通过边缘提取、模版匹配常规方法对受电弓进行定量检测。本发明提出的基于主动形状模型的受电弓自动检测方法,事先通过受电弓形状的学习,结合受电弓边缘提取初始定位,能保证受电弓在运行状态下有较大角度、大小变化情况下的检测准确率。实验结果表明:本发明提出的基于主动形状模型的受电弓自动检测方法准确率比边缘提取、模版匹配等常规方法明显提高,且能更好地为后续的受电弓的定量检测分析打下基础。
附图说明
[0086] 图1是本发明实施例的基于主动形状模型的受电弓自动检测方法流程图
[0087] 图2是曲线数据压缩Douglas-Peucker算法示意图
[0088] 图3是ASM单分辨率搜索算法示意图
[0089] 图4是采集的若干受电弓图像集(部分)
[0090] 图5是受电弓特征点标记示意图[0091] 图6是受电弓初始定位结果
[0092] 图7是受电弓厚度定量检测结果
具体实施方式
[0093] 下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
[0094] 如图1所示,是本发明实施例的基于主动形状模型的受电弓自动检测方法流程图,本实施例包括如下步骤:
[0095] 步骤10:获取受电弓图像学习样本集;
[0096] 本实施例受电弓图像至少包含50张,部分采集的受电弓图像如图4所示,各受电弓图像的分辨率保持一致。
[0097] 步骤20:构建受电弓主动形状模型;
[0098] 本实施例构建受电弓主动形状模型步骤是:
[0099] 21:采用形态学滤波运算方法对步骤10采集的受电弓图像逐一进行图像降噪预处理;
[0100] 22:在每张图像中选取受电弓轮廓的角点、边界点作为特征点,通过人工手动的方式,对受电弓特征点进行 标记,且每张受电弓图像中的特征标记点必须相互对应、数量保持
一致;
[0101] 23:将标记完成的受电弓特征点的图像坐标保存于文本文件中,不同受电弓图像的特征点分开保存,且受电弓图像文件名称与对应的特征点文件名称保持一致,标记结果如图5所示。图像坐标指以图像左上角为坐标原点,水平向右方向为X轴,垂直向下方向为Y轴的坐标体系的像素坐标。此时,所有受电弓图像可以采用特征点的点分布模型(Pointdistribution model, PDM)对受电弓形状进行描述,即受电弓图像i的形状可以通过其所
有特征点数学表示为乂=('»丨,>4,...,^.)^/,N为受电弓图像的特征点总数。受电
弓图像学习样本集可以表示为S =(x[,y[,x'2,y'2,---,x'N,ylN^) , i = 1,2,3,..., M, M为受电
弓图像总数目;
[0102] 24:基于受电弓图像和相应的特征点,根据主动形状模型(Active Shape Model,ASM)算法原理,建立受电弓主动形状模型。具体步骤包括:
[0103] 241:采用 Generalized Procrustes analysis (GPA)方法对所有受电弓图像的点分布模型进行对齐(Align)。对齐步骤如下:
[0104] (I)对于受电弓形状Xi, i = 2,3,…,M,逐个进行旋转、缩放和平移,并与形状X1做对齐,得到变换后的形状集合,x2,x3,-,xM};
[0105] (2)计算变换后的所有受电弓图像形状的平均值m ;
[0106]
IH= 士It =(5,歹1,〒2,歹2,...,&,歹"广
Jyl
[0107]其中:
[0108]
Figure CN103837087AD00111
[0109] (3)将平均形状m进行旋转、缩放和平移,与样本X1做对齐;
[0110] (4)将,...,#进行旋转、缩放和平移,与调整后的平均形状进行对齐匹配;
[0111] (5)如果平均形状收敛,停止。否则跳至第(2)步。
[0112] 最终收敛的判定是依据重新对齐的各个受电弓形状与平均形状之间的差别,即寻找到变换(Ti),使得下式取值最小。
[0113] Σ I II1-Ti (Xi) 12
[0114] 所述受电弓形状之间通过旋转、缩放和平移进行对齐描述为:以两个受电弓形状为例,每个形状有N个坐标对:
[0115]
Figure CN103837087AD00112
[0117] 首先定义一个变换T,T是由一个平移(tx,ty),旋转Θ和尺度s组成,则形状X2的变换可以表示为:
Figure CN103837087AD00113
[0121] 将形状X2经过变换T对齐到X1,最佳的变换可以通过最小化下面的表达式得到:
[0122] E = [X1-RX2-(tx, ty)T]T [X1-RX2-Ux, ty)T]
[0123] 这个最小化是最小二乘法的常规应用:E对未知变量Θ,s,tx,ty的偏微分可以计算出来,并令它们为零,联立这些方程,既可求解得变换T。
[0124] 242 =ASM模型建立:假设目前已经存在经过对齐处理的M个训练形状X1,X2,x\...,Xm ,每个形状可以由N对坐标给出:,平均形状设为:ϊ = ,然后计算协方差矩阵(2ΝΧ2Ν维):
Figure CN103837087AD00114
。训练形状在某些方向上的变化是描述受电弓形状的重要性质,
可以从协方差矩阵S的特征向量中得到,亦即,求解线性方程:Spi= AiPi0协方差矩阵S的特征向量为(对应的特征值已按降序排列):
[0125] P=(P1P2J^hP2n)
[0126] 则对于任何向量X,存在向量b (形状模型参数),满足
[0127] x = x + Pb
[0128] 也可表示为:
[0129] X - X + p'^j H-----hp2N02JV
[0130] 特征值较大的特征向量描述了训练形状变化最大的方向,在描述“合理”的形状与平均形状偏差有多大时,P2N,P2n-1,…方向上的贡献是微不足道的。因此可以设:
[0131] Pt = (p1 P2 P3-Pt) t ≤ 2N
[0132] bt = (b1; b2, bt)T
[0133] 可以得到估计
[0134] X « X +
[0135] 如果X是与训练集相关的合理形状,对于足够大的t,该估计可以很好地拟合真实形状。
[0136]
Figure CN103837087AD00121
[0137] 向量bt定义了一组可变模型参数,不同的bt可以拟合出不同变化的形状。研究表明,bi在训练集上的方差将会与特征值Xi相关;相应地,对于较好的形状,bi通常要求满足下面的不等式
[0138] -3^ < bt <
[0139] 步骤30:对新获取、待检测的图像进行受电弓初始定位;
[0140] 本实施例对待检测受电弓图像受电弓初始定位包括一系列图像处理方法,具体步骤是:
[0141] 31:利用形态学滤波运算方法对待检测受电弓图像进行图像降噪预处理;
[0142] 32:采用canny算子对待检测受电弓图像进行处理,提取受电弓边缘信息,边缘信息结果形式为与待检测受电弓图像尺寸一致的二值图像,其中检测到的受电弓边缘像素用255表示,其他像素则用O表示;
[0143] 33:对受电弓边缘像素提取结果进行矢量化:存储各个边缘所有像素的位置,对于边缘存在分叉的情况,则分别进行存储;
[0144] 34:采用曲线数据压缩算法(Douglas-Peucker算法)对上述边缘进行简化,简化后的canny边缘由若干不同长度、方向的折线段组成,Douglas-Peucker算法原理描述如下:
[0145] 341:对给定一系列顶点:(x1; Y1), (x2, j2), (x3, y3),...,(xn, yn)和距离阈值threshold,选定初始起点(X1, Y1)和终点(xn, yn)作为边缘线的两端点,见图2 (a);
[0146] 342:连接两端点形成一条直线段,检测所有边缘线上的点与直线段的最大距离。即计算剩余各顶点到直线段的垂直距离,在所有距离大于阈值threshold的点集中搜索最大距离对应的顶点(xm,ym),见图2(b);
[0147] 343:从最大点处开始将其分为两个部分。分别将原来的初始起点和终点与此顶点(xm,ym)相连,生成两条新的直线段,见图2(c);
[0148] 344:重复342,343过程,不断对每一条新的直线段进行下一轮的逼近,直至所有点到相应直线段的距离小于事先定义阈值threshold即终止,当所有边缘线都处理完毕时,依次连接各个分割点形成的折线,即可以作为边缘线的近似,见图2(d)。
[0149] 35:去除较短的边缘线段,并根据受电弓边缘趋于水平方向的特性,去除边缘线段方向与受电弓方向差异较大的边缘线段;
[0150] 36:基于剔除了较短边缘和方向不一致边缘的像素,采用霍夫变换(Hough)检测直线段;
[0151] 37:最后基于直线段检测结果,采用模板匹配的思路,寻找趋于水平方向的直线段高密集区域对受电弓进行初始定位。
[0152] 步骤40:结合初始定位和主动形状模型的受电弓精确匹配;
[0153] 本实施例结合初始定位和主动形状模型的受电弓精确匹配,具体采用单分辨率搜索算法精确匹配受电弓形状,具体步骤包括:
[0154] 41、根据步骤20建立受电弓主动形状模型过程中生成的平均形状和待检测图像中受电工的初始位置,初始化受电弓形状,表示如下:
[0155]
Figure CN103837087AD00131
[0156] 42、在初始化受电弓形状的每一个标记点处,在边界附近沿边界的法向进行搜索,确定具有最高梯度的像素点,给该点打上最佳目标位置的标志,将标记点向这个标志点移动,如果没有明显的新目标点,标记点位置不作移动,算法示意如图3所示。
[0157] 43、通过上述标记点移动后,形状发生了改变,发生改变的形状与初始化受电弓形状之间存在一个位移向量况。由上述知,发生位移后可以表不为:
[0158] x + jc+i^(b( +<5b;)
[0159] 可得沿《印1),,进一步推导得洲,《/f沿。
[0160] 44、重复第42、43步,直到姿态参数变化可以忽略不计。
[0161] 步骤50:受电弓定量检测和分析。
[0162] 本实例在精确匹配结果基础上对受电弓碳滑板厚度进行定量检测和分析。具体步骤是:
[0163] 51:根据受电弓精确匹配结果,获取受电弓厚度;
[0164] 52:由于受电弓支架厚度与受电弓类型相关,且对于特定的受电弓类型,受电弓支架厚度是固定已知的,可作为先验知识。因此,碳滑板厚度可以通过受电弓厚度与受电弓支架厚度相减得到。
[0165] 最后,通过设定受电弓碳滑板厚度磨损的标准,与检测结果进行对比,若判断检测受电弓碳滑板磨损超出标准,则发出报警并提示更换受电弓。
[0166] 实验结果表明,通过本技术方案,可以对复杂背景下、不同角度和不同尺度变化的受电弓作出更加精确的定位和识别。相比现有的相关算法,本发明在保证精确率的同时,增强了算法的鲁棒性,实现了受电弓的线上自动检测。
[0167] 本发明跳出了传统多图像、安装检测装置的受电弓在线检测设计思路,提出一种全新的基于主动形状模型的受电弓自动检测方法。该方法只需在线获取一张受电弓图像,加入基于主动形状模型的学习算法,从而能够自适应地把具有形状可变性的受电弓精确检测出来,可更加快速地进行车辆维护,节约受电弓检测成本。
[0168] 以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变型,这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于主动形状模型的受电弓自动检测方法,其特征在于,包括: 步骤10、获取受电弓图像学习样本集; 步骤20、构建受电弓主动形状模型; 步骤30、对新获取、待检测的图像进行受电弓初始定位; 步骤40、结合初始定位和主动形状模型的受电弓精确匹配; 步骤50、受电弓定量检测和分析。
2.如权利要求1所述的基于主动形状模型的受电弓自动检测方法,其特征在于,所述步骤10中获取 受电弓图像学习样本集,具体通过安装于电力牵引车接触网上方的受电弓在线拍照系统采集若干受电弓图像,形成受电弓图像学习样本集,学习样本集至少包含50张受电弓图像,且各受电弓图像的分辨率保持一致。
3.如权利要求1所述的基于主动形状模型的受电弓自动检测方法,其特征在于,所述步骤20中构建受电弓主动形状模型,具体步骤是: 采用形态学滤波运算方法对步骤10采集的受电弓图像逐一进行图像降噪预处理; 在每张图像中选取受电弓轮廓的角点、边界点作为特征点,通过人工手动的方式,对受电弓特征点进行标记,且每张受电弓图像中的特征标记点必须相互对应、数量保持一致; 将标记完成的受电弓特征点的图像坐标保存于文本文件中,不同受电弓图像的特征点分开保存,且受电弓图像文件名称与对应的特征点文件名称保持一致。图像坐标指以图像左上角为坐标原点,水平向右方向为X轴,垂直向下方向为Y轴的坐标体系的像素坐标;基于受电弓图像和相应的特征点,根据主动形状模型(Active Shape Mode I, ASM)算法原理,建立受电弓主动形状模型,该模型以文件的形式存在。
4.如权利要求1所述的基于主动形状模型的受电弓自动检测方法,其特征在于,所述步骤30待检测受电弓图像受电弓初始定位包括一系列图像处理方法,具体步骤是: 利用形态学滤波运算方法对待检测受电弓图像进行图像降噪预处理; 采用canny算子对待检测受电弓图像进行处理,提取受电弓边缘信息,边缘信息结果形式为与待检测受电弓图像尺寸一致的二值图像,其中检测到的受电弓边缘像素用255表示,其他像素则用O表示; 对受电弓边缘像素提取结果进行矢量化:存储各个边缘所有像素的位置,对于边缘存在分叉的情况,则分别进行存储; 采用曲线数据压缩算法(Douglas-Peucker算法)对上述边缘进行简化,简化后的canny边缘由若干不同长度、方向的折线段组成; 去除较短的边缘线段,并根据受电弓边缘趋于水平方向的特性,去除边缘线段方向与受电弓方向差异较大的边缘线段; 基于剔除了较短边缘和方向不一致边缘的像素,采用霍夫变换(Hough)检测直线段;最后基于直线段检测结果,采用模板匹配的思路,寻找趋于水平方向的直线段高密集区域对受电弓进行初始定位。
5.如权利要求1所述的基于主动形状模型的受电弓自动检测方法,其特征在于,所述步骤40中结合初始定位和主动形状模型的受电弓精确匹配,具体采用单分辨率搜索算法精确匹配受电弓形状。
6.如权利要求1所述的基于主动形状模型的受电弓自动检测方法,其特征在于,所述步骤50中受电弓定量检测和分析,指在精确匹配结果基础上对受电弓碳滑板厚度进行定量检测和分析。具体步骤是: 根据受电弓精确匹配结果,获取受电弓厚度; 由于受电弓支架厚度与受电弓类型相关,且对于特定的受电弓类型,受电弓支架厚度是固定已知的,可作为先验知识。因此,碳滑板厚度可以通过受电弓厚度与受电弓支架厚度相减得到。
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