CN104240250A - 一种基于视频和图像配准的高铁车站雨棚震动检测方法 - Google Patents
一种基于视频和图像配准的高铁车站雨棚震动检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104240250A CN104240250A CN201410471049.5A CN201410471049A CN104240250A CN 104240250 A CN104240250 A CN 104240250A CN 201410471049 A CN201410471049 A CN 201410471049A CN 104240250 A CN104240250 A CN 104240250A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- video
- awning
- image
- detection
- canopy
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于视频和图像配准的高铁车站雨棚震动检测方法,通过录制高铁雨棚震动时的视频,采用图像自动配准技术对分解后的视频帧进行配准,并从配准后的图像中自动识别震动检测标志,实现对雨棚震动的检测。技术步骤包括:检测位置选择,检测标志布设,获取雨棚震动检测视频,视频分解,图像配准,计算雨棚振幅和绘制震动曲线。本发明结合雨棚震动的特点,通过在地面布设移动检测标志、对雨棚震动过程进行视频录制,以无接触的方式实现了对雨棚震动检测。
Description
技术领域
本发明涉及高铁车站设备检测技术,特别是涉及高铁车站雨棚检测技术。
背景技术
我国的高速铁路近年来发展迅速,逐渐形成辐射全国的高铁交通网,高铁运营里程已经高居世界第一,极大的方便了人们的出行,越来越多的人选择乘坐高铁出行,与此同时,高铁的运营安全也越来越受到重视。
高铁车站是高铁运营中的最关键环节之一,也是人口流量最为密集的地方。为了使站台上有更多可以活动的空间,避免风雨对站台乘客、机车的干扰,同时满足现代高铁车站的美观,高铁车站基本都是采用高大钢结构的无柱雨棚设计。在设计时,对无柱雨棚边缘的震动幅度的限值有着严格的要求,如果超出设计限值,有可能发生危险,必须进行维修和改造,以往也曾发生过多起高铁车站雨棚被风挂掉的事故。为了保证雨棚安全,需要对雨棚的最大振幅进行精确检测。
高铁车站雨棚具有跨度大、震动不均匀的特点。目前无柱雨棚振动检测的主要方法是采用经纬仪或者全站仪,在雨棚的边缘标记特定标志,例如“十”字丝、有刻度的标志、同心圆等等,在雨棚震动的时候用用全站仪对准标志中心,人眼检测震动的幅度。这种方法存在的问题是:已经建成的雨棚边缘并没有为检测而设置的标志,并且,只能采用人眼进行检测估计,精度不高。
目前,高铁车站雨棚震动检测还没有稳定成熟的整套方法。
发明内容
针对现有高铁车站雨棚检测方面存在的问题,本发明推出一种新的高铁车站雨棚震动检测方法,其目的在于,将视频摄影和图片配准技术应用到高铁无柱雨棚震动检测中,通过获取雨棚边缘震动的视频数据并对其进行分解,利用图像配准技术对雨棚边缘的特定目标进行变化检测,计算相邻帧影像上特定目标的变化量,并将图像上的像素变化量转换为测量绝对值,从而获得在检测时间段内雨棚的最大振幅以及震动曲线。
本发明所涉及的高铁车站雨棚震动检测方法,具体步骤包括:检测位置选择,检测标志布设,获取雨棚震动检测视频,视频分解,图像配准,提取检测标志坐标,计算雨棚振幅和绘制震动曲线。
S1、检测位置选择
在待检测的雨棚上确定雨棚检测点,然后选择地面对应的检测位置。检测位置选择在保持稳定和避免遮挡处,检测位置与雨棚检测点之间的连线与水平面的夹角位于±45°之间。检测位置确定后,测量检测位置与检测点之间的距离D。
S2、检测标志布设
将激光测距仪对准雨棚上的检测点,在检测点上形成激光光斑直径不大于2mm的清晰可见的检测标志。
S3、获取雨棚震动检测视频
利用检测位置上设置的摄像机,对焦于雨棚检测点激光光斑位置,录制雨棚震动期间视频,摄像机获取影像的频率不小于30帧/秒。
S4、视频分解
将获取的视频分解为一帧一帧的连续影像。分解后的每一帧影像按照录制视频的时间先后顺序编号。
S5、图像配准
选择视频分解出来的第一帧影像作为参考影像,利用图像配准技术将其与所有从视频中分解出来的影像精确配准,对配准后的影像进行裁切和重采样,所有影像像素值都归化到参考影像坐标系中。
S6、提取检测标志坐标
从配准后的每一帧影像上,提取检测标志在新的参考影像坐标系中的坐标值。
S7、计算雨棚振幅和绘制震动曲线
根据摄像机焦距、CCD像元大小以及摄像机到检测点之间的距离D,将像素坐标值转换为测量绝对值。选择第一帧影像作为参考影像,以该参考影像上提取的检测标志点的坐标作为参考坐标,计算其余所有影像上检测标志点的坐标值与参考点的差值。计算出来的差值就是不同时间段检测点上的振幅,相邻振幅最大差值就是雨棚震动的最大值。根据每一帧影像获取的时间和计算出来的振动值,绘制出雨棚震动曲线。
本发明所涉及的高速铁路车站无柱雨棚震动检测新方法,利用激光照准器在需要检测的位置形成检测标志,通过摄像机获取雨棚震动期间的视频,利用图像配准技术计算检测标志在视频帧影像上的变化,从而达到精确检测雨棚震动的目的。经过试验验证,此方法能够达到优于1mm的检测精度,且方法简单。
附图说明
图1为本发明所述的利用视频检测高铁车站雨棚震动方法流程图。
图中标记说明:
S1、检测位置选择 S2、检测标志布设
S3、获取雨棚震动检测视频 S4、视频分解
S5、图像配准 S6、提取检测标志坐标
S7、计算雨棚振幅和绘制震动曲线
具体实施方式
结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。如图1所示,本发明所涉及的基于视频和图像配准的高铁车站雨棚震动检测方法技术步骤包括:
S1、检测位置选择
在待检测的雨棚上确定雨棚检测点,然后选择在地面对应的检测位置。检测位置选择在保持稳定和避免遮挡处,检测位置与雨棚检测点之间的连线与水平面的夹角位于±45°之间。检测位置确定后,利用激光测距仪测量检测位置与检测点之间的距离D。
S2、检测标志布设
将激光测距仪对准雨棚上的检测点,在检测点上形成激光光斑直径不大于2mm的清晰可见的检测标志。激光测距仪安装在稳定的三脚架上,并安置在检测位置的旁边,距离检测位置越近越好,且不影响摄像机在检测位置上的安装。
S3、获取雨棚震动检测视频
利用检测位置上设置的摄像机,对焦于雨棚检测点激光光斑位置,录制雨棚震动期间视频,摄像机获取影像的频率不小于30帧/秒。摄像机固定到稳定的三脚架上,安置在S1中选择的检测点位上,并利用对中整平装置将摄像机整平。
S4、视频分解
将获取的视频分解为一帧一帧的连续影像。分解后的每一帧影像具有唯一的编号,且按照录制视频的时间先后顺序编号。每一个视频分解出来的帧影像保存在单独的文件夹中。
S5、图像配准
选择一帧静止拍摄的影像作为参考影像,利用图像配准技术将其与所有从视频中分解出来的影像精确配准,对配准后的影像进行裁切和重采样,所有影像像素值都归化到参考影像坐标系中。图像配准之前进行裁切的范围以满足配准精度要求为原则。
S6、提取检测标志坐标
从配准后的每一帧影像上,提取检测标志在新的参考影像坐标系中的坐标值。提取的每一帧影像上的检测标志的新坐标与影像编号对应,并按照获取的时间先后顺序排列。
S7、计算雨棚振幅和绘制震动曲线
根据摄像机焦距、CCD像元大小以及摄像机到检测点之间的距离D,将像素坐标值转换为测量绝对值。选择一帧影像作为参考影像,以该参考影像上提取的检测标志点的坐标作为参考坐标,计算其余所有影像上检测标志点的坐标值与参考点的差值。计算出来的差值就是不同时间段检测点上的振幅,相邻振幅差值最大的地方就是雨棚震动的最大值。
以每一帧影像获取的时间作为X值,以计算出来的振动值作为Y值,以开始处理的第一帧影像作为X轴“0”点,计算每一帧影像上标志点在新坐标系中的坐标,并根据该坐标,采用曲线三次样条曲线拟合的方式,绘制雨棚振动曲线。
Claims (4)
1.一种基于视频和图像配准的高铁车站雨棚震动检测方法,其特征在于:技术步骤包括检测位置选择(S1)、检测标志布设(S2)、获取雨棚震动检测视频(S3)、视频分解(S4)、图像配准(S5)、提取检测标志坐标(S6)、计算雨棚振幅和绘制震动曲线(S7);
所述检测位置选择(S1),是在待检测的雨棚上确定雨棚检测点,然后选择在地面对应的检测位置,检测位置与雨棚检测点之间的连线与水平面的夹角位于±45°之间;
所述检测标志布设(S2),是将激光测距仪对准雨棚上的检测点,在检测点上形成激光光斑直径不大于2mm的清晰可见的检测标志;
所述获取雨棚震动检测视频(S3),是利用检测位置上设置的摄像机,对焦于雨棚检测点激光光斑位置,录制雨棚震动期间视频;
所述视频分解(S4),是将获取的视频分解为一帧一帧的连续影像;
所述图像配准(S5),是选择一帧静止拍摄的影像作为参考影像,利用图像配准技术将其与所有从视频中分解出来的影像精确配准,对配准后的影像进行裁切和重采样,所有影像像素值都归化到参考影像坐标系中;
所述提取检测标志坐标(S6),是从配准后的每一帧影像上,提取检测标志在新的参考影像坐标系中的坐标值;
所述计算雨棚振幅和绘制震动曲线(S7),是根据摄像机焦距、CCD像元大小以及摄像机到检测点之间的距离D,将像素坐标值转换为测量绝对值;选择第一帧影像作为参考影像,以该参考影像上提取的检测标志点的坐标作为参考坐标,计算其余所有影像上检测标志点的坐标值与参考点的差值。计算出来的差值就是不同时间段检测点上的振幅,相邻振幅最大差值就是雨棚震动的最大值;根据每一帧影像获取的时间和计算出来的振动值,绘制出雨棚震动曲线。
2.根据权利要求1所述的基于视频和图像配准的高铁车站雨棚震动检测方法,,其特征在于,所述的获取雨棚震动检测视频(S3)中不能够,摄像机获取影像的频率不小于30帧/秒。
3.根据权利要求1所述的基于视频和图像配准的高铁车站雨棚震动检测方法,其特征在于,所述视频分解(S4)中,分解后的每一帧影像具有唯一的编号,按照录制视频的时间先后顺序编号。
4.根据权利要求1所述的基于视频和图像配准的高铁车站雨棚震动检测方法,其特征在于,所述提取检测标志坐标(S6)中,提取的每一帧影像上的检测标志的新坐标与影像编号对应,并按照获取的时间先后顺序排列。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410471049.5A CN104240250B (zh) | 2014-09-16 | 2014-09-16 | 一种基于视频和图像配准的高铁车站雨棚振动检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410471049.5A CN104240250B (zh) | 2014-09-16 | 2014-09-16 | 一种基于视频和图像配准的高铁车站雨棚振动检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104240250A true CN104240250A (zh) | 2014-12-24 |
CN104240250B CN104240250B (zh) | 2017-04-05 |
Family
ID=52228256
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410471049.5A Active CN104240250B (zh) | 2014-09-16 | 2014-09-16 | 一种基于视频和图像配准的高铁车站雨棚振动检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104240250B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107084785A (zh) * | 2017-04-11 | 2017-08-22 | 上海致远绿色能源股份有限公司 | 一种风力发电机叶片测频率的方法 |
CN107492117A (zh) * | 2017-07-27 | 2017-12-19 | 北京大学 | 一种基于视频的微颤动功能像成像方法 |
CN110675427A (zh) * | 2019-08-30 | 2020-01-10 | 深圳市广宁股份有限公司 | 智能振动检测方法及相关产品 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080095457A1 (en) * | 2006-10-24 | 2008-04-24 | Qisda Corporation | Image vibration detection methods and systems |
CN101872471A (zh) * | 2010-06-04 | 2010-10-27 | 北京理工大学 | 基于航空tdi-ccd成像误差振动模型的图像恢复方法 |
US20110050890A1 (en) * | 2009-09-02 | 2011-03-03 | Korea Atomic Energy Research Institute | Method and system for measuring structural vibration using curve fitting from video signal |
CN102506727A (zh) * | 2011-10-28 | 2012-06-20 | 中联重科股份有限公司 | 臂架振动位移测量方法、系统及包含其的混凝土泵车 |
US20130329953A1 (en) * | 2012-06-08 | 2013-12-12 | Correlated Solutions, Inc. | Optical non-contacting apparatus for shape and deformation measurement of vibrating objects using image analysis methodology |
-
2014
- 2014-09-16 CN CN201410471049.5A patent/CN104240250B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080095457A1 (en) * | 2006-10-24 | 2008-04-24 | Qisda Corporation | Image vibration detection methods and systems |
US20110050890A1 (en) * | 2009-09-02 | 2011-03-03 | Korea Atomic Energy Research Institute | Method and system for measuring structural vibration using curve fitting from video signal |
CN101872471A (zh) * | 2010-06-04 | 2010-10-27 | 北京理工大学 | 基于航空tdi-ccd成像误差振动模型的图像恢复方法 |
CN102506727A (zh) * | 2011-10-28 | 2012-06-20 | 中联重科股份有限公司 | 臂架振动位移测量方法、系统及包含其的混凝土泵车 |
US20130329953A1 (en) * | 2012-06-08 | 2013-12-12 | Correlated Solutions, Inc. | Optical non-contacting apparatus for shape and deformation measurement of vibrating objects using image analysis methodology |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107084785A (zh) * | 2017-04-11 | 2017-08-22 | 上海致远绿色能源股份有限公司 | 一种风力发电机叶片测频率的方法 |
CN107492117A (zh) * | 2017-07-27 | 2017-12-19 | 北京大学 | 一种基于视频的微颤动功能像成像方法 |
CN107492117B (zh) * | 2017-07-27 | 2020-07-28 | 北京大学 | 一种基于视频的微颤动功能像成像方法 |
CN110675427A (zh) * | 2019-08-30 | 2020-01-10 | 深圳市广宁股份有限公司 | 智能振动检测方法及相关产品 |
WO2021036669A1 (zh) * | 2019-08-30 | 2021-03-04 | 深圳市广宁股份有限公司 | 智能振动检测方法及相关产品 |
CN110675427B (zh) * | 2019-08-30 | 2023-11-03 | 深圳市广宁股份有限公司 | 智能振动检测方法及相关产品 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104240250B (zh) | 2017-04-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6494103B2 (ja) | 画像処理を利用した列車位置検出システムならびに画像処理を利用した列車位置および環境変化検出システム | |
CN106978774B (zh) | 一种路面坑槽自动检测方法 | |
JP2018523868A5 (zh) | ||
CN103630088B (zh) | 基于双激光带的高精度隧道断面检测方法及装置 | |
CN104567708A (zh) | 基于主动式全景视觉的隧道全断面高速动态健康检测装置与方法 | |
CN106092059A (zh) | 一种基于多点拟合的结构物平面位移监测方法 | |
CN101914881A (zh) | 一种高速铁路基桩控制网cpiii的快速测量方法 | |
JP2009068951A (ja) | 空中架線の管理システム | |
CN104964708B (zh) | 一种基于车载双目视觉的路面坑槽检测方法 | |
CN104533521A (zh) | 一种地铁隧道管片错台检测系统及检测方法 | |
CN106885532A (zh) | 一种高精度的铁轨几何轮廓的检测方法 | |
CN102768022A (zh) | 采用数码照相技术的隧道围岩变形检测方法 | |
CN104240250A (zh) | 一种基于视频和图像配准的高铁车站雨棚震动检测方法 | |
KR101755687B1 (ko) | 촬영화상의 카메라 자세 추정 시스템 및 방법 | |
CN111292360A (zh) | 一种用于船舶行驶航线推荐方法及系统 | |
KR20170126148A (ko) | 무인 항공기를 이용한 도로 균열 탐지 장치 및 방법 | |
KR101747025B1 (ko) | 무인항공기를 이용한 홍수피해지역 조사방법 | |
CN103196429A (zh) | 城市天际轮廓线立面正射影像图的快速获取和测量方法 | |
CN108846389A (zh) | 一种客流分析系统及其方法 | |
CN109035343A (zh) | 一种基于监控相机的楼层相对位移测量方法 | |
CN108596153A (zh) | 遥感影像卫片高程控制点自动提取方法和数据处理方法 | |
CN203881301U (zh) | 混凝土裂缝现场检测与成像装置 | |
JP6225362B2 (ja) | 電車の自己位置推定装置 | |
CN107697098B (zh) | 一种车厢倾斜度现场测量平台 | |
KR101459522B1 (ko) | 모바일 기반의 부가정보를 이용한 위치 보정 방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CP01 | Change in the name or title of a patent holder |
Address after: 300142 Hebei District, Zhongshan Road, No. 10, Patentee after: China Railway Design Group Limited Address before: 300142 Hebei District, Zhongshan Road, No. 10, Patentee before: China Railway Third Survey and Design Institute Group Ltd. |
|
CP01 | Change in the name or title of a patent holder |