CN109186469B - 弓网动态监测系统 - Google Patents

Abstract

公开了一种弓网动态监测系统包括：异常检测设备，包括第一异常检测模块和第二异常检测模块，沿车体中心线对称安装于受电弓前方的列车车顶的左右两端，用于采集所述弓网的图像；车体姿态检测设备，包括第一车底图像采集模块，所述第一车底图像采集模块的采光轴朝向一对铁轨中的第一铁轨，用于采集所述第一铁轨的轮廓和位置数据；服务器，用于接收所述异常检测设备和所述车体姿态检测设备采集的图像并计算弓网参数。本发明通过通过在弓网前左右两端安装异常检测设备，对两个设备拍摄的弓网参数差值进行补偿，确定补偿后的差值是否在正常范围内确定弓网发生故障。

Description

弓网动态监测系统

技术领域

本发明涉及地铁故障检测领域，更具体地，涉及一种弓网动态监测系统。

背景技术

车运行过程中，受电弓滑板的上表面直接与接触网导线接触，在内部抬升力的作用下，受电弓会根据接触网导线高度的变化改变滑板的髙度，以此来确保弓网接触良好。同时，为了保证接触网导线与受电弓滑板不会发生脱离现象、增加受电弓滑板的使用寿命，要求接触线与列车受电弓碳滑板的中也有一定距离，在直线区段称为＂之＂字值，在曲线区段叫做拉出值。接触网导线髙度也需要按照一定的标准进行设定。导线商度过商，则会造成弓网瞬时脱离，产生弓网燃弧，中断受流，极大地影响弓网受流质量。导线髙度过低则会加剧接触网导线的磨损，降低其使用寿命。受电弓与接触网能否正常工作决定了列车的受流质量好坏、设备的正常使用寿命和列车的运行安全。因此不断提髙针对髙速铁路的弓网动态性能的测试能力，对于提髙髙速铁路供电系统的安全性和可靠性，满足髙速铁路的运营和管理霜求，实现高速铁路的快速发展都具有重大的实际意义。因此，有必要开发一种弓网动态监测系统。

公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明提出了一种弓网动态监测系统，其能够通过在弓网前左右两端安装异常检测设备，将拍摄的弓网图像传递到处理器中，分别利用车体姿态检测设备对两个设备拍摄的弓网参数差值进行补偿，通过补偿后的弓网参数值再进行弓网参数比较确定弓网故障。

根据本发明提出了一种弓网动态监测系统，包括：

异常检测设备，包括第一异常检测模块和第二异常检测模块，所述第一异常检测模块和第二异常检测模块沿车体中心线对称安装于受电弓前方的列车车顶的左右两端，用于采集弓网图像；

车体姿态检测设备，包括第一车底图像采集模块，所述第一车底图像采集模块的采光轴朝向一对铁轨中的第一铁轨，用于采集所述第一铁轨的轮廓和位置数据；

服务器，用于接收所述异常检测设备和所述车体姿态检测设备采集的图像，并执行以下步骤：

1)基于所述第一异常检测模块采集的弓网图像，计算列车弓网的第一导高和第一拉出值；

2)基于所述第二异常检测模块采集的弓网图像，计算列车弓网的第二导高和第二拉出值；

3)计算所述第一导高和所述第二导高的导高差值以及所述第一拉出值和第二拉出值的拉出值差值，并基于所述车体姿态检测设备输出的车体姿态数据对所述导高差值和所述拉出值差值进行补偿；

4)若补偿后的导高差值和/或补偿后的拉出值差值超出规定范围，则判断弓网接触出现异常。

优选地，在步骤1)中，通过如下步骤计算列车弓网的第一导高和第一拉出值：

1-1)对所述第一异常检测模块采集的弓网图像与第一标准图像进行特征匹配，获得弓头和弓网接触点在弓网图像中的位置；

1-2)基于步骤1-1)中获得的弓头在弓网图像中的位置与第一标准图像中的弓头位置之间的距离，计算弓网的第一导高；

1-3)基于步骤1-1)中获得的弓网接触点在弓网图像中的位置与第一标准图像中的弓网接触点位置之间的距离，计算弓网的第一拉出值。

优选地，在步骤1)中，通过如下步骤计算列车弓网的第二导高和第二拉出值：

1-1’)对所述第二异常检测模块采集的弓网图像与第一标准图像进行特征匹配，获得弓头和弓网接触点在弓网图像中的位置；

1-2’)基于步骤1-1’)中获得的弓头在弓网图像中的位置与第一标准图像中的弓头位置之间的距离，计算弓网的第二导高；

1-3’)基于步骤1-1’)中获得的弓网接触点在弓网图像中的位置与第一标准图像中的弓网接触点位置之间的距离，计算弓网的第二拉出值。

优选地，在步骤3)中，通过以下步骤获取车体的第一姿态：

3-1)获取所述第一铁轨的标准图像数据，所述标准图像数据包括所述第一铁轨的标准轮廓和所述标准轮廓对应的初始坐标；

3-2)在所述标准轮廓内确定标准参考点和以所述标准参考点为坐标原点的标准参考坐标系，将所述标准参考点的坐标记为P₀₁(x₀₁,y₀₁)，将所述标准参考坐标系记为XP₀₁Y，其中，x₀₁,y₀₁分别表示所述标准参考点在图像参考坐标系中的横坐标、纵坐标；

3-3)在所述第一铁轨的轮廓内确定分别与所述标准参考点和所述标准参考坐标系相对应的计算参考点和计算参考坐标系，将所述计算参考点的坐标记为P₁(x₁,y₁)，将所述计算参考坐标系记为XP₁Y，根据所述第一铁轨的轮廓和位置数据，确定所述计算参考点的坐标P₁(x₁,y₁)；

3-4)根据坐标P₀(x₀₁,y₀₁)和坐标P₁(x₁,y₁)，确定第一姿态对应的姿态向量P₀₁P₁(Δx₁,Δy₁)，其中，Δx₁表示车体的水平偏移量，Δy₁表示车体的竖直偏移量，Δx₁＝x₁-x₀₁，Δy₁＝y₁-y₀₁。

优选地，所述车体姿态检测设备还包括第二车底图像采集模块，所述第二车底图像采集模块的采光轴朝向一对铁轨中的第二铁轨，用于采集所述第二铁轨的轮廓和位置数据，以获取车体的第二姿态，所述第二姿态对应的姿态向量为P₀₂P₂(Δx₂,Δy₂)，其中，Δx₂表示车体的水平偏移量，Δy₂表示车体的竖直偏移量。

优选地，所述第一车底图像采集模块和所述第二车底图像采集模块通过安装支架设于列车车底。

优选地，所述第一车底图像采集模块和所述第二车底图像采集模块相对于所述车体的纵向中心面对称设置。

优选地，所述第一车底图像采集模块和所述第二车底图像采集模块分别包括激光器和CCD光电探测器。

优选地，所述第一异常检测模块包括第一工业相机，所述第二异常检测模块包括第二工业相机。

优选地，通过如下公式计算所述补偿后的导高差值和/或所述拉出值差值：

ΔH'＝|ΔH|-|Δy| (1)

ΔD'＝|ΔD-Δx| (2)

其中，ΔH'表示补偿后的第一导高和第二导高的差值，ΔH表示第一导高和第二导高的差值，Δy表示Δy₁和Δy₂的平均值；ΔD'表示补偿后的第一拉出值和第二拉出值的差值，ΔD表示第一拉出值和第二拉出值的差值，Δx表示Δx₁和Δx₂的平均值。

本发明的有益效果在于：通过在弓网前左右两端安装异常检测设备，将拍摄的弓网图像传递到处理器中，利用车体姿态检测设备输出的车体姿态参数对两个设备拍摄的弓网参数差值进行补偿，如果超出正常范围判断是否弓网接触出现故障。

本发明具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。

附图说明

通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1示出了根据本发明的示例性实施例的车体姿态检测设备的结构示意图；

图2a和图2b分别显示根据本发明示例性实施例的车体姿态检测设备的车底图像采集模块在车体姿态变化前后采集的铁轨轮廓和位置数据；

图3示出了根据本发明的示例性实施例的异常检测设备的安装示意图。

附图标记：

1、第一车底图像采集模块；2、第二车底图像采集模块；3、安装支架；4、车体；5、弓网；6、第一异常检测模块；7、第二异常检测模块；8、第一铁轨；9、第二铁轨；10、枕木。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示了本发明的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。

本发明实施例提供一种弓网动态监测系统，包括：

异常检测设备，包括第一异常检测模块和第二异常检测模块，所述第一异常检测模块和第二异常检测模块沿车体中心线对称安装于受电弓前方的列车车顶的左右两端，用于采集弓网图像；

车体姿态检测设备，包括第一车底图像采集模块，所述第一车底图像采集模块的采光轴朝向一对铁轨中的第一铁轨，用于采集所述第一铁轨的轮廓和位置数据；

服务器，用于接收所述异常检测设备和所述车体姿态检测设备采集的图像，并执行以下步骤：

1)基于所述第一异常检测模块采集的弓网图像，计算列车弓网的第一导高和第一拉出值；

2)基于所述第二异常检测模块采集的弓网图像，计算列车弓网的第二导高和第二拉出值；

3)计算所述第一导高和所述第二导高的导高差值以及所述第一拉出值和第二拉出值的拉出值差值，并基于所述车体姿态检测设备输出的车体姿态数据对所述导高差值和/或所述拉出值差值进行补偿；

4)若补偿后的导高差值和补偿后的拉出值差值超出规定范围，则判断弓网接触出现异常。

将两个配置完全相同的异常检测模块沿车体中心线对称安装于列车车顶、受电弓的前方，以从不同的拍摄角度获得受电弓和接触网的图像，图像中包含受电弓和接触网的接触情况，基于该图像能够获得弓网的导高和拉出值。采用非基础是的检测方法，可以避免对弓网系统造成影响，并且设于列车车顶可以检测全线路的弓网图像。

将车体姿态检测设备设置于列车底部，通过采集一条铁轨的轮廓和位置数据，进而确定车体的姿态，包括车体在水平方向的偏移量和竖直方向的偏移量。

计算第一导高和第二导高的导高差值以及第一拉出值和第二拉出值的拉出值差值，由于该差值可能是由于车体姿态偏移引起的，因此，基于车体姿态检测设备输出的车体水平偏移量对拉出值差值进行补偿，竖直偏移量对导高差值进行补偿。如果补偿后的导高差值、拉出值差值仍大于设定范围，则判断弓网接触出现异常。

所述服务器设于列车车内，集成设有监视器，对于接收的弓网图像，车内控制人员也能够进行进一步的检测，通过人工检查的方式对弓网结构有初步判断，并结合服务器计算结果，给出更为准确的对弓网情况的判定。

具体地，利用相同的方法对第一导高、第一拉出值和第二导高、第二拉出值进行计算。

在一个示例中，在步骤1)中，通过如下步骤计算列车弓网的第一导高和第一拉出值：

1-1)对所述第一异常检测模块采集的弓网图像与第一标准图像进行特征匹配，获得弓头和弓网接触点在弓网图像中的位置；

1-2)基于步骤1-1)中获得的弓头在弓网图像中的位置与第一标准图像中的弓头位置之间的距离，计算弓网的第一导高；

1-3)基于步骤1-1)中获得的弓网接触点在弓网图像中的位置与第一标准图像中的标准弓头位置之间的距离，计算弓网的第一拉出值。

对于匹配使用的第一、第二标准图像，其预先存储于处理器中，为预先使用相同拍摄设备利用相同角度从左、右两侧采集的弓网图像，其分别作为第一异常检测模块和第二异常检测模块所拍摄弓网图像的匹配模版。

像素点在匹配模板中的位置能够代表实际弓网位置。具体地，首先获得弓网在匹配模板中的像素位置，之后测量在标准、无异常的状况下，实际的弓网位置，建立匹配模板中弓网的像素位置与实际弓网位置的对应关系。进一步地，将匹配模板中受电弓与接触网的交叉点(弓网接触点)的像素位置作为接触点标准位置，并确定其与实际位置的对应关系；将匹配模板中弓头的像素位置作为弓头标准位置，并确定其与实际弓头位置的对应关系。

通过对所述第一异常检测模块采集的图像与匹配模板进行图像特征匹配，能够在所采集的图像中识别出受电弓与接触网。

具体地，可以利用匹配模板在所采集的图像中搜索具有相同的尺寸、方向和图像元素的目标，作为特征匹配的结果。

在出现弓网高曝光的情况下，还可以在进行特征匹配前，对所采集的图像进行canny边缘检测，获得图像边缘轮廓曲线，同时对匹配模板也进行canny边缘检测，之后利用两者轮廓进行后续匹配，以排除背景环境的干扰。此种方式同样适用于黑夜高曝光的环境。

在特征匹配之后，对在所采集的图像中所识别的弓网图像进行直方图均衡化处理，对直方图均衡化处理后的图像再次与匹配模板进行匹配，识别出弓头。同时，对直方图均衡化处理后的图像进行直线检测以识别接触线，从而能够确定受电弓与接触网的交叉点，即弓网接触点。通过以上方式，即在所采集的图像识别出了受电弓的弓头和弓网接触点，也即能够获得弓头和弓网接触点在所采集的图像中的像素位置。

优选地，通过利用标准霍夫变换进行直线检测，优选地还可以通过对高精度图像使用Harris算法进行L角点检测以检测出弓网接触点。

基于所确定的接触点像素位置与匹配模板中接触点标准位置，获得二者在水平方向上的偏移距离；同样，基于所确定的弓头像素位置与匹配模板中弓头标准位置，获得二者在竖直方向上的偏移距离。基于像素所代表的实际距离，也即能够获得实际接触点位置与标准弓头位置的水平偏移距离，以及实际弓头位置与标准弓头的竖直偏移距离。

接下来，基于匹配模板中弓头的像素位置与实际弓网位置的对应关系，确定标准导高。接下来，基于所确定的弓头像素位置与弓头标准位置的偏移方向以及在竖直方向上的偏移距离，相对应地将标准导高与竖直偏移距离相加或相减，以获得实际的导高。

同理，基于匹配模板中的接触点的像素位置与实际接触点位置的对应关系，确定标准拉出值。接下来，基于所确定的接触点像素位置与接触点标准为止的偏移方向以及在水平方向上的偏移距离，相对应的将标准拉出值与水平偏移距离相加或相减，以获得实际的拉出值。

同理，可以基于相似的方法计算列车弓网的第二导高和第二拉出值：

1-1’)对所述第二异常检测模块采集的弓网图像与第一标准图像进行特征匹配，获得弓头和弓网接触点在弓网图像中的位置；

1-2’)基于步骤1-1’)中获得的弓头在弓网图像中的位置与第一标准图像中的弓头位置之间的距离，计算弓网的第二导高；

1-3’)基于步骤1-1’)中获得的弓网接触点在弓网图像中的位置与第一标准图像中的标准弓头位置之间的距离，计算弓网的第二拉出值。

在一个示例中，所述第一异常检测模块包括第一工业相机，所述第二异常检测模块包括第二工业相机。

工业相机是一种适用于智能交通、治安卡口、高清电子警察系统、工业检测、半导体检测、印制板检测、食品饮料检测等众多领域的高分辨率彩色数字摄像机。它具有传输速度快、色彩还原性好、成像清晰等特点，不但能够方便拍摄显微图像，而且能够测量拍摄物体的长度、角度、面积等系列参数。工业摄像机具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力。

具体地，在步骤1-1)和步骤1-1’)前，对所述第一异常检测模块和所述第二异常检测模块进行相机标定，以使计算结果更为准确。

优选地，在图像特征匹配前要进行图像滤波处理，优选采用高斯滤波处理。其目的为：1、抽出对象特征作为图像识别的特征模式；2、消除图像数字化时所混入的噪声；在图像滤波处理过程中，要求其不能破坏源图像的重要轮廓与边缘信息。

在一个示例中，在步骤3)中，通过以下步骤获取车体的第一姿态：

3-1)获取所述第一铁轨的标准图像数据，所述标准图像数据包括所述第一铁轨的标准轮廓和所述标准轮廓对应的初始坐标；

3-2)在所述标准轮廓内确定标准参考点和以所述标准参考点为坐标原点的标准参考坐标系，将所述标准参考点的坐标记为P₀₁(x₀₁,y₀₁)，将所述标准参考坐标系记为XP₀₁Y，其中，x₀₁,y₀₁分别表示所述标准参考点在图像参考坐标系中的横坐标、纵坐标；

标准参考点可以是标准轮廓的几何中心，图2a显示了工字型的标准轮廓，标准参考点P₀₁(x₀₁,y₀₁)是标准轮廓的几何中心，标准参考坐标系的横轴和纵轴可分别平行于标准轮廓的一条边。

3-3)在所述第一铁轨的轮廓内确定分别与所述标准参考点和所述标准参考坐标系相对应的计算参考点和计算参考坐标系，将所述计算参考点的坐标记为P₁(x₁,y₁)，将所述计算参考坐标系记为XP₁Y，根据所述第一铁轨的轮廓和位置数据，确定所述计算参考点的坐标P₁(x₁,y₁)；

由于车体姿态的变化，车底图像采集模块采集的铁轨轮廓可能相对于标准轮廓发生了偏移和转动，计算参考点和计算参考坐标系相对于标准参考点和标准参考坐标系也发生了偏移和转动。根据车底图像采集模块采集的轮廓和位置数据，可以确定坐标P₁(x₁,y₁)，如图2b所示。

3-4)根据坐标P₀(x₀₁,y₀₁)和坐标P₁(x₁,y₁)，确定第一姿态对应的姿态向量P₀₁P₁(Δx₁,Δy₁)，其中，Δx₁表示车体的水平偏移量，Δy₁表示车体的竖直偏移量，Δx₁＝x₁-x₀₁，Δy₁＝y₁-y₀₁。

在一个示例中，所述车体姿态检测设备还包括第二车底图像采集模块，以获取车体的第二姿态，所述第二车底图像采集模块的采光轴朝向一对铁轨中的第二铁轨，用于采集所述第二铁轨的轮廓和位置数据，所述第二姿态对应的姿态向量为P₀₂P₂(Δx₂,Δy₂)，其中，Δx₂表示车体的水平偏移量，Δy₂表示车体的竖直偏移量。

类似的，通过同步骤3-1)～步骤3-4)的计算方式获得车体的第二姿态，进而获得车体竖直偏移量、车体水平偏移量。

当列车车体确定发生偏移，则需要将车体姿态检测设备测量出的水平和竖直偏移量补偿至异常检测设备测量的第一导高和第二导高的差值和第一拉出值和第二拉出值的差值。

在一个示例中，通过如下公式计算所述补偿后的导高差值和/或所述拉出值差值：

ΔH'＝|ΔH|-|Δy| (1)

ΔD'＝|ΔD-Δx| (2)

其中，ΔH'表示补偿后的第一导高和第二导高的差值，ΔH表示第一导高和第二导高的差值，Δy表示Δy₁和Δy₂的平均值；ΔD'表示补偿后的第一拉出值和第二拉出值的差值，ΔD表示第一拉出值和第二拉出值的差值，Δx表示Δx₁和Δx₂的平均值。

具体地，当车体发生上下振动时，不需要对拉出值差值进行补偿，补偿导高差值即可；当列车发生左右偏移，不需要对导高差值进行补偿，补偿拉出值差值即可；当列车发生左上、左下或右上、右下的车体偏移，需要同时对导高差值和拉出值差值同时进行补偿。

将第一拉出值和第二拉出值的差值记为ΔD，当列车的车体水平方向发生向左的偏移，由于接触网是固定不动的，受电弓随着车体的偏移发生拉伸，因此第一异常检测模块与接触网的距离大于第二异常检测模块与接触网的距离，因此第一异常检测模块所检测出拉出值小于第二异常检测模块检测出的，因而对应产生ΔD<0。在这种情况下，车体姿态检测设备第一车底图像采集模块测量出的对应的P₁(x₁,y₁)中，x₁向左移动，因而水平偏移量Δx₁<0。

当列车的车体向右偏移，相当于列车水平方向发生向右的偏移，由于接触网固定，受电弓随着车体的偏移发生拉伸，因此第二异常检测模块与接触网的距离大于第一异常检测模块与接触网的距离，因此第二异常检测模块所检测出拉出值均小于第一异常检测模块检测出的，因而对应产生ΔD'>0>0。在这种情况下，车体姿态检测设备测量出的对应的P'₁(x₁,y₁)中，x'₁向右移动，因而水平偏移量Δx'₁>0。

而第二车底图像采集模块是相对于第一车底图像采集模块设置的，采集了车体的第二姿态，并相应的计算出车体水平偏移量Δx₂，由于第一车底图像采集模块和第二车底图像采集模块采集的基准铁轨是相同的，因此，取二者偏移量的平均值Δx作为车体姿态数据的水平偏移量，竖直偏移量的测量亦是同理。

由上可知，ΔD与Δx同向，因而将水平偏移量Δx补偿至ΔD时，应将ΔD的值减去水平偏移量Δx，并将差值取绝对值，即ΔD'＝|ΔD-Δx|，继续判定补偿后的ΔD'是否超出设定范围。

将第一导高和第二导高的差值记为ΔH，当列车车体向上或向下发生移动，测量出的第一导高和第二导高的差值均是增大的，因而将数值偏移量Δy补偿至ΔH时，应将ΔH的绝对值减去Δy的绝对值再作差，即ΔH'＝|ΔH|-|Δy|，继续判定补偿后的ΔH'是否超出设定范围。

如果补偿后的ΔH'或ΔD'超出设定范围，则判断弓网结构出现故障。

在一个示例中，所述第一车底图像采集模块和所述第二车底图像采集模块通过安装支架设于列车车底。

在一个示例中，所述第一车底图像采集模块和所述第二车底图像采集模块相对于所述车体的纵向中心面对称设置。此种设置可以保证两个图像采集单元的稳固性，且简化后续计算。在本文中，车体的纵向中心面是指车体宽度方向的中心面，其与车体的两个相对侧面的距离相等。

在一个示例中，所述第一车底图像采集模块和所述第二车底图像采集模块分别包括激光器和CCD光电探测器，通过激光三角测量法进行测量。激光器发射的激光束照射在铁轨上，经铁轨反射后被CCD光电探测器探测，从而可以探测铁轨轮廓和位置数据。当车体在行进过程中姿态发生变化时，CCD光电探测器探测的轮廓和位置数据发生变化，进而可根据数据变化计算车体姿态。

应用示例

为便于理解本发明实施例的方案及其效果，以下给出一个具体应用示例。本领域技术人员应理解，该示例仅为了便于理解本发明，其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。

如图1所示，为安装在车底的车体姿态检测设备的安装示意图，通过安装支架3挂设了第一车底图像采集模块1和第二车底图像采集模块2，其也设置在枕木10的中心线上方位置，其分别拍摄第一铁轨8和第二铁轨9，获得铁轨轮廓。

如图3所述，为车顶的异常检测设备安装示意图，在车顶沿车体4中心线设置了第一异常检测模块6和第二异常检测模块7，从左右两个方向拍摄弓网5，获得弓网图像。

通过安装在列车车顶的受电弓前方的第一异常检测模块6和第二异常检测模块7对弓网图像进行拍摄，将获得的图像回传至处理器中，通过对比第一异常检测模块6和第二异常检测模块7拍摄的受电弓和接触网的参数计算差值并利用车体姿态检测设备中的第一车底图像采集模块1对车体姿态进行检测，并利用第二车底图像采集模块2对车体姿态进一步确认，取车体姿态平均值作为车体姿态变化补偿弓网参数，通过补偿后的弓网参数的差值是否超出设定范围，确认弓网是否结构异常。

综上所述，本发明通过在弓网前左右两端安装异常检测设备，将拍摄的弓网图像传递到处理器中，通过利用车体姿态检测设备对两个异常检测设备拍摄的弓网参数差值进行补偿，并判断补偿后的差值是否在正常范围内，如果超出正常范围，确定发生弓网故障。

本领域技术人员应理解，上面对本发明的实施例的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施例的有益效果，并不意在将本发明的实施例限制于所给出的任何示例。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。

Claims (5)

1.一种弓网动态监测系统，其特征在于，包括：

异常检测设备，包括第一异常检测模块和第二异常检测模块，所述第一异常检测模块和第二异常检测模块沿车体中心线对称安装于受电弓前方的列车车顶的左右两端，用于采集弓网图像；

车体姿态检测设备，包括第一车底图像采集模块，所述第一车底图像采集模块的采光轴朝向一对铁轨中的第一铁轨，用于采集所述第一铁轨的轮廓和位置数据；

服务器，用于接收所述异常检测设备和所述车体姿态检测设备采集的图像，并执行以下步骤：

1)基于所述第一异常检测模块采集的弓网图像，计算列车弓网的第一导高和第一拉出值；

2)基于所述第二异常检测模块采集的弓网图像，计算列车弓网的第二导高和第二拉出值；

3)计算所述第一导高和所述第二导高的导高差值以及所述第一拉出值和第二拉出值的拉出值差值，并基于所述车体姿态检测设备输出的车体姿态数据对所述导高差值和/或所述拉出值差值进行补偿；

4)若补偿后的导高差值和补偿后的拉出值差值超出规定范围，则判断弓网接触出现异常；

其中，在步骤1)中，通过如下步骤计算列车弓网的第一导高和第一拉出值：

1-1)对所述第一异常检测模块采集的弓网图像与第一标准图像进行特征匹配，获得弓头和弓网接触点在弓网图像中的位置；

1-2)基于步骤1-1)中获得的弓头在弓网图像中的位置与第一标准图像中的弓头位置之间的距离，计算弓网的第一导高；

1-3)基于步骤1-1)中获得的弓网接触点在弓网图像中的位置与第一标准图像中的弓网接触点位置之间的距离，计算弓网的第一拉出值；

通过如下步骤计算列车弓网的第二导高和第二拉出值：

1-1’)对所述第二异常检测模块采集的弓网图像与第一标准图像进行特征匹配，获得弓头和弓网接触点在弓网图像中的位置；

1-2’)基于步骤1-1’)中获得的弓头在弓网图像中的位置与第一标准图像中的弓头位置之间的距离，计算弓网的第二导高；

1-3’)基于步骤1-1’)中获得的弓网接触点在弓网图像中的位置与第一标准图像中的弓网接触点位置之间的距离，计算弓网的第二拉出值；

在步骤3)中，通过以下步骤获取车体的第一姿态：

3-1)获取所述第一铁轨的标准图像数据，所述标准图像数据包括所述第一铁轨的标准轮廓和所述标准轮廓对应的初始坐标；

3-2)在所述标准轮廓内确定标准参考点和以所述标准参考点为坐标原点的标准参考坐标系，将所述标准参考点的坐标记为P₀₁(x₀₁,y₀₁)，将所述标准参考坐标系记为XP₀₁Y，其中，x₀₁,y₀₁分别表示所述标准参考点在图像参考坐标系中的横坐标、纵坐标；

3-3)在所述第一铁轨的轮廓内确定分别与所述标准参考点和所述标准参考坐标系相对应的计算参考点和计算参考坐标系，将所述计算参考点的坐标记为P₁(x₁,y₁)，将所述计算参考坐标系记为XP₁Y，根据所述第一铁轨的轮廓和位置数据，确定所述计算参考点的坐标P₁(x₁,y₁)；

3-4)根据坐标P₀(x₀₁,y₀₁)和坐标P₁(x₁,y₁)，确定第一姿态对应的姿态向量P₀₁P₁(Δx₁,Δy₁)，其中，Δx₁表示车体的水平偏移量，Δy₁表示车体的竖直偏移量，Δx₁＝x₁-x₀₁，Δy₁＝y₁-y₀₁；其中，所述车体姿态检测设备还包括第二车底图像采集模块，所述第二车底图像采集模块的采光轴朝向一对铁轨中的第二铁轨，用于采集所述第二铁轨的轮廓和位置数据，以获取车体的第二姿态，所述第二姿态对应的姿态向量为P₀₂P₂(Δx₂,Δy₂)，其中，Δx₂表示车体的水平偏移量，Δy₂表示车体的竖直偏移量；

通过如下公式计算所述补偿后的导高差值和/或所述拉出值差值：

ΔH'＝|ΔH|-|Δy| (1)

ΔD'＝|ΔD-Δx| (2)

其中，ΔH'表示补偿后的第一导高和第二导高的差值，ΔH表示第一导高和第二导高的差值，Δy表示Δy₁和Δy₂的平均值；ΔD'表示补偿后的第一拉出值和第二拉出值的差值，ΔD表示第一拉出值和第二拉出值的差值，Δx表示Δx₁和Δx₂的平均值。

2.根据权利要求1所述的弓网动态监测系统，其特征在于，所述第一车底图像采集模块和所述第二车底图像采集模块通过安装支架设于列车车底。

3.根据权利要求2所述的弓网动态监测系统，其特征在于，所述第一车底图像采集模块和所述第二车底图像采集模块相对于所述车体的纵向中心面对称设置。

4.根据权利要求3所述的弓网动态监测系统，其特征在于，所述第一车底图像采集模块和所述第二车底图像采集模块分别包括激光器和CCD光电探测器。

5.根据权利要求1所述的弓网动态监测系统，其特征在于，所述第一异常检测模块包括第一工业相机，所述第二异常检测模块包括第二工业相机。