CN110406566A - 一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，涉及铁路信息图像处理领域，所述方法包括：利用车轮传感器识别车辆的行驶方向；计算所述车辆在行驶方向上的速度曲线，从而获取车辆经过线扫描设备时的瞬时速度；根据所述瞬时速度设置线扫描设备的拍摄频率，对行驶车辆进行实时图像采集；利用专家系统确定车辆分割点，利用所述车辆分割点对行驶车辆的实时图像进行分割。本发明实施例能够解决现有的铁路线扫描设备拍摄的图片存在拉伸或收缩缺点以及现有铁路图片车辆分割方法准确度低、成本高的问题。

Description

一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法

技术领域

本发明实施例涉及铁路信息图像处理领域，具体涉及一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法。

背景技术

铁路货车装载视频监视系统利用线扫描系统对货检站、货运站通过的货运车辆进行实时图像采集，线扫描系统每次捕捉一列图像，即宽度为一个像素的图像，需要拍摄频率与车辆经过时的速度匹配，才能获得清晰、比例正常的图像。由此可知，车辆通过线扫描系统时的速度关系到拍摄图像的清晰度与比例。

目前，大多采用在轨道上安装车辆传感器进行测速，然而，由于车轮传感器测速原理的限制，该种测速方式只能获取到车辆各个车轮经过车轮传感器时车辆的瞬时速度，即时间与速度的离散函数，也就是说，无法准确测得车辆经过线扫描设备时的瞬时速度。传统方法中，直接将最后测得的瞬时速度当做车辆经过线扫描设备的速度。然而，由于车辆行驶的不规律性，即存在加速、减速等速度波动的情况，采用传统方法，将无法克服这些缺点，将会导致线扫描设备设定的速度与实际速度偏差大，无法反映真实的速度情况，速度设定的值呈阶跃式变化，且存在偏差值不稳定的问题。

根据线扫描设备的工作原理，与实际速度偏差大将会导致实际取得的图片与车辆的实际比例之间产生偏差，而偏差值不稳定的问题会导致取得的图片产生拉伸或收缩等问题。

另外，线扫描设备所捕捉的图像为连续图像，连续图像需要根据车辆的实际情况，以车辆或车厢为单元进行分割。目前使用的车辆分割方法，主要有图像识别、对射光电开关以及配合车号识别系统的车辆分割方法。然而图像识别的方法，由于车辆外形特征不一致，外部环境变化等因素，导致图像识别算法的精度较低，因此，该方法投入成本大，实用性差，准确度低。对射光电开关的方法，对射开关对雨雪天气的不适应及对射头脏污情况的不适用，导致该方法，实用性极差，误分车的情况时有发生。车号识别系统的方法，由于铁路车辆长期在不同环境下作业，车号标签容易出现丢失或损坏的问题，导致车号识别系统无法有效识别出标签，且由于该方法增设了车号识别系统，增加故障的概率，也提高了成本。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，用以解决现有的铁路线扫描设备拍摄的图片存在拉伸或收缩缺点以及现有铁路图片车辆分割方法准确度低、成本高的问题。

为实现上述目的，本发明实施例主要提供如下技术方案：

提供一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，其特征在于，所述方法包括：利用车轮传感器识别车辆的行驶方向；计算所述车辆在行驶方向上的速度曲线，从而获取车辆经过线扫描设备时的瞬时速度；根据所述瞬时速度设置线扫描设备的拍摄频率，对行驶车辆进行实时图像采集；利用专家系统确定车辆分割点，利用所述车辆分割点对行驶车辆的实时图像进行分割。

进一步地，所述车轮传感器设置于铁轨上，包括车轮传感器A和车轮传感器B，且所述车轮传感器B与所述线扫描系统的距离小于所述车轮传感器A与所述线扫描系统的距离，所述利用车轮传感器识别车辆的行驶方向的方法包括：记录车轮传感器A第一次被触发的时间T₁₁，车轮传感器A第二次被触发的时间T₁₂，车轮传感器B第一次被触发的时间T₂₁，车轮传感器B第二次被触发的时间T₂₂，若T₁₁早于T₂₁，当|(T₁₂-T₁₁)-(T₂₂-T₂₁)|≥0.3(T₁₂-T₁₁)时，车辆正向行驶，反之，车辆反向行驶；若T₂₁早于T₁₁，当|(T₁₂-T₁₁)-(T₂₂-T₂₁)|≥0.3(T₁₂-T₁₁)时，车辆反向行驶，反之，车辆正向行驶，其中，车辆正向行驶的方向为车轮传感器A到车轮传感器B的方向，车辆反向行驶的方向为车轮传感器B到车轮传感器A的方向。

进一步地，所述获取车辆经过线扫描设备时的瞬时速度的方法包括：获取车辆的行驶速度函数V＝F(t)，记录每一个车轮通过车轮传感器时的速度，通过曲线拟合算法，拟合出一条以时间t为变量的速度曲线，利用所述速度曲线获得列车经过线扫描设备时的瞬时速度。

进一步地，所述专家系统包括：车辆信息专家知识库，用于存储铁路车辆的轮距信息、不同车型的分割位置和初始参数；车辆分割信息推理模块，用于根据实际轮距信息推理出车型，为不同的车型匹配对应的分割位置，生成分割信息；综合数据模块，用于存储车辆分割的历史信息，分割的错误信息，实时更正车辆分割记录。

进一步地，利用所述专家系统确定车辆分割点的方法包括：计算行驶车辆相邻车轮之间的轮距；将所述轮距与车辆信息专家知识库中的轮距信息相对比，自动匹配对应车型；获取对用车型的分割位置信息，插入到线扫描设备拍摄的实时图像中，进行车辆分割。

进一步地，所述计算行驶车辆相邻车轮之间的轮距的方法包括：记录第n个车轮经过车轮传感器的时间为t_n，第n+1个轮经过车轮传感器的时间为t_n+1，则两轮之间的轮距L＝v(t_n+1-t_n)，测得的轮距依次记为：L₁、L₂、...L_n-1、L_n，其中v为车轮经过车轮传感器时的瞬时速度。

进一步地，利用所述轮距自动匹配对应车型的方法包括：设置对应参数a、b、c、d，比较相邻两次轮距的比值与所述参数的大小，从而匹配对应的车型，包括：当L_n/L_n-1＞a或L_n/L_n-1＜b时，对应车辆的车型为第一车型；当c＜L_n/L_n-1＜d时，对应车辆的车型为第二车型。

进一步地，所述方法还包括利用反推理方法获得最优分割位置信息，获得最优分割位置信息的方法包括：若实际分割出的图片信息出现错误，则通过人机界面自动提示错误分割信息，识别后给出正确分割位置，并判断此车辆是否包含在车辆信息专家知识库中，若所述车辆信息为新的车辆信息，则更新车辆信息专家知识库；若所述车辆信息为车辆信息专家知识库中的已知车辆信息，则通过读取综合数据模块的信息，重新设定参数。

本发明实施例提供的技术方案至少具有如下优点：

本发明实施例提供的一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，通过仅有的两个车轮传感器对车辆的行驶方向进行判断，且考虑到中途停车的问题，可以适应车辆复杂的行驶状况；通过曲线拟合的方式，将离散的速度值，变成一个连续函数，速度值随时间连续变化，能够减小速度值与实际值的偏差，使变化均匀，改善成像的真实性和准确性；通过专家系统进行推理，能够准确识别现行的所有车辆，实现准确分割；且能够自动对车辆信息专家知识库进行更新，解决新增车辆的问题。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法的步骤图。

图2为本发明实施例提供的一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法的传感器安装示意图。

图3为本发明实施例提供的专家系统的结构示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

在介绍本发明实施例之前，首先对本发明所涉及的应用背景做出简单介绍：

铁路货车装载视频监视系统利用线扫描系统对货检站、货运站通过的货运车辆进行实时图像采集，图像要清晰，比例正常，对车辆的分割要准确，确保一辆车为一张图片，线扫描系统每次捕捉一列图像，即宽度为一个像素的图像，需要拍摄频率与车辆经过时的速度匹配，才能获得清晰，比例正常的图像，当车辆即将通过线扫描设备时，线扫描设备开始工作，捕捉图像，直到车辆驶离或停止，线扫描设备停止工作，所捕捉的图像为连续图像，连续图像需要根据车辆的实际情况，以车辆为单元进行分割。但是现有的图像分割方法存在多种弊端，影响车辆分割的准确性。

因此，本发实施例提供一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，参考图1，该方法包括：

S1、利用车轮传感器识别车辆的行驶方向；

现有的线扫描设备01在对车辆进行扫描时，当车轮触发正向第一个车轮传感器时，即判断为车辆为正向行驶，车轮触发反向第一个车轮传感器时，判断车辆为反向行驶，忽略了中途停车的问题，从而导致测得的速度数据不准确。而本实施例考虑到，当车辆触发传感器后，可能的行驶状态有如下情况：

(1)正向行驶到达检测点，中途不停车，驶离检测点；

(2)反向行驶到达检测点，中途不停车，驶离检测点；

(3)任一方向到达检测点，中途停车，重新启动后，正向驶离检测点；

(4)任一方向到达检测点，中途停车，重新启动后，反向驶离检测点；

针对上述状况，参考图2，本实施例将车轮传感器设置于铁轨02上，包括车轮传感器A和车轮传感器B，且车轮传感器B与线扫描系统的距离小于车轮传感器A与线扫描系统的距离，将车辆正向行驶的方向记为车轮传感器A到车轮传感器B的方向，车辆反向行驶的方向记为为车轮传感器B到车轮传感器A的方向。

本实施例通过判断两个车轮传感器被触发的逻辑关系，确定车辆的行驶方向，包括：记录车轮传感器A第一次被触发的时间T₁₁，车轮传感器A第二次被触发的时间T₁₂，车轮传感器B第一次被触发的时间T₂₁，车轮传感器B第二次被触发的时间T₂₂，

若T₁₁早于T₂₁，即车辆正向驶向线扫描设备01，先经过车轮传感器A，当|(T₁₂-T₁₁)-(T₂₂-T₂₁)|≥0.3(T₁₂-T₁₁)时，车辆正向行驶，反之，车辆反向行驶；

若T₂₁早于T₁₁，即车辆正向驶向线扫描设备01，先经过车轮传感器B，当|(T₁₂-T₁₁)-(T₂₂-T₂₁)|≥0.3(T₁₂-T₁₁)时，车辆反向行驶，反之，车辆正向行驶。

该方法通过仅有的两个车轮传感器对车辆的行驶方向进行判断，且考虑到中途停车的问题，成本低，实用性强，准确率高，可以适应车辆复杂的行驶状况。

S2、计算车辆在行驶方向上的速度曲线，从而获取车辆经过线扫描设备01时的瞬时速度；

车轮每次经过车轮传感器时都会触发一个脉冲信号，则每个车轮依次经过两个传感器时就会得到经过两点的时间差，由于两个车轮传感器之间的距离是已知且固定的，所以当车轮通过第二个车轮传感器时即可算出车轮通过两个传感器之间的平均速度，传统方法中将当前时刻的瞬时速度作为线扫描设备01的拍摄频率，然而由于车辆行驶的不规律性，导致线扫描设备01的设定速度与实际速度偏差大，且存在偏差值不稳定的问题。导致实际取得的图片与车辆的实际比例之间产生偏差，而偏差值不稳定的问题会导致取得的图片产生拉伸或收缩等问题，影响系统的整体性能。

由于车轮传感器测速原理的限制，只能获取到车辆各个车轮经过车轮传感器时车辆的瞬时速度，即时间与速度的离散函数，而线扫描设备01需要车辆经过线扫描设备01时刻的速度，也就是说，车辆经过线扫描设备01时，无法准确测得该时刻的瞬时速度，因此，需要对车辆经过线扫描设备01时的速度进行预测。

虽然车辆的速度测量值为离散的值，但车辆的速度是一个随时间变化的连续函数，因此，本实施例首先获取车辆的行驶速度函数V＝F(t)，记录每一个车轮通过车轮传感器时的速度，通过曲线拟合算法，拟合出一条以时间t为变量的速度曲线，使用最小二乘拟合法，使拟合函数的值为最小值，以此优化速度曲线，且每次车轮通过车轮传感器后，实时更新速度曲线函数，利用该速度曲线获得列车经过线扫描设备01时的瞬时速度。

本方法通过曲线拟合的方式，将离散的速度值，变成一个连续函数，速度值随时间连续变化，能够减小速度值与实际值的偏差，使变化均匀，改善成像的真实性和准确性。

S3、根据瞬时速度设置线扫描设备01的拍摄频率，对行驶车辆进行实时图像采集；

具体地，可以通过系统的数据传输装置将列车经过线扫描设备01时的瞬时速度传输至线扫描设备01，根据瞬时速度对线扫描设备01的拍摄频率进行设置，保证成像的稳定性和清晰度，具体的如何根据瞬时速度对线扫描设备01的拍摄频率进行设置为现有技术可以实现的，在此不做过多赘述。

S4、利用专家系统确定车辆分割点，利用所述车辆分割点对行驶车辆的实时图像进行分割。

参考图3，该专家系统包括：车辆信息专家知识库03，用于存储铁路车辆的轮距信息、不同车型的分割位置和初始参数；车辆分割信息推理模块04，用于根据实际轮距信息推理出车型，为不同的车型匹配对应的分割位置，生成分割信息，且能够根据实际情况添加的分割位置信息进行反向推理，寻找推理过程参数的最优解；综合数据模块05，用于存储车辆分割的历史信息，分割的错误信息，实时更正车辆分割记录。

具体地，利用专家系统确定车辆分割点的方法包括：

定义两个转向架，每个转向架含有2个轴的为B-B型，即第一车型；每个转向架含有3个轴的为C-C型，即第二车型；也可根据实际情况自行定义。

首先，计算行驶车辆相邻车轮之间的轮距；

记录第n个车轮经过车轮传感器的时间为t_n，第n+1个轮经过车轮传感器的时间为t_n+1，则两轮之间的轮距L＝v(t_n+1-t_n)，其中v为车轮经过车轮传感器时的瞬时速度，测得的轮距依次记为：L₁、L₂、...L_n-1、L_n。

然后，将轮距与车辆信息专家知识库中的轮距信息相对比，自动匹配对应车型；

具体地，设置对应参数a、b、c、d，该参数可根据实际情况更新调整，比较相邻两次轮距的比值与该参数的大小，从而匹配对应的车型，包括：

当L_n/L_n-1＞a或L_n/L_n-1＜b时，对应车辆的车型为第一车型；

当c＜L_n/L_n-1＜d时，对应车辆的车型为第二车型。

最后，获取对应车型的分割位置信息，插入到线扫描设备01拍摄的实时图像中，进行车辆分割。

通过以上推理过程及测得的各轮距之间的距离，经过在车辆信息专家知识库中的数据进行比对分析，确定车辆之间的间隔位置，给出车辆的分割点，并插到线扫描设备01拍摄的实时图像中相应的位置，实现车辆分割，确保一辆车为一张图片。

该实施例的方法还包括利用反推理方法获得最优分割位置信息，该方法包括：

若实际分割出的图片信息出现错误，包括分割的图片中有多辆车，或者不是一辆完整的车，则专家系统通过人机界面06自动提示错误分割信息，将该错误图片展现给工作人员，且系统自动进行识别后给出正确分割位置，并判断此车辆是否包含在车辆信息专家知识库中，相当于是系统学习的过程，若所述车辆信息为新的车辆信息，则更新车辆信息专家知识库，将新的车辆信息储存在车辆信息专家知识库中。

若该车辆信息为车辆信息专家知识库中的已知车辆信息，则可能是参数出现问题，系统通过读取综合数据模块的信息，重新设定参数，进行错误纠正，从而寻找分割过程中参数的最优解。

本发明实施例提供的一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，通过仅有的两个车轮传感器对车辆的行驶方向进行判断，且考虑到中途停车的问题，可以适应车辆复杂的行驶状况；通过曲线拟合的方式，将离散的速度值，变成一个连续函数，速度值随时间连续变化，能够减小速度值与实际值的偏差，使变化均匀，改善成像的真实性和准确性；通过专家系统进行推理，能够准确识别现行的所有车辆，实现准确分割；且能够自动对车辆信息专家知识库进行更新，解决新增车辆等问题。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，其特征在于，所述方法包括：

利用车轮传感器识别车辆的行驶方向；

计算所述车辆在行驶方向上的速度曲线，从而获取车辆经过线扫描设备时的瞬时速度；

根据所述瞬时速度设置线扫描设备的拍摄频率，对行驶车辆进行实时图像采集；

利用专家系统确定车辆分割点，利用所述车辆分割点对行驶车辆的实时图像进行分割。

2.如权利要求1所述的一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，其特征在于，所述车轮传感器设置于铁轨上，包括车轮传感器A和车轮传感器B，且所述车轮传感器B与所述线扫描系统的距离小于所述车轮传感器A与所述线扫描系统的距离，

所述利用车轮传感器识别车辆的行驶方向的方法包括：记录车轮传感器A第一次被触发的时间T₁₁，车轮传感器A第二次被触发的时间T₁₂，车轮传感器B第一次被触发的时间T₂₁，车轮传感器B第二次被触发的时间T₂₂，

若T₁₁早于T₂₁，当|(T₁₂-T₁₁)-(T₂₂-T₂₁)|≥0.3(T₁₂-T₁₁)时，车辆正向行驶，反之，车辆反向行驶；

若T₂₁早于T₁₁，当|(T₁₂-T₁₁)-(T₂₂-T₂₁)|≥0.3(T₁₂-T₁₁)时，车辆反向行驶，反之，车辆正向行驶，

其中，车辆正向行驶的方向为车轮传感器A到车轮传感器B的方向，车辆反向行驶的方向为车轮传感器B到车轮传感器A的方向。

3.如权利要求1所述的一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，其特征在于，所述获取车辆经过线扫描设备时的瞬时速度的方法包括：

获取车辆的行驶速度函数V＝F(t)，记录每一个车轮通过车轮传感器时的速度，通过曲线拟合算法，拟合出一条以时间t为变量的速度曲线，利用所述速度曲线获得列车经过线扫描设备时的瞬时速度。

4.如权利要求1所述的一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，其特征在于，所述专家系统包括：

车辆信息专家知识库，用于存储铁路车辆的轮距信息、不同车型的分割位置和初始参数；

车辆分割信息推理模块，用于根据实际轮距信息推理出车型，为不同的车型匹配对应的分割位置，生成分割信息；

综合数据模块，用于存储车辆分割的历史信息，分割的错误信息，实时更正车辆分割记录。

5.如权利要求1或4所述的一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，其特征在于，利用所述专家系统确定车辆分割点的方法包括：

计算行驶车辆相邻车轮之间的轮距；

将所述轮距与车辆信息专家知识库中的轮距信息相对比，自动匹配对应车型；

获取对用车型的分割位置信息，插入到线扫描设备拍摄的实时图像中，进行车辆分割。

6.如权利要求5所述的一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，其特征在于，所述计算行驶车辆相邻车轮之间的轮距的方法包括：

记录第n个车轮经过车轮传感器的时间为t_n，第n+1个轮经过车轮传感器的时间为t_n+1，则两轮之间的轮距L＝v(t_n+1-t_n)，测得的轮距依次记为：L₁、L₂、…L_n-1、L_n，其中v为车轮经过车轮传感器时的瞬时速度。

7.如权利要求6所述的一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，其特征在于，利用所述轮距自动匹配对应车型的方法包括：设置对应参数a、b、c、d，比较相邻两次轮距的比值与所述参数的大小，从而匹配对应的车型，包括：

当L_n/L_n-1＞a或L_n/L_n-1＜b时，对应车辆的车型为第一车型；

当c＜L_n/L_n-1＜d时，对应车辆的车型为第二车型。

8.如权利要求5所述的一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法，其特征在于，所述方法还包括利用反推理方法获得最优分割位置信息，获得最优分割位置信息的方法包括：

若实际分割出的图片信息出现错误，则通过人机界面自动提示错误分割信息，识别后给出正确分割位置，并判断此车辆是否包含在车辆信息专家知识库中，若所述车辆信息为新的车辆信息，则更新车辆信息专家知识库；

若所述车辆信息为车辆信息专家知识库中的已知车辆信息，则通过读取综合数据模块的信息，重新设定参数。