CN110926417A - 基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统，采用环形双目摄像机阵列的方法，通过结合计算机视觉中的立体视觉，实现对隧道限界的检测及复现，具有效率高、探测范围广、精度合适等优点。车体姿态的准确估计保证了数据融合结果的准确。系统采用分布式设计的方法，使用多台计算机(从机)同时控制所对应的摄像机设备。分布式实时测量技术的使用，提升了系统的稳定性，在计算层面同步工作减少了时间的消耗，具有较高的工作效率。通过检测车挂载摄像机测量系统的方式，实现对隧道数据的采集、计算及融合，可以很大程度上减少人工测量所需要花费的人力物力资源及时间，提高隧道检测工作的效率。

Description

基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统

技术领域

本发明涉及到图像处理、计算机视觉和隧道限界检测领域，特指一种基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统。

背景技术

随着我国经济的迅猛发展，铁路运输在国民经济发展中起到了举足轻重的作用，而隧道是铁路运输中常见的路段。

一方面，中国是地质灾害多发国家，大雨、山洪等自然灾害对隧道的侵入严重威胁到铁路交通的安全。如不能及时掌握有关限界信息，就有可能发生危及行车安全的重大事故。

另一方面，随着铁路大件运输需求量的不断加大，超限货物运输带来的安全隐患不容忽视，需要周期性地管理与更新限界数据，用以保障货物运输安全。

因此及时掌握隧道的限界数据对生产生活的安全开展意义重大。

早期用传统的人工断面仪静态测量方法可以达到精度高的要求，然而这种方法存在着较大的弊端，对人力资源，时间资源有大的要求，造成测量速度较慢，经济效益较差，同时，大量的隧道、复杂的隧道洞内情况以及不同的地质环境使传统的隧道限界检测方法面临着巨大的考验。近年来国内外学者对隧道限界的快速检测展开了广泛地研究。刘学增等人研究了一种基于激光扫描的地铁隧道限界动态检测方法，因为需要对隧道内轮廓进行360°的激光扫描，导致测量效率较低，不能适用于高速运行过程中对大量断面的实时检测，同时获取的测量点数据有限，影响标准限界测量精度。孙洪茂等人研究通过挂载在环形车身的4台3D摄像机组对隧道内壁环境进行重建，因为没有相干性的主动光源，并不能获得准确的限界数据，只能对是否有侵限目标进行识别，另外由于所摄图像跨越多个断面，导致点云数据混乱且庞大，计算效率较低。丁道祥等人利用电视测量法原理，研制了SJC-1型隧道限界检测车。测量架构上安装有九台CCD摄像机，测量前将CCD摄像机镜头露出车外，在同步器控制下，连续摄录激光器照射在隧道洞壁上的激光光带。该测量系统的局限性在于测量范围不适用于高铁隧道宽断面的要求，且其工作时间局限于夜间，对测量人员的工作时间要求较高。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统。为了克服现有技术存在的精度低、效率低、测量范围有限的问题，本发明提供了一种检测效率高、测量范围广、精度与稳定性良好、可在高速运动下进行动态隧道断面数据测量的车载铁路隧道检测系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统，包括：

检测车车体，用于为检测系统运行提供必要的车辆运行环境和能源供给；

隧道限界数据管理模块，用于基础隧道数据管理、限界图形修正、隧道综合和限界表格图预览输出；

光电测速模块，整体隧道限界检测系统的同步信号源，用于获得行车车速及单位距离脉冲信号，控制其他子系统同步采集数据；

视觉测量标定模块，用于多组双目摄像机组的参数标定，标定板可伸缩布置于车体底部；

隧道信息采集模块，用于列车在高速穿越隧道过程中，对断面数据进行连续固定帧率采集；

断面数据计算模块，利用机器视觉算法与已标定信息，还原断面三维数据，实现限界数据测量；

车体位姿估计模块，利用激光带图像计算轨距和轨间高差，经过转换得到车体姿态；

所述的视觉测量标定模块，利用双目标定技术，能够对摄像机组的内参、摄像机间的外参、畸变系数、摄像机组到车底分中坐标系的外参，标准轨文件进行计算。

所述的隧道信息采集模块，采集设备由环形布置于车体同一断面的多组双目摄像机组与激光器组成。系统在进行数据采集前，通过隧道限界数据管理模块生成相对应的配置文件，在列车进入隧道前，根据光电测速模块发出的脉冲信号，结合进/出隧道触发系统发出的起拍信号，每台从控计算机分别控制相对应的激光器和摄像机进入开启状态，并由频闪同步控制盒控制，以固定帧率对投射在隧道壁及钢轨的激光带图像进行同步采样，直到隧道数据采集完毕。

所述的断面数据计算模块，分为主控机和从控机两部分，从控机组中搭载的计算系统采用立体视觉计算手段，并行计算各摄像机组覆盖区域的限界数据，从机在计算完毕后由主控机融合计算重叠区域的限界数据。

所述的车体位姿估计模块，包括估计车体的偏移量和倾角，通过车底双目摄像机组采集到的轨道激光带图像，利用双目测量技术计算出轨距和轨间高差，与标准轨文件进行对比，能对测量任意断面下的车辆行驶状态进行计算。

作为本发明的进一步改进，所述的隧道信息采集模块与断面数据计算模块的控制系统采用了分布式控制架构，由从控计算机组和主控计算机构成，每台从控机分别控制相应的摄像机和激光器，以及相应摄像机采集数据部分的计算，主控机控制从控机并负责对从控机计算结果进行融合计算。

作为本发明的进一步改进，所述从控机计算包括隧道壁和钢轨壁三维结果计算。隧道壁计算，分为车身摄像机组的双目立体视觉计算和双目结果转化为轨平面分中坐标系计算；钢轨壁计算，是由采集的激光带图像计算三维点，得到轨距和轨间高差，并转换为车体姿态。

作为本发明的进一步改进，所述主控机计算包括轨平面分中坐标系下的融合计算、提高输出高度位置限界半宽计算、隧道限界综合计算。

作为本发明的进一步改进，所述隧道信息采集模块中的进/出隧道触发系统结合车辆行驶里程计算系统输出的里程数据以及测量线路的基础数据，利用超声/红外信号探测设备实时、自动探测检测车进/出隧道状态，发出相应的起拍/停拍信号，控制图像同步采集装置工作。

可选地，所述检测车车体由发电机室、检测工作室、主机室、工作会议室、生活区组成，能够提供长时间连续作业的能源与生活需求。

可选地，所述检测车车体安装有数据存储与备份模块，能够存储和备份轨距、轨面分中线数据、车体姿态数据、以及断面图像数据。

可选地，所述的隧道信息采集模块，其采集设备由环形均匀布置于车体同一断面的18路双目摄像机组和9路近红外条带激光器组成。其中条带激光器车身7路投射在整个断面上，车底2路分别投射在两侧钢轨内沿，摄像机车身16路用于采集整个断面的光带数据，车底2路用于采集钢轨光带数据。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1、本系统采用环形双目摄像机阵列的方法，通过结合计算机视觉中的立体视觉，实现对隧道限界的检测及复现，具有效率高、探测范围广、精度合适等优点。车体在运行测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。

2、隧道数据的测量，包含隧道壁激光带数据采集和铁轨激光带数据采集，其中铁轨激光带数据主要用来对车体姿态进行估计。通过双目摄像机采集投射在铁轨的激光带图像，对图像中的铁轨边缘进行特征点提取及比对，可以计算得到铁轨的间距。同时，将其与标定好的分中信息进行比对，可以得到车体的偏移量以及轨间高差和倾角信息，即对车体姿态进行估算。车体的姿态估计是隧道限界计算中必不可少的工作环节，通过对车体姿态的估算，系统获取车体的偏移量等参数，在融合计算结果时，将不同姿态下的车体(直行，左转，右转)根据相对应的偏转量进行数据融合。因此，车体姿态的准确估计保证了数据融合结果的准确。

3、隧道数据采集系统的稳定工作是整个系统可持续工作的基础，数据的完整采集及有效采集影响着后续计算工作的正确性。系统采用分布式设计的方法，使用多台计算机(从机)同时控制所对应的摄像机设备。在列车进入隧道之前，从机控制其对应的摄像机进入开启状态，进入隧道后，摄像机进入拍摄状态，以固定的帧率对隧道壁进行数据采样，直到隧道数据采集完毕。对于采集数据的存储及计算，也是基于分布式的技术，各台从机存储并计算对应摄像机采集的数据文件，最终通过主控机的融合后得到限界结果。分布式实时测量技术的使用，提升了系统的稳定性，在计算层面同步工作减少了时间的消耗，具有较高的工作效率。

4、本系统通过检测车挂载摄像机测量系统的方式，实现对隧道数据的采集、计算及融合，可以很大程度上减少人工测量所需要花费的人力物力资源及时间，提高隧道检测工作的效率。

附图说明

图1是本发明设计的车载铁路隧道检测系统的拓扑结构图。

图2是本发明设计的车载环形双目部署图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

如图1所示，本发明的基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统，包括：

检测车车体，用于为检测系统运行提供必要的车辆运行环境和能源供给。

隧道限界数据管理模块，用于基础隧道数据管理、限界图形修正、隧道综合和限界表格图预览输出；

视觉测量标定模块，用于多组摄像机组的参数标定，可伸缩布置于车体的某些位置；

隧道信息采集模块，用于列车在高速穿越隧道过程中，对断面数据进行连续固定帧率采集；

断面数据计算模块，利用机器视觉算法与已标定信息，还原断面三维数据，实现限界数据测量；所述的断面数据计算模块，分为主控机和从控机两部分。

车体位姿估计模块，利用激光带图像计算轨距和轨间高差，经过转换得到车体姿态；所述车体位姿估计模块，包括估计车体的偏移量和倾角。

在具体应用时，车辆平台上安装有控制模块与数据存储与备份模块，控制模块采用分布式架构对车辆运行过程中整个系统的采集，计算与备份进行控制，包括9台从控机、1台主控机和1台进出口检测计算机。数据存储与备份模块由两台Nas磁盘阵列组成，用于对轨距、轨面分中线数据、车体姿态数据、断面图像数据进行存储和备份。

在具体应用实例中，对于时速达到120km/h的检测车而言，断面数据测量对隧道信息采集模块的范围、精度、帧率、同步性要求极高。如图2所示，对于范围问题，要求应能检测分中线001两侧4米、轨面004以上0.15～8米高度范围内的隧道轮廓线，包括起拱线002以上范围，因此本发明采用分布均匀的环形双目摄像机与激光系统，它能够完全覆盖检测区域，如图2所示，在车厢周围同一截面均匀装配了16组双目摄像机组003用于拍摄断面数据，车底装配了2组双目摄像机组005用于拍摄钢轨数据，为提高在暗光条件下的检测精度，使用9路808nm主动条带激光源，9路位于车厢，2路位于车底部，均匀布置在车身摄像机周围；针对采集的高帧率问题，本发明采用分布式控制架构来提高采集效率，实现主机控制从机，9台从机分别控制相对应的1路激光器与4路摄像机的采集机制。针对同步性的问题，本发明采用光电测速系统作为同步信号源，用于获得行车车速及单位距离脉冲信号，并由外同步控制采集卡完成同步触发，控制其它子系统同步采集数据。本发明在进行数据采集前，通过隧道信息管理系统生成相对应的配置文件，在列车进入隧道前，根据光电测速系统发出的脉冲信号，结合进/出隧道触发系统发出的起拍信号，9台从机分别控制相对应的激光器和摄像机进入开启状态，并由外同步控制采集卡完成同步触发，以固定帧率对投射在隧道壁及钢轨的激光带图像进行同步采样，直到隧道数据采集完毕。

在具体应用实例中，断面数据计算模块由于采集到的数据过于庞大，需要消耗大量的人力、物力，导致计算效率成了限制检测车检测性能的主要瓶颈，因此本发明采用分布式计算架构，主要由9台从控计算机、1台主控计算机、1台进出口检测计算机构成，用以提高计算效率，在采集结束完毕之后，可由主控机进行控制，在每台从控机进行车身摄像机组的双目立体视觉计算和双目结果转化为轨平面分中坐标系计算，之后在主控机上进行轨平面分中坐标系下的融合计算、提高输出高度位置限界半宽计算以及隧道限界综合计算，得到最终限界结果。

本发明的视觉测量标定模块，包括摄像机组的内参标定，摄像机之间的外参标定，为了实现对分中坐标系下的隧道轮廓的测量，利用车体运动过程中车底与车厢的相对位置不变性，通过拍摄搭建好的规整红外灯断面，将摄像机组测量数据与架设在轨面上的人工断面仪所测数据进行对比，对静止状态下车身摄像机坐标系到分中坐标系的外参转换关系进行标定，同时通过拍摄布置在车底紧贴钢轨内沿的红外灯标定板，标定系统将车底摄像机组测量数据与架设在轨面上的水平仪所测数据进行对比，实现对车底摄像机组到分中坐标系外参转换关系的标定。最后，为了实现对运动状态下车体姿态的估计，本发明设计了标准轨文件标定模块，即利用自由触发模式对静止状态下的分中信息进行测量，其结果作为标准轨文件。

本发明的车体位姿估计模块，利用与测量断面数据相同的立体视觉技术，首先计算出钢轨壁两侧的三维点，继而可以得到轨距、分中信息、以及轨间高差。在得到这些参数信息之后，通过标准与实测轨间高差的对比，计算出车体的偏转角θ，同时对比标准与实测的的分中信息，计算出车体的右偏移量Δx，完成对车体的位姿估计，其结果可用于对动态测量数据的修正。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域普通人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应当视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统，其特征在于：

所述基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统，包括：

检测车车体，用于为检测系统运行提供必要的车辆运行环境和能源供给；

隧道限界数据管理模块，用于基础隧道数据管理、限界图形修正、隧道综合和限界表格图预览输出；

光电测速模块，整体隧道限界检测系统的同步信号源，用于获得行车车速及单位距离脉冲信号，控制其他子系统同步采集数据；

视觉测量标定模块，用于多组双目摄像机组的参数标定，标定板可伸缩布置于车体底部；

隧道信息采集模块，用于列车在高速穿越隧道过程中，对断面数据进行连续固定帧率采集；

断面数据计算模块，利用机器视觉算法与已标定信息，还原断面三维数据，实现限界数据测量；

车体位姿估计模块，利用激光带图像计算轨距和轨间高差，经过转换得到车体姿态；

所述的视觉测量标定模块，利用双目标定技术，能够对摄像机组的内参、摄像机间的外参、畸变系数、摄像机组到车底分中坐标系的外参，标准轨文件进行计算。

所述的隧道信息采集模块，采集设备由环形布置于车体同一断面的多组双目摄像机组与激光器组成。系统在进行数据采集前，通过隧道限界数据管理模块生成相对应的配置文件，在列车进入隧道前，根据光电测速模块发出的脉冲信号，结合进/出隧道触发系统发出的起拍信号，每台从控计算机分别控制相对应的激光器和摄像机进入开启状态，并由频闪同步控制盒控制，以固定帧率对投射在隧道壁及钢轨的激光带图像进行同步采样，直到隧道数据采集完毕。

所述的断面数据计算模块，分为主控机和从控机两部分，从控机组中搭载的计算系统采用立体视觉计算手段，并行计算各摄像机组覆盖区域的限界数据，从机在计算完毕后由主控机融合计算重叠区域的限界数据。

所述的车体位姿估计模块，包括估计车体的偏移量和倾角，通过车底双目摄像机组采集到的轨道激光带图像，利用双目测量技术计算出轨距和轨间高差，与标准轨文件进行对比，能对测量任意断面下的车辆行驶状态进行计算。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统，其特征在于：

所述的隧道信息采集模块与断面数据计算模块的控制系统采用了分布式控制架构，由从控计算机组和主控计算机构成，每台从控机分别控制相应的摄像机和激光器，以及相应摄像机采集数据部分的计算，主控机控制从控机并负责对从控机计算结果进行融合计算。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统，其特征在于：

所述从控机计算包括隧道壁和钢轨壁三维结果计算。隧道壁计算，分为车身摄像机组的双目立体视觉计算和双目结果转化为轨平面分中坐标系计算；钢轨壁计算，是由采集的激光带图像计算三维点，得到轨距和轨间高差，并转换为车体姿态。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统，其特征在于：

所述主控机计算包括轨平面分中坐标系下的融合计算、提高输出高度位置限界半宽计算、隧道限界综合计算。

5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统，其特征在于：

所述隧道信息采集模块中的进/出隧道触发系统结合车辆行驶里程计算系统输出的里程数据以及测量线路的基础数据，利用超声/红外信号探测设备实时、自动探测检测车进/出隧道状态，发出相应的起拍/停拍信号，控制图像同步采集装置工作。

6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统，其特征在于：

所述检测车车体由发电机室、检测工作室、主机室、工作会议室、生活区组成，能够提供长时间连续作业的能源与生活需求。

7.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统，其特征在于：

所述的隧道信息采集模块，其采集设备由环形均匀布置于车体同一断面的18路双目摄像机组和9路近红外条带激光器组成。其中条带激光器车身7路投射在整个断面上，车底2路分别投射在两侧钢轨内沿，摄像机车身16路用于采集整个断面的光带数据，车底2路用于采集钢轨光带数据。

8.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的车载铁路隧道检测系统，其特征在于：

所述检测车车体安装有数据存储与备份模块，能够存储和备份轨距、轨面分中线数据、车体姿态数据、以及断面图像数据。

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