CN111832496A - 一种轨道车门开关状态判断方法、装置及存储介质 - Google Patents

一种轨道车门开关状态判断方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种轨道车门开关状态判断方法，包括步骤：首先对车门标准图和采样帧进行特征点提取，得到特征点描述子；再计算标准图和采样帧的特征点描述子之间的欧氏距离，选取欧氏距离最小的一对特征点作为一组匹配点，并通过Knn‑matching算法和一对多删减算法对错误匹配点进行删减；对删减后的匹配点数量进行均值滤波，最后根据自适应阈值判断采样帧中车门的开关状态。本发明还提供了基于上述方法的装置及存储介质。本发明能够实现快速准确的轨道交通车门开关状态的识别。

Description

一种轨道车门开关状态判断方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及一种车门状态判别方法及装置，尤其涉及一种轨道车门开关状态判断方法、装置及存储介质。
背景技术
车门系统是轨道交通运行中使用最频繁的部件之一，每当地铁到站时车门都会经历多次状态变化。传统的地铁线路设计是将门控器获取的车门开关信号接入列车电路，司机可以通过查看列车信号网络判断车门系统的工作状态。但是由于在车门频繁开关，电气接触不良、行程开关故障、机械卡滞等硬件原因以及通信系统存在开关信号丢失等问题都会直接或间接的导致车门状态无法及时得到监控，也会使车门的开关控制受到影响。计算机视觉是用计算机来模拟生物微观或宏观视觉功能，随着电子技术、计算机科学及其相关学科如数字图形处理、模式识别、人工智能以及机器学习等学科研究的发展,计算机视觉在工程应用上取得了很大的进展。本文采用基于计算机视觉特征匹配的方法来判断车门状态，对车门运动的状态进行开到位、关到位、正在开、正在关、以及防挤压的状态识别，以实现轨道交通车门开关状态判断以及安全预警等功能。
发明内容
发明目的：本发明提出一种可以快速且准确识别轨道交通车门开关状态的方法。本发明的另一目的在于提供基于该方法的装置及存储介质。
技术方案：本发明所述的轨道车门开关状态判断方法，包括步骤：
(1)获取车门视频采样帧，对车门标准图和采样帧进行特征点提取，得到特征点描述子；
(2)计算车门标准图和采样帧的特征点描述子之间的欧氏距离，选取欧氏距离最小的一对特征点作为一组匹配点，并对错误匹配点进行删减；
(3)对删减后的车门标准图和N个采样帧的匹配点数量进行均值滤波完成数据平滑；
(4)根据自适应阈值，对采样帧中的车门开关状态进行判断。
进一步地，步骤(1)中，对特征点提取的算法包括：SIFT算法、SURF算法。
进一步地，所述步骤(2)包括：
(21)对于车门标准图中的第t个特征点At，t∈[1,m]，m表示标准图中检测到的特征点总数，采样帧中与At匹配的特征点为B1,B2,...,Bn，计算特征点描述子AtB1,AtB2,...,AtBn间的欧式距离，得到n个欧式距离dtn；
(22)选取欧式距离最小的点作为标准匹配点Bs；
(23)根据如下公式计算采样帧中的特征点Bi和标准匹配点Bs像素坐标的距离：
Figure BDA0002589621020000021
其中，(xs,ys)是采样帧中标准点Bs的像素坐标，(xi,yi)是采样帧特征点Bi的像素坐标，i为采样帧特征点的序号；
将dsi和阈值dε进行比较，若dsi大于阈值dε，认为Bi是At的误匹配点，删除Bi；若dsi小于等于dε，则认为Bi和At也是一组匹配点。
进一步地，所述步骤(4)包括：
(41)经过步骤(3)的均值滤波后得到一条匹配点数量曲线P，根据如下公式计算曲线P的阈值pε：
pε＝(pmax+pmin)/α
其中pmax和pmin分别为曲线P中的最大值和最小值；α为系数，其取值大小决定了车门状态判断的准确率。α取值范围一般为2～8，在已有的视频实验检测中，当α＝3时，车门开关状态判断准确率最高。
(42)计算相邻两个采样帧中对应于标准图的匹配点数量的差值，得到一条差值绝对值的曲线Q，根据如下公式计算曲线Q的阈值qε。
qε＝(qmax+qmin)/β
其中qmax和qmin分别是曲线Q中的最大值和最小值；β为系数，其取值大小决定了车门状态判断的准确率。β取值范围一般为2～8，在已有的视频实验检测中，当β＝3时，车门开关状态判断准确率最高。
(43)将曲线P的第k个点记为pk，将曲线Q的第k个点记为qk，则：
(i)当qk小于阈值qε时，判断车门处于静止状态，反之处于运动状态；
(ii)若车门处于静止状态，且pk小于阈值pε，判断车门处于开到位状态，反之处于关到位状态；
若车门处于运动状态，将第k帧采样帧及其前后一帧所对应的qk、qk-1、qk+1和阈值qε比较；
(iii)若qk、qk-1、qk+1中存在一个大于qε的值，根据下面的公式计算四个差值δ1、δ2、δ3、δ4，
δ1＝pk-1-pk-2
δ2＝pk-pk-1
δ3＝pk+1-pk
δ4＝pk+2-pk+1
当且仅当δ1＞0,δ2＞0,δ3＜0,δ4＜0时，判定第k帧中的车门处于防挤压状态；否则根据pk和其前一帧车门状态图对应的pk-1来判断车门处于正在开或正在关状态，若pk大于pk-1，车门处于正在关状态，反之车门处于正在开状态；
若qk、qk-1、qk+1均不大于qε，则根据pk和其前一帧车门状态图对应的pk-1来判断车门处于正在开或正在关状态，若pk大于pk-1，车门处于正在关状态，反之车门处于正在开状态。
一种轨道车门开关状态判断装置，该装置包括：存储器、处理器及在所述存储器上存储并可运行的轨道车门开关状态判断程序，所述轨道车门开关状态判断程序被处理器执行时实现所述轨道车门开关状态判断方法的部分或全部步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有轨道车门开关状态判断程序，所述轨道车门开关状态判断程序被处理器执行时实现所述轨道车门开关状态判断方法的部分或全部步骤。
有益效果：本发明通过计算机视觉的方法对车门运行状态进行可视化判断，避免了传统方法中因机械卡滞、电气接触不良及通信系统存在开关信号丢失等问题引起的误判和漏判，保证了车门开关状态检测的高准确率。
附图说明
图1是本发明方法流程图；
图2是本发明实施例一对多删减算法流程图；
图3是本发明实施例使用特征点提取算法选取标准图和采样帧的匹配点的实物图；
图4是本发明实施例一对多删减后的匹配点图；
图5是本发明实施例车门状态判断流程图；
图6是本发明实施例车门状态检测图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。
如图1所示，本发明所述的轨道车门开关判断方法，包括步骤：
(1)对车门视频进行抽取采样，选取采样帧。利用SIFT、SURF等特征提取算法对标准图和采样帧进行特征点提取，得到特征点描述子，如图3所示。
(2)将标准图和采样帧的特征点描述子进行欧式距离计算，选取欧氏距离最小的一对特征点作为一组匹配点，并通过Knn-matching算法和一对多删减算法来完成错误匹配点删减。
如图2所示，在特征匹配过程中会将标准图的某一个特征点和第k∈[1,N]幅采样帧的多个特征点匹配，N为采样帧的总帧数。对于采样帧中被匹配的特征点，选取与标准图特征点描述子欧式距离最小的点为标准匹配点，并保留在采样帧上与标准匹配点接近的特征点作为匹配点。对于标准图中的第t个特征点At，t∈[1,m]，m表示标准图中检测到的特征点总数，采样帧中与其匹配的特征点为B1,B2...，Bn。计算AtB1，AtB2...，AtBn特征点描述子的欧式距离，得到n个欧式距离dtn。在采样帧的n个特征点中选取欧式距离最小的点作为标准匹配点Bs。根据下面的公式计算采样帧中的特征点Bi和标准匹配点Bs像素坐标的距离。
Figure BDA0002589621020000041
其中(xs,ys)是采样帧中标准点Bs的像素坐标，(xi,yi)是采样帧特征点Bi的像素坐标。i为采样帧特征点的序号。将dsi和固定阈值dε比较，若dsi大于固定阈值dε，认为Bi和A1不是一组匹配点，若dsi小于等于dε，则认为Bi和A1也是一组匹配点。一般而言，选取dε＝5。最终得到删除后的匹配点，如图4所示。
根据权利要求1所述的一种基于特征提取的轨道交通门开关检测方法，其特征在于所述步骤3中的设置自适应阈值过程包括均值滤波后，得到一条匹配点数量曲线P。计算第k帧与第k+1帧对应于标准图的匹配点数量的差值，得到一条差值绝对值的曲线Q。根据下面的公式计算匹配点数量曲线的阈值pε：
pε＝(pmax+pmin)/α
其中pmax和pmin分别为曲线P中的最大值和最小值，α取3。
根据下面的公式计算差值绝对值曲线的阈值qε：
qε＝(qmax+qmin)/β
其中qmax和qmin分别是曲线Q中的最大值和最小值，β取3。
如图5所示，假设对应的pk是匹配点数量曲线P的第k个点,对应的qk是差值绝对值曲线Q的第k个点。若qk小于阈值qε，判断车门处于静止状态，反之处于运动状态。在车门处于静止状态时，若pk小于阈值pε，判断车门处于开到位状态，反之处于关到位状态。在车门处于运动状态时，将第k帧及其前后一帧所对应的qk、qk-1、qk+1和阈值qε比较。若qk、qk-1、qk+1中存在一个大于qε的值时，则判断第k帧中的车门可能处于防挤压状态，根据下面的公式计算四个差值δ1、δ2、δ3、δ4。
δ1＝pk-1-pk-2
δ2＝pk-pk-1
δ3＝pk+1-pk
δ4＝pk+2-pk+1
其中pk为曲线P中第k个点。
δ1、δ2、δ3、δ4的可能性有16种，只有出现如下表1的情况，才会判断车门处于防挤压状态，对防挤压状态进行计数。
表1
Figure BDA0002589621020000051
其余15种的状态包括正在开、正在关，通过比较pk和其前一帧车门状态图对应的pk-1来判断。若pk大于pk-1，车门处于正在关状态，反之则处于正在开状态。
若qk、qk-1、qk+1均不大于qε时，再根据pk和其前一帧车门状态图对应的pk-1来判断车门处于正在开或正在关状态。若pk大于pk-1，车门处于正在关状态，反之则处于正在开状态。图6示出了车门开关状态检测图。
本发明所述的轨道车门开关状态判断装置包括：存储器、处理器及在所述存储器上存储并可运行的轨道车门开关状态判断程序，所述轨道车门开关状态判断程序被处理器执行时实现所述轨道车门开关状态判断方法的部分或全部步骤。
本发明所述的计算机可读存储介质，其上存储有轨道车门开关状态判断程序，所述轨道车门开关状态判断程序被处理器执行时实现所述轨道车门开关状态判断方法的部分或全部步骤。

Claims (6)

1.一种轨道车门开关状态判断方法，其特征在于，包括步骤：
(1)获取车门视频采样帧，对车门标准图和采样帧进行特征点提取，得到特征点描述子；
(2)计算车门标准图和采样帧的特征点描述子之间的欧氏距离，选取欧氏距离最小的一对特征点作为一组匹配点，并对错误匹配点进行删减；
(3)对删减后的车门标准图和N个采样帧的匹配点数量进行均值滤波完成数据平滑；
(4)根据自适应阈值，对采样帧中的车门开关状态进行判断。
2.根据权利要求1所述的轨道车门开关状态判断方法，其特征在于，步骤(1)中，对特征点提取的算法包括：SIFT算法、SURF算法。
3.根据权利要求1所述的轨道车门开关状态判断方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：
(21)对于车门标准图中的第t个特征点At，t∈[1,m]，m表示标准图中检测到的特征点总数，采样帧中与At匹配的特征点为B1,B2,...,Bn，计算特征点描述子AtB1,AtB2,...,AtBn间的欧式距离，得到n个欧式距离dtn；
(22)选取欧式距离最小的点作为标准匹配点Bs；
(23)根据如下公式计算采样帧中的特征点Bi和标准匹配点Bs像素坐标的距离：
Figure FDA0002589621010000011
其中，(xs,ys)是采样帧中标准点Bs的像素坐标，(xi,yi)是采样帧特征点Bi的像素坐标，i为采样帧特征点的序号；
将dsi和阈值dε进行比较，若dsi大于阈值dε，认为Bi是At的误匹配点，删除Bi；若dsi小于等于dε，则认为Bi和At也是一组匹配点。
4.根据权利要求1所述的轨道车门开关状态判断方法，其特征在于，所述步骤(4)包括：
(41)经过步骤(3)的均值滤波后得到一条匹配点数量曲线P，根据如下公式计算曲线P的阈值pε：
pε＝(pmax+pmin)/α
其中pmax和pmin分别为曲线P中的最大值和最小值；α为系数；
(42)计算相邻两个采样帧中对应于标准图的匹配点数量的差值，得到一条差值绝对值的曲线Q，根据如下公式计算曲线Q的阈值qε：
qε＝(qmax+qmin)/β
其中qmax和qmin分别是曲线Q中的最大值和最小值；β为系数；
(43)将曲线P的第k个点记为pk，将曲线Q的第k个点记为qk，则：
当qk小于阈值qε时，判断车门处于静止状态，反之处于运动状态；
若车门处于静止状态，且pk小于阈值pε，判断车门处于开到位状态，反之处于关到位状态；若车门处于运动状态，将第k帧采样帧及其前后一帧所对应的qk、qk-1、qk+1和阈值qε比较；
若qk、qk-1、qk+1中存在一个大于qε的值，根据下面的公式计算四个差值δ1、δ2、δ3、δ4，
δ1＝pk-1-pk-2
δ2＝pk-pk-1
δ3＝pk+1-pk
δ4＝pk+2-pk+1
当且仅当δ1＞0,δ2＞0,δ3＜0,δ4＜0时，判定第k帧中的车门处于防挤压状态；若qk、qk-1、qk+1均不大于qε或δ1、δ2、δ3、δ4对应值的大小不为正正负负的情况时，则根据pk和其前一帧车门状态图对应的pk-1来判断车门处于正在开或正在关状态，若pk大于pk-1，车门处于正在关状态，反之车门处于正在开状态。
5.一种轨道车门开关状态判断装置，其特征在于，该装置包括：存储器、处理器及在所述存储器上存储并可运行的轨道车门开关状态判断程序，所述轨道车门开关状态判断程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述轨道车门开关状态判断方法的步骤。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有轨道车门开关状态判断程序，所述轨道车门开关状态判断程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述轨道车门开关状态判断方法的步骤。
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