CN117788965B - 一种柔性接触网吊弦的检测及高清成像方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种柔性接触网吊弦的检测及高清成像方法，获取多张含有激光光束的接触线图像，对接触线图像中的光斑特征进行二值化预处理得到图像数据集，进行BLOB块查找，查找图像上各个白色BLOB块；判断白色BLOB块是否同时满足以下两个条件：白色BLOB块的形态信息是否符合阈值形态区间；白色BLOB块的位置信息是否符合阈值位置区间；将同时满足两个条件的全部白色BLOB块作为样输入图像，通过二分类模型来判断图形中是否存在吊弦形态。本申请采用特定波段的线激光发射至接触网，高速相机配置滤光片仅采集该特定波段的线激光的反射光斑，极大降低了其他光线的干扰，使得采集的图像简单。

Description

一种柔性接触网吊弦的检测及高清成像方法

技术领域

本申请涉及轨道交通技术领域，特别涉及一种柔性接触网吊弦的检测及高清成像方法。

背景技术

随着我国高速铁路和城市轨道交通的快速发展，接触网作为电力机车的唯一、无备用的动力来源，其安全性是列车运营安全的重要保证之一。接触网吊弦是接触网链形悬挂的重要组成部件之一，接触线通过吊弦挂在承力索上，调节吊弦的长度可以保证接触线距轨面的工作高度平顺，接触网线高度平顺可提高电力机车受电弓的取流质量，进而保证列车运行安全。

而吊弦可能发生载流环压接不牢脱落、折断、接触线线夹未落槽等问题。在吊弦的各类质量问题中，如吊弦折断、脱落的问题可以通过巡视检查发现，而如线夹松动、吊弦本身有损伤等隐性问题就给以通过巡视发现。

有鉴于此，目前亟需一种柔性接触网吊弦的检测及高清成像方法，可以同过查看吊弦位置的高清照片判断吊弦是否存在隐性问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请提出一种柔性接触网吊弦检测方法，解决了现有技术中存在吊弦位置漏拍、拍摄目标不准确问题。

本申请为了实现上述目的具体采用以下技术方案：

一种柔性接触网吊弦的检测方法，该方法包括：

获取多张含有激光光束的接触线图像，对接触线图像中的光斑特征进行二值化预处理得到图像数据集，其中，二值化后的图像由黑白像素点构成；

对图像数据集中的图像逐一遍历，进行BLOB块查找，查找图像上各个白色BLOB块；判断白色BLOB块是否同时满足以下两个条件：

条件1：白色BLOB块的形态信息是否符合阈值形态区间；

条件2：白色BLOB块的位置信息是否符合阈值位置区间；

将同时满足两个条件的全部白色BLOB块作为样输入图像，通过二分类模型来判断图形中是否存在吊弦形态。

所述二分类模型基于SVM训练，将有吊弦形态的白色BLOB块划入正样本，没有吊弦形态的白色BLOB块划入负样本，生成样本数据集。

作为一种可选的技术方案，通过目标检测组件获取多张含有激光光束的接触线图像，所述目标检测组件包括安装于车体中心线、倾斜向上聚焦于接触线的高速相机，安装在车体中心线、垂直于车体安装的线激光。

作为一种可选的技术方案，对含有激光光速的接触线图像进行光斑特征二值化预处理之前还包括过滤处理、差分处理和形态学处理。

作为一种可选的技术方案，对含有激光光速的接触线图像进行光斑特征二值化预处理之后还包括形态学处理。

作为一种可选的技术方案，所述形态学处理的过程为：对白色像素点进行膨胀，使断开的白色像素点完全连接。

作为一种可选的技术方案，所述白色BLOB块的形态信息包括面积信息、长度信息和高度信息，所述阈值形态区间包括阈值面积区间、阈值长度区间和阈值高度区间。

作为一种可选的技术方案，所述白色BLOB块的位置信息包括坐标位置信息，所述阈值位置区间为图像中一个预设固定窗口。

作为一种可选的技术方案，所述二分类模型训练时还包括多个高度状态训练，对每一个高度状态进行分类训练，得到不同高度的样本数据集。

一种柔性接触网吊弦的高清成像方法，获取吊弦位置，触发目标成像组件拍照，按一杆一档的存储规则进行保存。

作为一种可选的技术方案，所述目标成像组件由安装在车顶的高亮补光灯和高清面阵相机组成，通常采用2组或4组目标成像组件散布局。

本申请的有益效果包括：

由于各线路接触网设计标准不一致、施工误差导致接触网吊弦安装间距不统一，但是理论上间距一致效果最好，相对于传统等间距触发、连续视频采集（高帧率、低像素相机连续采集）等方式而言；本方法采用触发拍照的方式实现接触网吊弦位置的定点高清成像，可达400HZ的高频率、满曝光检测技术（高帧率、分辨率较低相机200~400W像素），可确保工程车80km/h运行时速下的高检出率，尽可能降低吊弦目标漏拍率；

本接触网吊弦检测技术采用特定波段的线激光发射至接触网，高速相机配置滤光片仅采集该特定波段的线激光的反射光斑，极大降低了其他光线的干扰，使得采集的图像简单、需识别的接触线吊弦位置目标清晰；可极大提升智能图像目标识别算法的效率，保证目标识别准确率、高检出率；吊弦成像目标稳定，正反向行车检测均可保证成像质量，吊弦位置等成像目标在图像中像素位置相对固定，便于图像分析；成像目标精度、无非0吊弦点图像，图像数据冗余量小，图像处理主机压力小；高清成像相机、补光灯定点拍摄，无非吊弦点拍摄工况，可极大延长高亮补光灯、高清相机的使用寿命。

本申请的其他有益效果或优势将在具体实施方式中结合具体结构进行详细描述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。此外，应当理解，本说明书附图中的各个部件的比例关系不代表实际选材设计时的比例关系，其仅仅为结构或者位置的示意图，其中：

图1为本申请中目标检测组件的安装示意图；

图2为本申请中无吊弦时，接触线横截面的光斑结构示意图；

图3为本申请中有吊弦时，接触线横截面的光斑结构示意图；

图4为本申请中含有激光光束的接触线图像，其中（a）为接触线图像原图，(b)为接触线图像经过差分处理后的图；

图5为本申请中二值化处理的图像，其中（a）为二值化处理前的图像，(b)为二值化处理后的图像；

图6为本申请中二值化之后形态学处理的图像。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在本申请的描述中，需要说明的是，所使用的术语，例如“顶部”和“底部”，指的是本申请在使用状态下靠近上方的部分为顶部，靠近下方的部分为底部；所使用的术语，例如“第一”和“第二”，仅是为了区分表述，而不是指示或暗示其具有重要性或顺序性的区别；所使用的术语，如“内”、“外”，指的是具体轮廓的内和外。上述术语的使用仅是为了便于清楚且简单地表述本申请的技术方案，不能理解为对本申请的限制。

为了便于理解，对专业名词做如下解释：

SVM-支持向量机

实施例1：

本申请公开了一种柔性接触网吊弦的检测方法，该方法包括：获取多张含有激光光束的接触线图像，对接触线图像中的光斑特征进行二值化预处理得到图像数据集，其中，二值化后的图像由黑白像素点构成；

对图像数据集中的图像逐一遍历，进行BLOB块查找，查找图像上各个白色BLOB块；判断白色BLOB块是否同时满足以下两个条件：

条件1：白色BLOB块的形态信息是否符合阈值形态区间；

条件2：白色BLOB块的位置信息是否符合阈值位置区间；

将同时满足两个条件的全部白色BLOB块作为样输入图像，通过二分类模型来判断图形中是否存在吊弦形态。

所述二分类模型基于SVM训练，将有吊弦形态的白色BLOB块划入正样本，没有吊弦形态的白色BLOB块划入负样本，生成样本数据集。

需要强调的是：二分类模型基于SVM训练的样本训练集就是输入图像的集合，在检测之前，先一步收集历史数据，按照上述图像处理的方式，得到样本训练集，去训练二分类模型，再后续工作时，可以直接使用该模型。

本案方案采用非接触的测量方式，实现对接触网悬挂吊弦点的精确检测；现有轨道交通设备中，接触网在跨中设置吊弦，通过钢绳链接接触线线夹、承力索线夹，使其可通过调整吊弦长度实现跨中接触网高度的调整，保证其高度平顺性，在无吊弦存在时，含有激光光束的接触线图像的光斑特征仅仅为接触线横截面下半部分所反射的小圆弧图像，如图2所示；有吊弦存在时， 由于接触网悬挂吊弦其通过线夹、钢绳链接接触线和承力索，吊弦处采集的光斑图像除接触线横截面圆弧外，还有凸出的吊弦安装线夹零部件的反射光斑，含有激光光束的接触线图像的光斑特征为接触线横截面下半部分所反射的小圆弧图像及吊弦所反射的小横线，如图3所示；

本方案的核心是通过二分类模型判断图形中是否存在吊弦形态，其核心逻辑为：预处理、BLOB块查找缩小目标检测roi 、 模板匹配；

为了预处理采用对图像进行二值化，二值化阈值可根据激光在接触线上的灰度值进行手动调节，图像二值化之后，只剩下黑（0）、白（1）的像素点，如图5中的（b）所示；

接着对上面预处理后的图像进行BLOB块查找，查找图像上各个白色BLOB块。逐一遍历找到的BLOB块，通过判断白色BLOB块的形态信息是否符合阈值形态区间，第一次过滤干扰点（此为判断条件1）；通过判断白色BLOB块的位置信息是否符合阈值位置区间，第二次过滤干扰点（此判断为条件2），将同时满足两个条件的全部白色BLOB块作为样本训练集，需要特别解释的是：两个条件的判断不分先后；

基于SVM训练出一个二分类模型，将有吊弦形态的白色BLOB块划入正样本，没有吊弦形态的白色BLOB块划入负样本，生成样本数据集；SVM训练过程为现有方式，整个设计逻辑为：输入样本数据集，寻找构造超平面的最优化问题函数，判断该问题是线性可分、线性近似可分还是线性不可分，分别选用不同的优化函数和约束条件，构造最优化分类模型，解最优化模型，得到超平面的表达式。

获取待识别的图像，将同时符合条件1和条件2的白色BLOB块输入二分类模型，来判断图形中是否存在吊弦形态，完成检测。

作为一种可实现的方式，通过目标检测组件获取多张含有激光光束的接触线图像，所述目标检测组件包括安装于车体中心线、倾斜向上聚焦于接触线的高速相机，安装在车体中心线、垂直于车体安装的线激光。

为了提高检出率，目标检测软件需要充分利用检测相机的性能，即高采集频率与合适的相机曝光时间配合，做到全线路的满曝光采集，不丢任何关键信息。配合高速处理算法，在极短的时间内判断出是否为吊弦、定位点，若是则立即调用触发装置给成像设备发送触发电信号。

具体地，为保证车辆运行过程中，目标检测相机不丢失任何关键信息，检测软件需要保证高速采集图像，同时设置合适的相机曝光时间，做到相机“满曝光”，即相机采集帧率fps(frame per second)乘以曝光时间exposure的积要接近或者等于1s。比如fps=250，则曝光时间最理想状态为4ms，即250*4=1000ms，为整个1秒时间内，相机都在曝光成像，使运动过程中的物体不丢失。

检测软件采集到图像后，立即对图像进行处理，判断是否为检测目标。单幅图像的处理算法时长Td，要求必须小于1000/fps，即检测软件两次接收到图像的时间间隔Ts。只有单幅图像处理时长小于两次接收到图像的时间间隔(Td<Ts)，才不会造成由于单幅图像处理时间过长造成的图像没有被及时处理，进而造成检测目标丢失的情况。

为使单幅图像处理算法时长Td足够短，且达到较高的识别率，我们使用传统的图像处理算法对图像进行处理。

作为一种可实现的方式，对含有激光光速的接触线图像进行光斑特征二值化预处理之前还包括过滤处理、差分处理和形态学处理。可以理解的是，先对图像进行预处理，过滤调背景和一些干扰信息；

如图4所示，对图像进行Y方向上的差分处理，只留下黑白过度非常明显的信息，尤其凸显激光打在接触网上的信息；

如图5所示，继续对图像进行膨胀，让断了的目标能尽量连接起来。接着对图像进行二值化，二值化阈值可根据激光在接触线上的灰度值进行手动调节，图像二值化之后，只剩下黑（0）、白（1）的像素点；

对含有激光光速的接触线图像进行光斑特征二值化预处理之后还包括形态学处理。如图6所示，再一次对白色像素点进行膨胀，使断开的白色像素点完全连接，到此，图像预处理结束。

所述形态学处理的过程为：对白色像素点进行膨胀，使断开的白色像素点完全连接。

作为一种可实现的方式，所述白色BLOB块的形态信息包括面积信息、长度信息和高度信息，所述阈值形态区间包括阈值面积区间、阈值长度区间和阈值高度区间。可理解的是，本实现方式为排除误检；

现有的接触网支持装置定位点虽然也通过定位器、定位线夹链接接触线，但其除了线夹结构外，还具有定位器；因此可根据定位器反射光斑图像差异，排除该位置的误检。按照本方式的设置，预先设定了一个阈值形态区间，由面积、长度和高度三个维度来判定，具体的阈值形态区间跟安装车辆条件、选择相机、镜头有关系，所以取值一个区间范围；

所述白色BLOB块的位置信息包括坐标位置信息，所述阈值位置区间为图像中一个预设固定窗口，BLOB块查找缩小目标检测roi。

作为一种可实现的方式，所述二分类模型训练时还包括多个高度状态训练，对每一个高度状态进行分类训练，得到不同高度的样本数据集。

为了提高柔性接触网吊弦识别成功率、识别算法效率，分类模型训练时还包括多个高度状态训练，柔性接触网导高通常为5300、5500、6000、6400四个高度，因此优选这个4个高度状态来训练；系统软件首先判断当前目标图像高度方向的像素值属于哪一个高度状态，再调用对应高度的分类训练模板进行吊弦模型匹配、识别接触网吊弦。

至此，整个算法结束，整个算法中最耗时的为特征提取，我们通过预处理，找到目标可能存在的大致坐标，再在坐标附近小范围内进行检测，极大地缩小特征检测的区域，因此极大地减少了目标提取的耗时，使得整个算法耗时较短。

一种柔性接触网吊弦的高清成像方法，检测到目标之后，立即调用设备发送触发信号，触发目标成像组件拍照，按一杆一档的存储规则进行保存；

目标成像组件主要负责打开高清工业相机，设置合理的曝光时间，等待触发时图像到来，然后按一杆一档的存储规则进行保存。

目标成像组件的曝光时间必须设置合理，因为在高速运动过程中，曝光时间越长，图像越容易“拖影”，而曝光时间过短，又容易造成图像亮度不够，因此在补光亮度和镜头光圈固定的情况之下，成像软件唯一可以控制的就是曝光时间，按80公里时速下，1ms行驶距离大约为22mm。

而成像相机一般安装的工程车车顶+设备高约4000mm，接触悬挂高度在5300~6500mm之间，而目标检测设备距离成像相机距离大概在2000~5000mm之间，因此我们的成像相机安装仰角大概70度。

进一步的所述目标成像组件由安装在车顶的高亮补光灯和高清面阵相机（成像相机采用高清面阵相机）组成，通常采用2组或4组目标成像组件散布局。实现对接触网吊弦位置的的全方位高清成像、高清成像的范围也包括了接触线线夹、接触网承力索线夹区域。

由于面阵高清成像相机像素与帧率成反比的特性，本方法高清相机只需要定点拍摄即可，故可选用低帧率（10HZ即可）、高像素的高清相机（2000W以上），可极大提高接触网吊弦位置的成像清晰度，便于图像分析；

由于补光灯通常存在亮度与闪烁频率成反比的特性，本方法补光灯只需要定点闪亮，故可选用低闪烁帧率（10HZ即可）、高亮度的氙气灯，使得架空接触网吊弦位置的高清晰度成像；同时由于车载高速运行环境高清相机拍摄存在运动模糊的现象，为解决运动模糊需降低相机曝光时间、减小光圈，因此为保证目标成像清晰需尽可能提高补光灯的亮度；成像相机、补光灯设备安装在检测车车顶高度约为3800mm，接触网悬挂吊弦拍摄目标通常位于5200~7000mm高度，为实现夜间户外情况下如此远距离拍摄目标的高清拍摄，也需采用高亮补光灯；高亮度、低频率的氙气灯正好满足具备该能力、可行性极高；常见低亮度、高频率LED灯明显不适用。

故本方法可完美实现车载高速运行环境下接触网吊弦位置的检测及高清成像。

详细地,由于柔性接触网拉出值一般在-500~500mm分布，因此高清成像组件因在满足车辆限界的情况尽可能靠车体边沿安装；同时4组高清成像组件均聚焦于接触网吊弦位置目标检测组件线激光所在车体断面。

在80公里时速下， 1ms车载相机距离拍摄目标行驶距离大约为22mm。22mm已经会发生运动拖影，因此，我们需要将曝光时间设置更低，一般设置为200us，在该速度下200us内的顺线路方向运动距离大概只有4.4mm，对于我们大分辨率、大视场的成像已经足够低，已经看不出运动拖影。由于成像相机有多个，当被触发时是同时被触发，且所有相机图像几乎同时到达成像程序，而一般无法同时将所有图像写到硬盘，因此成像软件需要做图像缓存，在触发间隙的时候逐步将缓存的图像写道硬盘。

还包括通常安装在车内的数据处理设备，其通过千兆以太网接收车顶目标检测组件的图像数据、存储；目标检测件分析、处理相机图像数据、识别接触网吊弦位置目标；并发送触发信号给电气控制设；

电气控制单元为所有检测设备提供电源供应，同时接收数据处理设备的触发信号，将数字信号转换为电信号，以ms级延时触发高清模板成像组件（相机、补光灯）同步工作，采集接触网吊弦位置的高清图像。为保证相机、补光灯同步工作触发控制电气逻辑采用下降沿触发。

高清图像经千兆网络传输至车内数据处理设备进行存储、归档。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明所涵盖。

Claims (10)

1.一种柔性接触网吊弦的检测方法，其特征在于，该方法包括：

获取多张含有激光光束的接触线图像，对接触线图像中的光斑特征进行二值化预处理得到图像数据集，其中：二值化后的图像由黑白像素点构成；

对图像数据集中的图像逐一遍历，进行BLOB块查找，查找图像上各个白色BLOB块；判断白色BLOB块是否同时满足以下两个条件, 两个条件的判断不分先后：

条件1：白色BLOB块的形态信息是否符合阈值形态区间；

条件2：白色BLOB块的位置信息是否符合阈值位置区间；

将同时满足两个条件的全部白色BLOB块作为样本输入图像，通过二分类模型来判断图形中是否存在吊弦形态；

所述二分类模型基于SVM训练，将有吊弦形态的白色BLOB块划入正样本，没有吊弦形态的白色BLOB块划入负样本，生成样本数据集；

所述二分类模型训练时还包括5300mm、5500mm、6000mm、6400mm高度状态训练，对每一个高度状态进行分类训练，得到不同高度的样本数据集，系统软件首先判断当前目标图像高度方向的像素值属于哪一个高度状态，再调用对应高度的分类训练模板进行吊弦模型匹配、识别接触网吊弦。

2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，通过目标检测组件获取多张含有激光光束的接触线图像，所述目标检测组件包括安装于车体中心线、倾斜向上聚焦于接触线的高速相机，安装在车体中心线、垂直于车体安装的线激光。

3.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，对含有激光光速的接触线图像进行光斑特征二值化预处理之前还包括过滤处理、差分处理和形态学处理。

4.如权利要求3所述的检测方法，其特征在于，对含有激光光速的接触线图像进行光斑特征二值化预处理之后还包括形态学处理。

5.如权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述形态学处理的过程为：对白色像素点进行膨胀，使断开的白色像素点完全连接。

6.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述白色BLOB块的形态信息包括面积信息、长度信息和高度信息，所述阈值形态区间包括阈值面积区间、阈值长度区间和阈值高度区间。

7.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述白色BLOB块的位置信息包括坐标位置信息，所述阈值位置区间为图像中一个预设固定窗口。

8.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述二分类模型训练时还包括多个高度状态训练，对每一个高度状态进行分类训练，得到不同高度的样本数据集。

9.一种柔性接触网吊弦的高清成像方法，其特征在于：基于权利要求1-8任一项所述的检测方法获取吊弦位置，触发目标成像组件拍照，按一杆一档的存储规则进行保存。

10.如权利要求9所述的高清成像方法，其特征在于，所述目标成像组件由安装在车顶的高亮补光灯和高清面阵相机组成，采用2组或4组目标成像组件散布局。