JP2002139305A - Pantograph obstacle detecting method and device - Google Patents
Pantograph obstacle detecting method and deviceInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は画像処理によりパン
タグラフ支障物を検出する技術に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a technique for detecting a pantograph obstacle by image processing.
【０００２】[0002]
【従来の技術】パンタグラフ支障物とは、走行する鉄道
車両のパンタグラフに接触して、走行に支障をきたす障
害物のことであり、例えばトロリ線を固定する曲線引き
金具等の支持物が車両に異常接近したり、自車両とは関
係ないトロリ線が近接すると、これらが支障物となる。2. Description of the Related Art A pantograph obstacle is an obstacle that interferes with running by contacting a pantograph of a running railway vehicle. For example, a support such as a curve pulling fixture for fixing a trolley wire is provided on the vehicle. If the vehicle approaches abnormally or a trolley wire unrelated to the host vehicle approaches, these become obstacles.
【０００３】従来より、これら支障物の検出手段とし
て、検測車や車両限界測定車などと呼ばれる専用の測定
車（以降、測定車と呼ぶ）が知られており、営業運転の
合間を縫って一定周期毎に運用されている。Conventionally, as a means for detecting these obstacles, a dedicated measuring vehicle (hereinafter referred to as a measuring vehicle) called an inspection vehicle or a vehicle limit measuring vehicle has been known. It is operated at regular intervals.
【０００４】これら測定車には、車体の傾きやレールの
変位等、各種状態を測定するセンサが多数取り付けられ
ており、そのセンサの１つとして、支障物の検出センサ
がある。Many sensors for measuring various states such as the inclination of the vehicle body and the displacement of the rails are attached to these measuring vehicles, and one of the sensors is a sensor for detecting an obstacle.
【０００５】支障物のセンサには、接触センサ、レーザ
センサ、光切断センサなどがあり、それぞれ以下の特徴
がある。 (1) 接触センサは、耐電圧の高いセンサを直接パンタグ
ラフに取り付け、支障物がパンタグラフに接触したかど
うかを測定するセンサである。測定車の一種には、金属
棒を測定車の周囲に針ネズミのように取り付け、物理的
な接触を測定するものもある。 (2) レーザセンサは、レーザの照射形状によりスポット
式レーザ、スキャン式レーザ、レンズ型レーザ（扇形に
照射）などがあり、反射波の位相差や照射したレーザ形
状の変形により測定対象までの絶対的な距離を測定する
センサである。 (3) 光切断センサは、縞状の光を測定対象に投光し、測
定対象の凹凸に沿った縞の変形を受光して、測定対象面
の３次元的な形状を測定するセンサである。The obstacle sensor includes a contact sensor, a laser sensor, a light cutting sensor, and the like, and each has the following features. (1) A contact sensor is a sensor that directly attaches a sensor with a high withstand voltage to a pantograph and measures whether or not an obstacle contacts the pantograph. In one type of measurement vehicle, a metal rod is attached like a mouse around the measurement vehicle to measure physical contact. (2) Laser sensors include spot-type lasers, scan-type lasers, and lens-type lasers (irradiating in a fan shape), etc., depending on the laser irradiation shape. It is a sensor that measures a typical distance. (3) A light cutting sensor is a sensor that emits striped light to a measurement target, receives deformation of a stripe along irregularities of the measurement target, and measures a three-dimensional shape of the measurement target surface. .
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】測定車は本来、経済的
且つ効率的な運用が要求されているために、必要最低限
の測定頻度で運用され、且つ、測定車台数の余裕がな
い。従って、緊急以外、あるいは、当初予定のスケジュ
ール以外では測定車を使用できず、測定車による支障物
検出は制限が多い。Since measuring vehicles are originally required to be economically and efficiently operated, they are operated with a minimum required measuring frequency, and there is no room for the number of measuring vehicles. Therefore, the measurement vehicle cannot be used except for an emergency or other than the originally scheduled schedule, and there are many restrictions on obstacle detection by the measurement vehicle.
【０００７】接触センサを用いた支障物検出は信頼性が
極めて高いが、下記の問題点がある。 接触センサが接触するまで支障物の存在が分からな
い。 測定車が高速走行で測定すると、支障物と接触センサ
が高速で衝突する。従って、２次障害を発生させないた
めにも、測定車は高速で走行できない。[0007] Obstacle detection using a contact sensor has extremely high reliability, but has the following problems. The existence of the obstacle is not known until the contact sensor contacts. When the measuring vehicle measures at high speed, the obstacle and the contact sensor collide at high speed. Therefore, the measuring vehicle cannot run at high speed in order not to cause a secondary obstacle.
【０００８】レーザセンサを用いた支障物検出には、下
記の問題点がある。 スポット式レーザとスキャン式レーザは、測定点まで
の距離を１点だけ測定するセンサであるので、高速走行
する測定車からはパンタグラフの近傍を広範囲に測定す
ることができない。 レンズ型レーザ（扇形照射）は、通常 CLASS-C以上
（JIS-C-6802規格）の強いレーザなので、人が立ち入る
場所では、安全上使用できない。[0008] Obstacle detection using a laser sensor has the following problems. Since the spot type laser and the scan type laser are sensors that measure only one point to the measurement point, it is not possible to measure the vicinity of the pantograph over a wide range from a measurement vehicle traveling at high speed. Lens-type lasers (fan-shaped irradiation) are usually strong lasers of CLASS-C or higher (JIS-C-6802 standard), so they cannot be used safely in places where people can enter.
【０００９】光切断センサの使用は、センサから投光さ
れた光が直射日光下では見えないため、夜間に限られ
る。従って、支障物の発生が予測される熱膨張の著しい
真夏の日中に、使用できない。[0009] The use of a light-cut sensor is limited to use at night because the light emitted from the sensor is invisible under direct sunlight. Therefore, it cannot be used during midsummer days when thermal expansion is remarkable, in which the occurrence of obstacles is expected.
【００１０】従って、本発明の課題は、上記問題点を解
消するパンタグラフ支障物検出技術を提供することであ
る。Accordingly, an object of the present invention is to provide a pantograph obstacle detection technique which solves the above-mentioned problems.
【００１１】[0011]
【課題を解決するための手段】請求項１に係る発明はパ
ンタグラフ支障物検出方法であり、車両に設置したカメ
ラでパンタグラフ近傍を撮影し、このカメラの映像出力
をモデルマッチングを用いてオンラインで画像処理する
ことによりパンタグラフの高さとトロリ線の偏位を測定
することを特徴とする。請求項２に係る発明はパンタグ
ラフ支障物検出装置であり、車両に設置され、パンタグ
ラフ近傍を撮影するカメラと、前記カメラの映像出力を
モデルマッチングによりオンラインで画像処理してパン
タグラフの高さとトロリ線の偏位を測定する画像処理部
を備える。The invention according to claim 1 is a method for detecting an obstacle in a pantograph, in which an image of the vicinity of the pantograph is photographed by a camera installed in a vehicle, and a video output of the camera is imaged online using model matching. The processing is characterized in that the height of the pantograph and the deviation of the trolley wire are measured. The invention according to claim 2 is a pantograph obstacle detection device, which is installed in a vehicle and captures an image of the vicinity of the pantograph, and performs online image processing on the video output of the camera by model matching to determine the height of the pantograph and the trolley line. An image processing unit for measuring the deviation is provided.
【００１２】請求項３に係る発明はパンタグラフ支障物
検出方法であり、車両に設置したカメラでパンタグラフ
近傍を撮影し、このカメラの映像出力をモデルマッチン
グを用いてオフラインで画像処理することによりパンタ
グラフの高さとトロリ線の偏位を測定することを特徴と
する。請求項４に係る発明はパンタグラフ支障物検出装
置車両に設置され、パンタグラフ近傍を撮影するカメラ
と、前記カメラの映像出力を記録する映像記録部と、こ
の映像記録部の記録映像を再生する映像再生部と、再生
映像をモデルマッチングにより画像処理してパンタグラ
フの高さとトロリ線の偏位を測定する画像処理部を備え
る。According to a third aspect of the present invention, there is provided a method for detecting an obstacle in a pantograph, wherein an image of the vicinity of the pantograph is photographed by a camera installed in a vehicle, and an image output of the camera is subjected to off-line image processing using model matching. It is characterized by measuring the height and the displacement of the trolley wire. The invention according to claim 4 is installed in a pantograph obstacle detection device vehicle, and a camera for photographing the vicinity of the pantograph, a video recording unit for recording a video output of the camera, and a video reproduction for reproducing a video recorded by the video recording unit. And an image processing unit that performs image processing on the reproduced video by model matching to measure the height of the pantograph and the deviation of the trolley line.
【００１３】請求項５に係る発明はパンタグラフ支障物
検出方法であり、車両に車両進行方向に対して横置きに
設置した２台のカメラでパンタグラフ近傍を撮影し、こ
のカメラの映像出力をモデルマッチングを用いて画像処
理することにより支障物の位置を検出することを特徴と
する。請求項６に係る発明はパンタグラフ支障物検出方
法であり、車両進行方向に対して横置きに車両に設置さ
れ、パンタグラフ近傍を撮影する２台のカメラと、前記
カメラの映像出力をモデルマッチングにより画像処理し
て支障物の位置を検出する画像処理部を備える。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a method for detecting an obstacle in a pantograph, wherein two cameras installed horizontally on a vehicle with respect to the traveling direction of the vehicle photograph an area near the pantograph, and a video output of the camera is model-matched. Is used to detect the position of the obstacle by performing image processing. The invention according to claim 6 is a pantograph obstacle detection method, wherein the two cameras are installed in a vehicle horizontally with respect to the traveling direction of the vehicle and photograph an area near the pantograph, and image output of the cameras is image-matched by model matching. An image processing unit for processing to detect the position of the obstacle is provided.
【００１４】請求項７に係る発明はパンタグラフ支障物
検出方法であり、車両に車両進行方向に対して縦置きに
設置した２台のカメラでパンタグラフ近傍を撮影し、こ
のカメラの映像出力をモデルマッチングを用いて画像処
理することにより支障物の位置を検出することを特徴と
する。請求項８に係る発明はパンタグラフ支障物検出装
置であり、車両進行方向に対して縦置きに車両に設置さ
れ、パンタグラフ近傍を撮影する２台のカメラと、前記
カメラの映像出力をモデルマッチングにより画像処理し
て支障物の位置を検出する画像処理部を備える。According to a seventh aspect of the present invention, there is provided a method for detecting an obstacle in a pantograph, wherein two cameras installed vertically in a vehicle in the traveling direction of the vehicle photograph an area near the pantograph, and a video output of the camera is model-matched. Is used to detect the position of the obstacle by performing image processing. The invention according to claim 8 is a pantograph obstacle detection device, which is installed in a vehicle vertically with respect to the traveling direction of the vehicle, and two cameras for photographing the vicinity of the pantograph, and an image output of the cameras being image-matched by model matching. An image processing unit for processing to detect the position of the obstacle is provided.
【００１５】請求項９に係る発明はパンタグラフ支障物
検出方法であり、車両に設置したカメラでパンタグラフ
近傍を撮影し、このカメラの映像出力をパタンマッチン
グを用いて画像処理することによりパンタグラフの位置
を検出することを特徴とする。請求項１０に係る発明は
パンタグラフ支障物検出装置であり、車両に設置され、
パンタグラフ近傍を撮影するカメラと、前記カメラの映
像出力をパタンマッチングにより画像処理してパンタグ
ラフの位置を検出する画像処理部を備える。According to a ninth aspect of the present invention, there is provided a method for detecting an obstacle in a pantograph, wherein the position of the pantograph is determined by photographing the vicinity of the pantograph with a camera installed in a vehicle and performing image processing on an image output from the camera using pattern matching. It is characterized by detecting. The invention according to claim 10 is a pantograph obstacle detection device, which is installed in a vehicle,
The camera includes a camera that captures an image of the vicinity of the pantograph, and an image processing unit that performs image processing on the video output of the camera by pattern matching to detect the position of the pantograph.
【００１６】請求項１１に係る発明はパンタグラフ支障
物検出方法であり、車両に設置したカメラでパンタグラ
フ近傍を撮影し、このカメラの映像出力をパタンマッチ
ングを用いて画像処理することによりトロリ線の位置を
検出することを特徴とする。請求項１２に係る発明はパ
ンタグラフ支障物検出装置であり、車両に設置され、パ
ンタグラフ近傍を撮影するカメラと、前記カメラの映像
出力をパタンマッチングにより画像処理してトロリ線の
位置を検出する画像処理部を備える。An eleventh aspect of the present invention is a pantograph obstacle detecting method, wherein an image of the vicinity of the pantograph is photographed by a camera installed in a vehicle, and an image output of the camera is subjected to image processing using pattern matching to thereby determine the position of the trolley wire. Is detected. The invention according to claim 12 is a pantograph obstacle detection device, a camera installed in a vehicle, which captures an image of the vicinity of the pantograph, and image processing for detecting the position of a trolley line by performing image processing on the video output of the camera by pattern matching. It has a unit.
【００１７】請求項１３に係る発明はパンタグラフ支障
物検出方法であり、車両に設置したカメラでパンタグラ
フ近傍をステレオ撮影し、このカメラの映像出力を画像
処理してステレオ計測することによりトロリ線支持物の
位置を検出することを特徴とする。請求項１４に係る発
明はパンタグラフ支障物検出装置であり、車両に設置さ
れ、パンタグラフ近傍をステレオ撮影するカメラと、前
記カメラの映像出力を画像処理しステレオ計測してトロ
リ線支持物の位置を検出する画像処理部を備える。According to a thirteenth aspect of the present invention, there is provided a method for detecting an obstacle in a pantograph, wherein a camera installed in a vehicle takes a stereo image of the vicinity of the pantograph, performs image processing on an image output from the camera, and performs stereo measurement. Is detected. The invention according to claim 14 is a pantograph obstacle detection device, which is installed in a vehicle and detects a position of a trolley wire support by performing a stereo measurement by processing an image output of the camera by stereo-photographing the vicinity of the pantograph. And an image processing unit.
【００１８】請求項１５に係る発明はパンタグラフ支障
物検出方法であり、車両に設置したカメラでパンタグラ
フ近傍を撮影し、このカメラの映像出力を画像処理して
アークを検出することを特徴とする。請求項１６に係る
発明はパンタグラフ支障物検出方法であり、車両に設置
され、パンタグラフ近傍を撮影するカメラと、前記カメ
ラの映像出力を画像処理してアークを検出する画像処理
部を備える。The invention according to claim 15 is a pantograph obstacle detecting method, wherein an arc is detected by taking an image of the vicinity of the pantograph with a camera installed in a vehicle and processing the image output of the camera. The invention according to claim 16 is a pantograph obstacle detection method, comprising: a camera installed in a vehicle, which captures an image in the vicinity of the pantograph, and an image processing unit which performs image processing on an image output from the camera to detect an arc.
【００１９】請求項１７に係る発明はパンタグラフ支障
物検出方法であり、車両に設置したカメラでパンタグラ
フ近傍をステレオ撮影し、前記カメラの映像出力を画像
処理して、パンタグラフ端点を原点とした左右の位置の
差からわたり線の離隔距離を測定することを特徴とす
る。請求項１８に係る発明はパンタグラフ支障物検出装
置であり、車両に設置され、パンタグラフ近傍をステレ
オ撮影するカメラと、前記カメラの映像出力を画像処理
しパンタグラフ端点を原点とした左右の位置の差からわ
たり線の離隔距離を測定する画像処理部を備える。The invention according to claim 17 is a pantograph obstacle detecting method, wherein a camera installed in a vehicle takes a stereo image of the vicinity of the pantograph, performs image processing on the video output of the camera, and sets the left and right with the pantograph end point as the origin. The method is characterized in that a separation distance of a crossing line is measured from a difference in position. The invention according to claim 18 is a pantograph obstacle detection device, which is installed in a vehicle, and which performs stereo imaging of a vicinity of the pantograph, and a difference between left and right positions with respect to an end point of the pantograph by processing an image output of the camera. An image processing unit for measuring the separation distance of the crossing line is provided.
【００２０】請求項１９に係る発明はパンタグラフ支障
物検出方法であり、車両に設置したカメラでパンタグラ
フ近傍をステレオ撮影し、前記カメラの映像出力を画像
処理して、パンタグラフから仮想的に延伸した直線とト
ロリ線との交点の左右画像における差からわたり線の離
隔距離を測定することを特徴とする。請求項２０に係る
発明はパンタグラフ支障物検出装置であり、車両に設置
され、パンタグラフ近傍をステレオ撮影するカメラと、
前記カメラの映像出力を画像処理しパンタグラフから仮
想的に延伸した直線とトロリ線との交点の左右画像にお
ける差からわたり線の離隔距離を測定する画像処理部を
備える。The invention according to claim 19 is a method for detecting an obstacle in a pantograph, in which a camera installed in a vehicle takes a stereo image of the vicinity of the pantograph, performs image processing on the video output of the camera, and virtually extends a straight line from the pantograph. The separation distance between the lines is measured from the difference between the left and right images of the intersection of the trolley line with the trolley line. The invention according to claim 20 is a pantograph obstacle detection device, which is installed in a vehicle and shoots a stereo image of the vicinity of the pantograph,
An image processing unit is provided for processing the video output of the camera and measuring the separation distance of the line across the difference between the left and right images of the intersection of the straight line virtually extended from the pantograph and the trolley line.
【００２１】[0021]
【発明の実施の形態】以下、図１〜図１６を参照して、
本発明を説明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Referring to FIGS.
The present invention will be described.
【００２２】［発明の基本的な考え方］本発明の基本的
な考え方は、測定車に限らず任意の車両、例えば営業車
の屋根にカメラ（例えばＩＴＶカメラ）を設置し、この
カメラでパンタフラフ付近の映像を撮影し、この映像を
画像処理することにより、パンタグラフの高さとトロリ
線の偏位等を検出することである。[Basic Concept of the Invention] The basic concept of the present invention is that a camera (for example, an ITV camera) is installed on the roof of an arbitrary vehicle, for example, a business vehicle, and is not limited to a measurement vehicle, and this camera is used near a pantahraf Is to detect the height of the pantograph and the displacement of the trolley line by performing image processing on the image.
【００２３】［実施形態例１：基本的構成その１（オン
ライン画像処理）］[First Embodiment: Basic Configuration 1 (Online Image Processing)]
【００２４】図１に本実施形態例１に係るパンタグラフ
支障物検出装置の構成を示し、図２にその画像処理のフ
ローチャートを示す。FIG. 1 shows the configuration of a pantograph obstacle detecting device according to the first embodiment, and FIG. 2 shows a flowchart of the image processing.
【００２５】図１に示すパンタグラフ支障物検出装置
は、１台のＩＴＶカメラ２と、画像処理部３から構成さ
れる。カメラ２は、パンタグラフ付近を撮影するために
例えば営業車の屋根１に設置されている。画像処理部３
は、カメラ２の映像出力をオンラインで画像処理するこ
とによりパンタグラフとトロリ線（ともに図示省略）の
位置を測定する。画像処理部３は測定値を結果記録部４
に出力し、記録する。撮影用の照明（図示省略）は通常
ハロゲンランプを使用するが、カメラ２上の照度が必要
であって、可視光の光量を大きくできない場合には、赤
外線照明を使用しても良い。また、画像処理部３及び結
果記録部４はオンライン処理のため、通常、車両内に設
置される。The pantograph obstacle detecting device shown in FIG. 1 includes one ITV camera 2 and an image processing unit 3. The camera 2 is installed, for example, on the roof 1 of a commercial vehicle to photograph the vicinity of the pantograph. Image processing unit 3
Measures the positions of the pantograph and the trolley line (both not shown) by performing image processing of the video output of the camera 2 online. The image processing unit 3 stores the measured values in the result recording unit 4
And record it. A halogen lamp is normally used for illumination for photographing (not shown). However, when the illuminance on the camera 2 is required and the amount of visible light cannot be increased, infrared illumination may be used. The image processing unit 3 and the result recording unit 4 are usually installed in the vehicle for online processing.
【００２６】画像処理部３における画像処理を、図２を
参照して、以下に説明する。 (1) 予め、パンタグラフのモデルを登録しておく（ステ
ップＳ１）。 (2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステ
ップＳ２）。 (3) 周知のモデルマッチング法により画像中のパンタグ
ラフを検出し、検出したパンタグラフの位置と角度を求
めて記録する（ステップＳ３、Ｓ５）。 (4) 周知のエッジ検出法と特徴検出法により画像から直
線を検出して、パンタグラフから交差して延びる直線の
位置と角度を求めてトロリー線として記録する（ステッ
プＳ４、Ｓ５）。 (5) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(3)
(4)を実行する。このような処理(5) →(2)(3)(4) を映
像出力が終了するまで繰り返す。 (6) 上記(3)(4)で得られた位置と角度において、時系列
的な位置の連続性、角度の連続性が取れない直線を削除
したり、あるいは、特異な直線を削除して、時系列で連
続した直線をトロリ線と判断して出力する（ステップＳ
６）。これにより、パンタグラフの高さとトロリ線の偏
位が測定でき、これから支障物の検出が可能となる。The image processing in the image processing section 3 will be described below with reference to FIG. (1) A pantograph model is registered in advance (step S1). (2) A still image is obtained from the video output from the camera (step S2). (3) The pantograph in the image is detected by a well-known model matching method, and the position and angle of the detected pantograph are obtained and recorded (steps S3 and S5). (4) A straight line is detected from the image by a well-known edge detection method and feature detection method, and the position and angle of the straight line extending from the pantograph are obtained and recorded as a trolley line (steps S4 and S5). (5) Return to (2) above, acquire the next still image, and (3)
Execute (4). Such processing (5) → (2) (3) (4) is repeated until the video output ends. (6) In the positions and angles obtained in (3) and (4) above, delete straight lines that do not have continuity of time-series positions and angles, or delete peculiar straight lines. , A straight line continuous in time series is determined and output as a trolley wire (step S
6). Thereby, the height of the pantograph and the deviation of the trolley wire can be measured, and the obstacle can be detected from this.
【００２７】ここで、モデルマッチング法では、例えば
特開平７−２７１９７９号公報に開示のように、モデル
画像と撮影した入力画像とを比較し、その同異を判定し
たり、同異から所望の要素を検出する。エッジ検出法で
は、例えば特開平８−０１４８２０号公報に開示のよう
に、濃淡の階調がある画像から濃淡変化の大きい点をエ
ッジとして検出する。特徴抽出法では、例えば特開平７
−２７１９７９号公報に開示のように、画像を構成する
直線や曲線を要素として抽出する。Here, in the model matching method, for example, as disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-271979, a model image is compared with a photographed input image to determine the difference, Find an element. In the edge detection method, for example, as disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. H08-014820, a point having a large change in shading is detected as an edge from an image having shading. In the feature extraction method, for example,
As disclosed in JP-A-271979, a straight line or a curve constituting an image is extracted as an element.
【００２８】このように、本例では、カメラ２と周辺装
置（画像処理装置３及び結果記録部４）を車両に取り付
けて、画像処理装置３によりパンタグラフの高さとトロ
リー線の偏位をオンライン処理で測定する。これによ
り、以下の利点がある。 営業車にＩＴＶカメラ２、画像処理装置３及び結果記
録部４を取り付けることが可能な構成であるから、この
場合は、測定車に比べて装置製造費用、あるいは、その
購買費用が安価である。 営業車の走行（営業走行）のついでに測定することが
できるので、専用の運転手が必要な測定車に比べて、測
定費用が安価である。 従来のような接触センサを使用せず、被接触な画像処
理を用いるので、支障物が衝突する前に支障物を検出で
き、障害の予防保全ができる。 従来のような接触センサを使用せず、被接触な画像処
理を用いるので、高速走行が可能である。 従来のレーザセンサは１点を測定するが、画像処理を
用いることによりパンタグラフ付近の広域を、走行中に
１度に測定することができる。 画像処理を用いるので、レーザセンサのような高出力
による制約がない。 光切断センサを使用せず、画像処理を用いるので、昼
夜両方で測定できる。特に、支障物の発生が予想される
熱膨張の著しい真夏の日中でも、支障物を測定できる。As described above, in this example, the camera 2 and the peripheral devices (the image processing device 3 and the result recording unit 4) are mounted on the vehicle, and the image processing device 3 performs online processing of the height of the pantograph and the deviation of the trolley line. Measure with This has the following advantages. Since the ITV camera 2, the image processing device 3, and the result recording unit 4 can be attached to a commercial vehicle, in this case, the device manufacturing cost or the purchase cost is lower than that of a measuring vehicle. Since the measurement can be performed in addition to the traveling of the commercial vehicle (business traveling), the measurement cost is lower than that of a measuring vehicle that requires a dedicated driver. Since contactless image processing is used without using a conventional contact sensor, an obstacle can be detected before the obstacle collides, and preventive maintenance of the obstacle can be performed. High-speed traveling is possible because a contacted image processing is used without using a conventional contact sensor. A conventional laser sensor measures one point, but by using image processing, a wide area near a pantograph can be measured at a time during traveling. Since image processing is used, there is no restriction due to high output unlike a laser sensor. Since image processing is used without using a light cutting sensor, measurement can be performed both day and night. In particular, obstacles can be measured even in the mid-summer day when thermal expansion, in which obstacles are expected to occur, is remarkable.
【００２９】［実施形態例２：基本的構成その２（オフ
ライン画像処理）］本実施形態例２は、実施形態例１と
は目的及びフローチャート（図２）は同じであるが、図
３に示すように、装置構成を車載部と測定部に２分し、
オフラインで画像処理する点が異なる。[Second Embodiment: Basic Configuration 2 (Offline Image Processing)] Although the purpose and flowchart (FIG. 2) of the second embodiment are the same as those of the first embodiment, they are shown in FIG. As described above, the device configuration is divided into an in-vehicle unit and a measurement unit,
The difference is that image processing is performed offline.
【００３０】即ち、図３に示すパンタグラフ支障物検出
装置は、２台のＩＴＶカメラ２のうち１台と、映像記録
部５と、映像再生部部６及び画像処理部３から構成され
る。カメラ２は営業車等の屋根１に設置されており、パ
ンタグラフ付近を撮影する。映像記録部５は車両の適宜
な場所に設置されており、カメラ２の映像出力をリアル
タイムに記録する。映像再生部部６は地上あるいは車両
内など、適当な場所に設置されており、映像記録部５の
映像をオフラインで再生する。画像処理部３及び結果記
録部４も地上あるいは車両内など、適当な場所に設置さ
れており、画像処理部３は映像再生部部６で再生した映
像をオフラインで図２と同様に画像処理して、パンタグ
ラフの位置と角度及びトロリ線の位置と角度から、パン
タグラフとトロリ線の偏位を測定する。That is, the pantograph obstacle detection device shown in FIG. 3 includes one of the two ITV cameras 2, a video recording unit 5, a video reproduction unit 6, and an image processing unit 3. The camera 2 is installed on the roof 1 of a commercial vehicle or the like, and captures an image around the pantograph. The video recording unit 5 is installed at an appropriate place in the vehicle, and records the video output of the camera 2 in real time. The video reproducing unit 6 is installed at an appropriate place such as on the ground or in a vehicle, and reproduces the video of the video recording unit 5 offline. The image processing unit 3 and the result recording unit 4 are also installed at an appropriate place such as on the ground or in a vehicle. The image processing unit 3 performs image processing on the video reproduced by the video reproduction unit 6 offline in the same manner as in FIG. Then, the displacement of the pantograph and the trolley wire is measured from the position and the angle of the pantograph and the position and the angle of the trolley wire.
【００３１】本例では、車載部のカメラ２で撮影したパ
ンタグラフ付近の映像出力を映像記録部５に記録してお
き、この記録した映像を都合の良い時間帯や場所で、映
像再生部５により再生し、画像処理部３によりオフライ
ンで画像処理してパンタグラフの高さとトロリ線の偏位
を測定し、測定値を結果記録部４に記録する。In this embodiment, a video output near the pantograph taken by the camera 2 of the vehicle-mounted unit is recorded in the video recording unit 5 and the recorded video is recorded by the video reproducing unit 5 at a convenient time and place. The image is reproduced and image-processed offline by the image processing unit 3 to measure the height of the pantograph and the deviation of the trolley wire, and record the measured values in the result recording unit 4.
【００３２】従って、本例は、リアルタイムに検出結果
が要求されない場合に有効であり、以下の利点がある。 画像処理装置３に高い処理能力が要求されない。 営業車等に設置する車載部（カメラ２及び映像記録部
５）には時間的な制約があるが、測定部（映像再生部
６、画像処理部３及び結果記録部４）には時間的な制約
がない。従って、複数ｎ組の車載部に対して測定部を１
組設けることにより、測定部の稼働率を上げることがで
きる。Therefore, this embodiment is effective when a detection result is not required in real time, and has the following advantages. No high processing capability is required for the image processing device 3. The in-vehicle unit (camera 2 and video recording unit 5) installed in a commercial vehicle or the like has time restrictions, but the measuring unit (video reproduction unit 6, image processing unit 3, and result recording unit 4) has a temporal restriction. There are no restrictions. Therefore, one measuring unit is provided for a plurality of n sets of in-vehicle units.
By providing the set, the operation rate of the measuring unit can be increased.
【００３３】図１においても、カメラ２と画像処理部３
間の無線の信号授受によりオンライン処理が可能な場合
は、カメラ２のみを車両に設置し、画像処理部３及び結
果記録部４を地上等適宜な場所に設置しても良い。Also in FIG. 1, the camera 2 and the image processing unit 3
When online processing is possible by wireless signal transmission and reception between the cameras, only the camera 2 may be installed in the vehicle, and the image processing unit 3 and the result recording unit 4 may be installed in an appropriate place such as on the ground.
【００３４】［実施形態例３：カメラ２台の横置構成］
本実施形態例３の目的は測定車に限らず営業車等任意の
車両の屋根にカメラ（例えばＩＴＶカメラ）を車両進行
方向に横置きに２台設置し、このカメラでパンタフラフ
付近の映像をステレオ撮影し、この映像を画像処理する
ことにより、パンタグラフ支障物を検出することであ
る。[Third Embodiment: Horizontal Configuration of Two Cameras]
The purpose of the third embodiment is not limited to the measurement vehicle, but two cameras (for example, ITV cameras) are installed horizontally on the roof of any vehicle such as a business vehicle in the traveling direction of the vehicle, and this camera is used to stereoscopically display images near the panta fluff. This is to detect a pantograph obstacle by taking a picture and performing image processing on this video.
【００３５】図４に本実施形態例３に係るパンタグラフ
支障物検出装置の構成を示し、図５にその画像処理のフ
ローチャートを示す。FIG. 4 shows the configuration of the pantograph obstacle detecting device according to the third embodiment, and FIG. 5 shows a flowchart of the image processing.
【００３６】図４に示すパンタグラフ支障物検出装置
は、２台のＩＴＶカメラ２と、画像処理部３から構成さ
れる。２台のカメラ２は、パンタグラフ７付近を撮影す
るために営業車等の屋根１に、車両進行方向に直角な方
向に並べて横置きに設置されている。画像処理部３は、
２台のカメラ２の映像出力を入力し、画像処理すること
によりパンタグラフ７付近の支障物らしきものの位置を
測定し、その測定値を結果記録部４に出力する。結果記
録部４では、予め設定した閾値により、パンタグラフ７
に近接している支障物を記録する。The pantograph obstacle detecting device shown in FIG. 4 includes two ITV cameras 2 and an image processing unit 3. The two cameras 2 are installed side by side in a direction perpendicular to the vehicle traveling direction on the roof 1 of a commercial vehicle or the like to photograph the vicinity of the pantograph 7. The image processing unit 3
The video outputs of the two cameras 2 are input and image processing is performed to measure the positions of obstacles near the pantograph 7 and output the measured values to the result recording unit 4. In the result recording unit 4, the pantograph 7 is set according to a preset threshold value.
Record any obstacles that are close to.
【００３７】画像処理部３における画像処理を、図５を
参照して、以下に説明する。 (1) 予め、パンタグラフのモデル登録と、パンタグラフ
の離隔距離の閾値を設定しておく（ステップＳ１１）。 (2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステ
ップＳ１２）。 (3) 周知のモデルマッチング法によりパンタグラフを検
出し、ステレオ計測により、パンタグラフの３次元座標
を求めて、記録する（ステップＳ１３、ステップＳ１
５）。 (4) 周知のエッジ検出法によりパンタグラフ付近の輪郭
を検出し、ステレオ計測により、輪郭の３次元座標を求
めて記録する（ステップＳ１４、ステップＳ１５）。 (5) 上記(3) のパンタグラフの３次元座標と上記(4) 輪
郭の３次元座標との差から、パンタグラフの離隔距離を
計算する（ステップＳ１６）。 (6) 上記(5) で計算した離隔距離が上記(1) で設定した
閾値以下であれば、支障物と判定して結果記録部４に記
録する。（ステップＳ１７）。 (7) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(3)
〜(6) を実行する。この処理（(7) →(2)(3)(4)(5)(6))
は映像出力が終了するまで繰り返す。The image processing in the image processing section 3 will be described below with reference to FIG. (1) Pantograph model registration and a threshold value of the separation distance of the pantograph are set in advance (step S11). (2) A still image is obtained from the output video of the camera (step S12). (3) A pantograph is detected by a well-known model matching method, and three-dimensional coordinates of the pantograph are obtained and recorded by stereo measurement (steps S13 and S1).
5). (4) A contour near the pantograph is detected by a known edge detection method, and three-dimensional coordinates of the contour are obtained and recorded by stereo measurement (steps S14 and S15). (5) The separation distance of the pantograph is calculated from the difference between the three-dimensional coordinates of the pantograph in (3) and the three-dimensional coordinates of the contour in (4) (step S16). (6) If the separation distance calculated in (5) is equal to or smaller than the threshold set in (1), it is determined as an obstacle and recorded in the result recording unit 4. (Step S17). (7) Return to (2) above, acquire the next still image, and (3)
Perform ~ (6). This processing ((7) → (2) (3) (4) (5) (6))
Is repeated until the video output ends.
【００３８】本例は画像処理により支障物の位置を検出
するものであり、例えばパンタグラフ７からトロリ線、
パンタグラフ７からトロリ支持物までの相対距離を測定
することができる。In this embodiment, the position of an obstacle is detected by image processing.
The relative distance from the pantograph 7 to the trolley support can be measured.
【００３９】本例では、画像処理部３が車両に設置され
ているので、オンラインの画像処理が可能である。もち
ろん、図３に示したと同様、２台のカメラ２と映像記録
部５を車両に設置し、これとは別の場所に、映像再生部
６、画像処理部３及び結果記録部４を設置して、オフラ
インで画像処理を行う構成とすることもできる。In this example, since the image processing section 3 is installed in the vehicle, online image processing is possible. Of course, as shown in FIG. 3, the two cameras 2 and the video recording unit 5 are installed in the vehicle, and the video playback unit 6, the image processing unit 3, and the result recording unit 4 are installed in another place. In addition, a configuration in which image processing is performed offline can be adopted.
【００４０】［実施形態例４：カメラ２台の縦置構成］
本実施形態例４は、実施形態例３と目的及びフローチャ
ート（図５）は同じであるが、図６あるいは図７に示す
ように、２台のＩＴＶカメラ２の設置位置が車両進行方
向に対して平行な縦置である点が異なる。[Embodiment 4: Vertical arrangement of two cameras]
The fourth embodiment has the same purpose and flowchart (FIG. 5) as the third embodiment. However, as shown in FIG. 6 or 7, the installation positions of the two ITV cameras 2 are different from the vehicle traveling direction. And that they are parallel and vertical.
【００４１】２台のカメラ２の設置位置については、図
６に示す例では、パンタグラフ７の直下に１台のカメラ
２がパンタグラフ７に向けて設置され、そこから車両進
行方向に一定距離離れた位置にもう１台のカメラ２が同
方向に向けて設置される。図７に示す例では、パンタグ
ラフ７を挟んで、２台のカメラ２が対向して設置され
る。In the example shown in FIG. 6, one camera 2 is installed directly below the pantograph 7 toward the pantograph 7 and is separated from the two cameras 2 by a certain distance in the vehicle traveling direction. Another camera 2 is installed at the position in the same direction. In the example shown in FIG. 7, two cameras 2 are installed to face each other with the pantograph 7 interposed therebetween.
【００４２】本例は、カメラ２の設置位置に制約がない
場合に有効であり、車両進行方向に直交する曲線引き金
具（図示省略）などを、精度良く位置測定することがで
きる。This example is effective when there is no restriction on the installation position of the camera 2, and it is possible to accurately measure the position of a curved trigger (not shown) orthogonal to the traveling direction of the vehicle.
【００４３】［実施形態例５：パンタグラフの位置検
出］本実施形態例５は画像中のパンタグラフの位置検出
を目的としており、実施形態例１におけるモデルマッチ
ング法の代わりに、パターンマッチング法を使用してパ
ンタグラフを検出する点が異なる。従って、パンタグラ
フ支障物検出装置の構成は図１と同じであるが、そのう
ち、画像処理部３は図２とは異なり、図８に示すフロー
チャートが適用される。[Fifth Embodiment: Pantograph Position Detection] The fifth embodiment aims at detecting the position of a pantograph in an image, and uses a pattern matching method instead of the model matching method in the first embodiment. The difference is that the pantograph is detected. Therefore, the configuration of the pantograph obstacle detection device is the same as that of FIG. 1, but the image processing unit 3 is different from that of FIG. 2, and the flowchart shown in FIG. 8 is applied.
【００４４】図８を参照して、画像処理部３における画
像処理を以下に説明する。 (1) 予め、パンタグラフの濃淡値をパターンとして登録
しておく（ステップＳ２１）。 (2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステ
ップＳ２２）。 (3) 周知のパターンマッチング法、例えば正規化相関か
ら上記(2) の静止画像と上記(1) のパターンとがマッチ
ングする座標と角度を求める（ステップＳ２３）。この
際、パターンマッチングで得られる複数の座標と角度を
候補として保存する。 (4) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(3)
を実行する。このような処理(4) →(2)(3)を映像出力が
終了するまで繰り返す。 (5) 上記(3) で得られた座標のうち、時系列的な統計か
ら特異点を削除したり、あるいは、位置の連続性が取れ
ない座標を削除して、連続した位置と角度を求め出力す
る（ステップＳ２４）。これにより、パンタグラフの高
さが測定でき、これから支障物の検出が可能となる。With reference to FIG. 8, image processing in the image processing section 3 will be described below. (1) The gray value of the pantograph is registered in advance as a pattern (step S21). (2) A still image is obtained from the output video of the camera (step S22). (3) Coordinates and angles at which the still image (2) matches the pattern (1) are obtained from a well-known pattern matching method, for example, a normalized correlation (step S23). At this time, a plurality of coordinates and angles obtained by pattern matching are stored as candidates. (4) Return to (2) above, acquire the next still image, and (3)
Execute Such processing (4) → (2) (3) is repeated until the video output ends. (5) From the coordinates obtained in (3) above, delete the singular point from the time-series statistics, or delete the coordinates whose position is not continuous, and calculate the continuous position and angle. Output (Step S24). Thereby, the height of the pantograph can be measured, and the obstacle can be detected from this.
【００４５】ここで、正規化相関では、例えば特開平８
−０４３０２４号公報に開示のように、濃淡のパターン
と入力した濃淡画像の各部分との相関を正規化して、相
関の強い部分がパターンに一致していると判定する。Here, in the case of the normalized correlation, for example,
As disclosed in Japanese Patent Publication No. 043024, the correlation between the grayscale pattern and each part of the input grayscale image is normalized, and it is determined that a part having a strong correlation matches the pattern.
【００４６】上記(1) のパタンや上記(3) の正規化相関
では濃淡値を使用しているが、周知のＬＯＧ法やデリー
チ法など、エッジ情報を使用して、パターンマッチング
を行っても良い。Although gray values are used in the pattern (1) and the normalized correlation in (3), pattern matching using edge information, such as the well-known LOG method or the deleach method, may be performed. good.
【００４７】本例は例えば正規化相関によるパターンマ
ッチング法を使用してパンタグラフを検出するため、検
出位置の精度が良い利点がある。In this example, since the pantograph is detected using, for example, the pattern matching method based on the normalized correlation, there is an advantage that the accuracy of the detection position is good.
【００４８】［実施形態例６：トロリ線位置検出］本実
施形態例６は画像中のトロリ線の位置検出を目的として
おり、実施形態例１におけるモデルマッチング法の代わ
りに、パタンマッチング法を使用してトロリ線の偏位を
検出する点が異なる。従って、パンタグラフ支障物検出
装置の構成は図１と同じであるが、そのうち、画像処理
部３は図２とは異なり、図９に示すフローチャートが適
用される。[Embodiment 6: Detection of trolley wire position] This embodiment 6 aims at detecting the position of a trolley wire in an image, and uses a pattern matching method instead of the model matching method in the first embodiment. The difference is that the displacement of the trolley wire is detected. Therefore, the configuration of the pantograph obstacle detection device is the same as that of FIG. 1, but the image processing unit 3 is different from that of FIG. 2 and the flowchart shown in FIG. 9 is applied.
【００４９】図９を参照して、画像処理部３における画
像処理を以下に説明する。 (1) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステ
ップＳ３１）。 (2) 周知のエッジ検出（例えばＬＯＧ法）、ハブ変換に
より画像から直線とそれの位置と角度を取得する（ステ
ップＳ３２）。この際、得られる複数の直線（位置と角
度）を候補として保存する。 (3) 上記(1) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2)
を実行する。このような処理(3) →(1)(2)を映像出力が
終了するまで繰り返す。 (4) 上記(2) で得られた直線の位置と角度において、時
系列的な統計から、時系列的な位置の連続性や角度の連
続性が取れない直線を削除したり、あるいは、特異な直
線を削除して、時系列で連続した直線を出力する（ステ
ップＳ３３）。これにより、トロリ線の偏位が測定で
き、これから支障物の検出が可能となる。With reference to FIG. 9, the image processing in the image processing section 3 will be described below. (1) A still image is obtained from an output video of a camera (step S31). (2) A straight line and its position and angle are acquired from the image by well-known edge detection (for example, LOG method) and hub conversion (step S32). At this time, a plurality of obtained straight lines (position and angle) are stored as candidates. (3) Return to (1) above, acquire the next still image, and (2)
Execute Such processes (3) → (1) and (2) are repeated until the video output ends. (4) For the position and angle of the straight line obtained in (2) above, remove straight lines from the time-series statistics that do not have continuity of time-series position or angle, or use The straight line is deleted, and a straight line continuous in time series is output (step S33). Thereby, the deflection of the trolley wire can be measured, and the obstacle can be detected from this.
【００５０】上記(2) ではＬＯＧ法でエッジ検出を行っ
ているが、それの代わりに、垂直成分抽出に特化したフ
ィルタを使用してエッジ検出を行っても良い。In the above (2), edge detection is performed by the LOG method. Alternatively, edge detection may be performed using a filter specialized for vertical component extraction.
【００５１】本例は簡単な構成でトロリ線の偏位を検出
することができる利点がある。This embodiment has an advantage that the displacement of the trolley wire can be detected with a simple configuration.
【００５２】［実施形態例７：トロリ線支持物の位置検
出］本実施形態例７では、画像処理を使用してトロリ支
持物の位置を測定する。即ち、パンタグラフ支障物検出
装置の構成は図１と同様であり、図１０に示すように、
車両屋根１上にカメラ２（本例では、ステレオ計測用の
もの、あるいは２台のカメラが使用される）が設置さ
れ、これは図示しないが、図１に示したように画像処理
部３に接続され、画像処理部３は結果記録部４に接続さ
れる。図１０中、８はトロリ線支持物、９は代表点、１
０は平面、１１はトロリ線、１２は電車線柱である。[Embodiment 7: Detection of the position of the trolley wire support] In the seventh embodiment, the position of the trolley support is measured using image processing. That is, the configuration of the pantograph obstacle detection device is the same as that of FIG. 1, and as shown in FIG.
A camera 2 (in this example, one for stereo measurement or two cameras is used) is installed on a vehicle roof 1, which is not shown, but is provided to an image processing unit 3 as shown in FIG. The image processing unit 3 is connected to the result recording unit 4. In FIG. 10, 8 is a trolley wire support, 9 is a representative point, 1
0 is a plane, 11 is a trolley wire, and 12 is a train pole.
【００５３】画像処理部３は、カメラ２の映像出力から
トロリ線支持物８の代表的な点９（通常、複数点）をス
テレオ計測し、この点９を用いてトロリ線支持物８の形
状を平面１０に投影して、トロリ線支持物８とパンタグ
ラフとの相対距離を測定し、測定値を結果記録部４に出
力して記録する。The image processing section 3 performs stereo measurement of representative points 9 (usually a plurality of points) of the trolley wire support 8 from the video output of the camera 2 and uses the points 9 to form the shape of the trolley wire support 8. Is projected onto the plane 10, the relative distance between the trolley wire support 8 and the pantograph is measured, and the measured value is output to the result recording unit 4 and recorded.
【００５４】ここで、代表的な点９とは、トロリ線支持
物８が垂直なエッジを多く持つ箇所であり、平面１０と
は、ステレオ計測した点を通過し、且つ、車両進行方向
に直交する平面である。Here, the representative point 9 is a point where the trolley wire support 8 has many vertical edges, and the plane 10 passes through the points measured in stereo and is orthogonal to the vehicle traveling direction. It is a plane to do.
【００５５】画像処理部３における画像処理は概ね図９
に準じるので、図９を参照して以下に説明する。 (1) カメラの出力映像から、静止画像を取得する。 (2) パンタグラフの位置を前述した実施形態例５の方法
で取得する。 (3) 周知のエッジ検出で、トロリ線から延びるエッジで
垂直エッジが多い点を代表点としてステレオ計測する。 (4) 上記(3) で計測した代表点を通過し、車両進行方向
に直交する平面を求め、この平面にトロリ線支持物の輪
郭を投影する。 (5) 検出したパンタグラフと、平面に近似したトロリ線
支持物の輪郭との距離（離隔距離）を取得し、記録す
る。 (6) 上記(1) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2)
〜(5) を実行する。この処理(6) →(1) 〜(5) を映像出
力が終了するまで繰り返す。The image processing in the image processing section 3 is substantially the same as that shown in FIG.
Therefore, description will be made below with reference to FIG. (1) Obtain a still image from the video output from the camera. (2) The position of the pantograph is obtained by the method of the fifth embodiment described above. (3) In the well-known edge detection, stereo measurement is performed using a point having many vertical edges extending from the trolley line as a representative point. (4) A plane passing through the representative point measured in (3) above and orthogonal to the vehicle traveling direction is obtained, and the contour of the trolley wire support is projected on this plane. (5) Obtain and record the distance (separation distance) between the detected pantograph and the contour of the trolley wire support approximated to a plane. (6) Return to (1) above, acquire the next still image, and (2)
Perform steps (5) to (5). This process (6) → (1) to (5) is repeated until the video output ends.
【００５６】本例は、図１の基本的な構成と同様の装置
構成で実現でき、トロリ線支持物８とパンタグラフとの
離隔距離を測定することができる。この場合、画像処理
をオンラインで行っても良く、あるいは、オフラインで
行っても良い。例えば、図３に示したように、カメラ２
と画像処理装置３との間に映像記録部５と映像再生部６
を設けてオフライン画像処理を行うことができる。This embodiment can be realized with the same device configuration as the basic configuration of FIG. 1, and can measure the separation distance between the trolley wire support 8 and the pantograph. In this case, the image processing may be performed online, or may be performed offline. For example, as shown in FIG.
A video recording unit 5 and a video reproducing unit 6 between
To perform offline image processing.
【００５７】［実施形態例８：アーク検出］本実施形態
例８では、画像処理を利用してパンタグラフからトロリ
線が離隔して発生するアークを検出するものである。即
ち、「画像中に高い輝度が短時間に発生し消滅する場所
は、パンタグラフとトロリ線との交点に現れる」という
条件を利用して、アークを検出する。[Eighth Embodiment: Arc Detection] In the eighth embodiment, an arc generated by separating a trolley wire from a pantograph by using image processing is detected. That is, an arc is detected using the condition that "a place where high luminance occurs in an image in a short time and disappears appears at the intersection of the pantograph and the trolley line".
【００５８】本例のパンタグラフ支障物検出装置の構成
は図１と同様であり、図１１に示すように、車両屋根１
上にカメラ２が設置され、これは画像処理部３に接続さ
れ、画像処理部３は結果記録部４に接続されている。The structure of the pantograph obstacle detecting device of this embodiment is the same as that of FIG. 1, and as shown in FIG.
The camera 2 is installed on the upper side, which is connected to the image processing unit 3, and the image processing unit 3 is connected to the result recording unit 4.
【００５９】画像処理部３は、カメラ２の映像出力から
上述した「画像中に高い輝度が短時間に発生し消滅する
場所は、パンタグラフとトロリ線との交点に現れる」と
いう条件を利用して、アークを検出し、その検出結果を
結果記録部４に出力して記録する。The image processing unit 3 uses the above-mentioned condition from the video output of the camera 2 that the "place where high luminance occurs in the image in a short time and disappears appears at the intersection of the pantograph and the trolley line". , And an arc is detected, and the detection result is output to the result recording unit 4 and recorded.
【００６０】図１２を参照して、画像処理部３における
画像処理を、以下に説明する。 (1) 予めアーク輝度の閾値を設定しておく（ステップＳ
４１）。 (2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステ
ップＳ４２）。 (3) 画像中で上記(1) のアーク輝度閾値よりも明るい点
状の部分を抽出し、抽出した部分の面積、中心座標、周
囲形状、パンタグラフとトロリ線との交点を求め記録す
る（ステップＳ４３）。 (4) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2)
(3)を実行する。このような処理(4) →(1) 〜(3) を映
像出力が終了するまで繰り返す。 (5) 上記(3) で得られた記録から、所定の面積の部分が
所定の時間で発生し消滅し、且つ、その中心座標がパン
タグラフとトロリ線との交点近傍であれば、同部分をア
ークと判断し、その結果を出力する（ステップＳ４
４）。With reference to FIG. 12, the image processing in the image processing section 3 will be described below. (1) The threshold value of the arc luminance is set in advance (step S
41). (2) A still image is obtained from the video output from the camera (step S42). (3) Extract a point-like portion in the image that is brighter than the arc luminance threshold value of (1) above, and find and record the area, center coordinates, peripheral shape, and intersection of the pantograph and the trolley line of the extracted portion (step S43). (4) Return to (2) above, acquire the next still image, and
Execute (3). Such processing (4) → (1) to (3) is repeated until the video output ends. (5) From the record obtained in (3) above, if a portion of a predetermined area occurs and disappears in a predetermined time and the center coordinates are near the intersection of the pantograph and the trolley line, the same portion is Judge as an arc and output the result (step S4
4).
【００６１】本例は、図１の基本的構成と同じ簡単な装
置構成で実現でき、画像中に見えるアークを自動的に検
出することができる。この場合、画像処理をオンライン
で行っても良く、あるいは、オフラインで行っても良
い。例えば、図３に示したように、カメラ２と画像処理
装置３との間に映像記録部５と映像再生部６を設けてオ
フライン画像処理を行うことができる。This example can be realized with the same simple device configuration as the basic configuration of FIG. 1, and an arc visible in an image can be automatically detected. In this case, the image processing may be performed online, or may be performed offline. For example, as shown in FIG. 3, a video recording unit 5 and a video reproduction unit 6 can be provided between the camera 2 and the image processing device 3 to perform offline image processing.
【００６２】［実施形態例９：わたり線の離隔距離測
定］本実施形態例９では、画像処理により、トロリ線、
特にわたり線とパンタグラフ間の離隔距離を測定するも
のである。わたり線とは、現在まで集電していたトロリ
線から、次に集電するトロリ線が切り換わる際の、トロ
リ線である。Ninth Embodiment: Measurement of Separation Distance of Crossing Line In the ninth embodiment, a trolley wire,
In particular, it measures the separation distance between a line and a pantograph. The crossover wire is a trolley wire when a trolley wire that collects current is switched from a trolley wire that has collected power up to now.
【００６３】本例は、図１３に示すように、直線Ｌ１を
パンタグラフ７を通る線、直線Ｌ２を２台のカメラ２間
の焦点を結ぶ線とするとき、「直線Ｌ１、直線Ｌ２が平
行で、且つ、これらの直線Ｌ１、Ｌ２を通過する平面
（図示省略）する平面上にカメラ２の焦点が存在しない
こと」を、わたり線離隔距離測定の条件としている。こ
の条件は、パンタグラフ７とカメラ２を同じ車両の屋根
１に並行に設置すれば、車両走行中のカントによる車両
の傾きがあっても、常に直線Ｌ１、Ｌ２の位置関係が保
たれることと、カメラ２は常識的にはパンタグラフ７に
下しか設置できないことから、容易に満たされる条件で
ある。In this example, as shown in FIG. 13, when the straight line L1 is a line passing through the pantograph 7 and the straight line L2 is a line connecting the focal points between the two cameras 2, "the straight line L1 and the straight line L2 are parallel. And that the focal point of the camera 2 does not exist on a plane (not shown) passing through these straight lines L1 and L2 ". This condition is that if the pantograph 7 and the camera 2 are installed in parallel on the roof 1 of the same vehicle, the positional relationship between the straight lines L1 and L2 is always maintained, even if the vehicle is tilted due to the cant while the vehicle is running. Since the camera 2 can be installed only below the pantograph 7 according to common sense, this condition is easily satisfied.
【００６４】図１３では、このような条件を満足するよ
うに、屋根１に２台のカメラ２を設置し、これに図示し
ないが、図１に示すように画像処理部３が接続され、画
像処理部３に結果記録部４が接続される。In FIG. 13, two cameras 2 are installed on a roof 1 so as to satisfy such conditions. Although not shown, an image processing unit 3 is connected as shown in FIG. The result recording unit 4 is connected to the processing unit 3.
【００６５】本例の特徴は、画像処理部３が、図１４に
示される視差ｄを測定することにより、トロリ線（わた
り線）の離隔距離を求める点である。図１４中、（ａ）
は左側カメラの画像を示し、（ｂ）は右側カメラの画像
を示している。また、１１ａはパンタグラフ７から離隔
するトロリ線、１１ｂはパンタグラフ７に接触するトロ
リ線を示す。１１ｃは左側カメラから見えるトロリ線を
右側カメラの画像中に示したものであり、トロリ線がパ
ンタグラフ７から離隔すると、例えばトロリ線１１ｃと
トロリ線１１ａ、１１ｂ間にエッジが生じ、視差ｄとな
る。The feature of this example is that the image processing section 3 measures the parallax d shown in FIG. 14 to obtain the separation distance between the trolley lines (crossing lines). In FIG. 14, (a)
Shows an image of the left camera, and (b) shows an image of the right camera. 11a indicates a trolley wire separated from the pantograph 7, and 11b indicates a trolley wire contacting the pantograph 7. Reference numeral 11c denotes a trolley line viewed from the left camera in the image of the right camera. When the trolley line is separated from the pantograph 7, an edge is generated between the trolley line 11c and the trolley lines 11a and 11b, resulting in a parallax d. .
【００６６】一般に、視差ｄはレンズ中心を原点として
求めるが、本例では、パンタグラフ７の端点を原点とし
た左右の位置の差から求めることとしている。この場
合、視差ｄはトロリ線がパンタグラフ７に接触していれ
ば０であり、パンタグラフ７に接近するほど０に近づ
く。In general, the parallax d is obtained with the center of the lens as the origin. In this example, the parallax d is obtained from the difference between the left and right positions with the end point of the pantograph 7 as the origin. In this case, the parallax d is 0 when the trolley wire is in contact with the pantograph 7, and approaches 0 as the trolley wire approaches the pantograph 7.
【００６７】画像処理部３は、カメラ２の映像出力から
視差ｄを測定することにより、トロリ線の離隔距離を求
め、その結果を結果記録部４に出力して記録する。The image processing section 3 measures the parallax d from the video output of the camera 2 to determine the separation distance of the trolley wires, and outputs the result to the result recording section 4 for recording.
【００６８】図１５を参照して、画像処理部３における
画像処理を、以下に説明する。 (1) 予めモデルと、視差の閾値を設定しておく（ステッ
プＳ５１）。 (2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する（ステ
ップＳ５２）。 (3) 周知のモデルマッチングにより、パンタグラフを検
出する（ステップＳ５３）。 (4) 周知のエッジ検出法により、パンタグラフ上部に生
じるエッジを抽出する（ステップＳ５４）。 (5) 上記(4) で抽出したエッジから視差ｄを求め、設定
した視差閾値以下となる視差とそのエッジ位置を記録す
る（ステップＳ５５、ステップＳ５６）。 (6) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2)
〜(5) を実行する。この処理(6) →(1) 〜(5) を映像出
力が終了するまで繰り返す。Referring to FIG. 15, image processing in image processing section 3 will be described below. (1) A model and a parallax threshold are set in advance (step S51). (2) A still image is obtained from the output video of the camera (step S52). (3) A pantograph is detected by well-known model matching (step S53). (4) An edge generated above the pantograph is extracted by a known edge detection method (step S54). (5) The parallax d is obtained from the edge extracted in the above (4), and the parallax that is equal to or smaller than the set parallax threshold and the edge position thereof are recorded (steps S55 and S56). (6) Return to (2) above, acquire the next still image, and
Perform steps (5) to (5). This process (6) → (1) to (5) is repeated until the video output ends.
【００６９】本例は、図１３を参照して示した上記の条
件が満たされる場合に有効であり、単純な視差だけで、
わたり線の離隔距離を測定でき、そのため、計算量が少
ないという利点がある。この場合、画像処理をオンライ
ンで行っても良く、あるいは、オフラインで行っても良
い。例えば、図３に示したように、カメラ２と画像処理
装置３との間に映像記録部５と映像再生部６を設けてオ
フライン画像処理を行うことができる。This example is effective when the above condition shown with reference to FIG. 13 is satisfied.
The distance between the crossing lines can be measured, and therefore, there is an advantage that the amount of calculation is small. In this case, the image processing may be performed online, or may be performed offline. For example, as shown in FIG. 3, a video recording unit 5 and a video reproduction unit 6 can be provided between the camera 2 and the image processing device 3 to perform offline image processing.
【００７０】［実施形態例１０：わたり線の離隔距離測
定］本実施形態例１０では、実施形態例９と目的、装置
構成（図１３）及びフローチャート（図１５）は同じで
あるが、図１６に示すように、パンタグラフ７から仮想
的に延伸した直線Ｌｖによって、わたり線（トロリ線）
の離隔距離を測定する点が異なる。[Embodiment 10: Measurement of Separation Distance of Crossing Line] In Embodiment 10 of the present invention, the purpose, apparatus configuration (FIG. 13) and flowchart (FIG. 15) are the same as those of Embodiment 9; As shown in the figure, a straight line (trolley line) is drawn by a straight line Lv virtually extending from the pantograph 7.
The difference is that the separation distance is measured.
【００７１】図１６中、（ａ）は左側カメラの画像を示
し、（ｂ）は右側カメラの画像を示している。また、１
１ａはパンタグラフ７から離隔するトロリ線、１１ｂは
パンタグラフ７に接触するトロリ線を示す。１１ｃは左
側カメラから見えるトロリ線を右側カメラの画像中に示
したものであり、トロリ線がパンタグラフ７から離隔す
ると、トロリ線１１ｃと仮想的直線Ｌｖとの交点と、ト
ロリ線１１ａ、１１ｂとと仮想的直線Ｌｖとの交点がず
れる。In FIG. 16, (a) shows the image of the left camera, and (b) shows the image of the right camera. Also, 1
1a indicates a trolley wire separated from the pantograph 7, and 11b indicates a trolley wire contacting the pantograph 7. 11c shows a trolley line viewed from the left camera in the image of the right camera. When the trolley line is separated from the pantograph 7, the intersection of the trolley line 11c and the virtual straight line Lv and the trolley lines 11a and 11b The intersection with the virtual straight line Lv is shifted.
【００７２】本例では、図１６に示すように、画像処理
部３は、パンタグラフ７上に直線Ｌｖを仮想的に引き、
トロリ線１１ａ、１１ｂが現れた際に、この仮想的直線
Ｌｖとそのトロリ線１１ａ、１１ｂ及びトロリ線１１ｃ
との交点を求め、この交点の差から視差ｄを測定するこ
とにより、トロリ線１１の離隔距離を求め、その結果を
結果記録部４に出力して記録する。In this example, as shown in FIG. 16, the image processing section 3 virtually draws a straight line Lv on the pantograph 7 and
When the trolley wires 11a and 11b appear, the virtual straight line Lv and the trolley wires 11a and 11b and the trolley wire 11c
Then, the separation distance of the trolley wire 11 is obtained by measuring the parallax d from the difference between the intersections, and the result is output to the result recording unit 4 and recorded.
【００７３】図１５に準じて、本例の画像処理部３にお
ける画像処理を以下に説明する。 (1) 予めモデルと、視差の閾値を設定しておく。 (2) カメラの出力映像から、静止画像を取得する。 (3) 周知のモデルマッチングにより、パンタグラフを検
出する。 (4) 周知のエッジ検出法により、パンタグラフ上に引い
た仮想的直線とトロリ線との交点を抽出する。 (5) 上記(4) で抽出した交点の差から視差ｄを求め、設
定した視差閾値以下となる視差とその交点位置を記録す
る。 (6) 上記(2) へ戻り、次の静止画像を取得し、上記(2)
〜(5) を実行する。この処理(6) →(1) 〜(5) を映像出
力が終了するまで繰り返す。The image processing in the image processing section 3 of this example will be described below with reference to FIG. (1) A model and a parallax threshold are set in advance. (2) Obtain a still image from the video output from the camera. (3) Pantograph is detected by well-known model matching. (4) The intersection of the virtual straight line drawn on the pantograph and the trolley line is extracted by a known edge detection method. (5) The parallax d is obtained from the difference between the intersections extracted in the above (4), and the parallax that is equal to or less than the set parallax threshold and the intersection position are recorded. (6) Return to (2) above, acquire the next still image, and
Perform steps (5) to (5). This process (6) → (1) to (5) is repeated until the video output ends.
【００７４】本例は、トロリ線の視差ｄがパンタグラフ
７の幅を越えている場合に有効であり、単純な視差か
ら、常にわたり線の離隔距離を測定できる利点がある。
この場合、画像処理をオンラインで行っても良く、ある
いは、オフラインで行っても良い。例えば、図３に示し
たように、カメラ２と画像処理装置３との間に映像記録
部５と映像再生部６を設けてオフライン画像処理を行う
ことができる。This example is effective when the parallax d of the trolley wire exceeds the width of the pantograph 7, and has the advantage that the distance between the lines can be constantly measured from simple parallax.
In this case, the image processing may be performed online, or may be performed offline. For example, as shown in FIG. 3, a video recording unit 5 and a video reproduction unit 6 can be provided between the camera 2 and the image processing device 3 to perform offline image processing.
【００７５】[0075]
【発明の効果】以上説明したように、請求項１または２
に係る発明によれば、下記の効果がある。 営業車にカメラ、画像処理装置を取り付けることが可
能な構成であるから、測定車に比べて装置製造費用、あ
るいは、その購買費用が安価である。 営業車の走行（営業走行）のついでに測定することが
できるので、専用の運転手が必要な測定車に比べて、測
定費用が安価である。 従来のような接触センサを使用せず、被接触な画像処
理を用いるので、支障物が衝突する前に支障物を検出で
き、障害の予防保全ができる。 従来のような接触センサを使用せず、被接触な画像処
理を用いるので、高速走行が可能である。 従来のレーザセンサは１点を測定するが、画像処理を
用いることによりパンタグラフ付近の広域を、走行中に
１度に測定することができる。 画像処理を用いるので、レーザセンサのような高出力
による制約がない。 光切断センサを使用せず、画像処理を用いるので、昼
夜両方で測定できる。特に、支障物の発生が予想される
熱膨張の著しい真夏の日中でも、支障物を測定できる。As described above, claim 1 or claim 2
According to the present invention, the following effects can be obtained. Since the camera and the image processing device can be attached to the commercial vehicle, the device manufacturing cost or the purchase cost is lower than that of the measuring vehicle. Since the measurement can be performed in addition to the traveling of the commercial vehicle (business traveling), the measurement cost is lower than that of a measuring vehicle that requires a dedicated driver. Since contactless image processing is used without using a conventional contact sensor, an obstacle can be detected before the obstacle collides, and preventive maintenance of the obstacle can be performed. High-speed traveling is possible because a contacted image processing is used without using a conventional contact sensor. A conventional laser sensor measures one point, but by using image processing, a wide area near a pantograph can be measured at a time during traveling. Since image processing is used, there is no restriction due to high output unlike a laser sensor. Since image processing is used without using a light cutting sensor, measurement can be performed both day and night. In particular, obstacles can be measured even in the mid-summer day when thermal expansion, in which obstacles are expected to occur, is remarkable.
【００７６】請求項３または４に係る発明によれば、リ
アルタイムに検出結果が要求されない場合に有効であ
り、下記の効果がある。 画像処理装置に高い処理能力が要求されない。 営業車等に設置する車載部には時間的な制約がある
が、測定部（画像処理部）には時間的な制約がない。従
って、複数ｎ組の車載部に対して測定部を１組設けるこ
とにより、測定部の稼働率を上げることができる。According to the third or fourth aspect of the present invention, it is effective when a detection result is not required in real time, and has the following effects. No high processing capability is required for the image processing apparatus. The on-vehicle unit installed in a commercial vehicle or the like has time restrictions, but the measurement unit (image processing unit) has no time restrictions. Therefore, by providing one set of measurement units for a plurality of n sets of in-vehicle units, the operating rate of the measurement units can be increased.
【００７７】請求項５または６に係る発明によれば、パ
ンタグラフからトロリ線、パンタグラフからトロリ支持
物までの相対距離を測定することができる。According to the invention according to claim 5 or 6, the relative distance from the pantograph to the trolley wire and the relative distance from the pantograph to the trolley support can be measured.
【００７８】請求項７または８に係る発明によれば、カ
メラの設置位置に制約がない場合に有効であり、車両進
行方向に直交する曲線引き金具などを、精度良く位置測
定することができる。According to the seventh or eighth aspect of the present invention, the present invention is effective when there is no restriction on the installation position of the camera, and it is possible to accurately measure the position of a curved trigger which is perpendicular to the vehicle traveling direction.
【００７９】請求項９または１０に係る発明によれば、
パターンマッチング法を使用してパンタグラフを検出す
るため、検出位置の精度が良い。According to the ninth or tenth aspect,
Since the pantograph is detected using the pattern matching method, the detection position has high accuracy.
【００８０】請求項１１または１２に係る発明によれ
ば、簡単な構成でトロリ線の偏位を検出することができ
る。According to the eleventh or twelfth aspect of the present invention, the displacement of the trolley wire can be detected with a simple configuration.
【００８１】請求項１３または１４に係る発明によれ
ば、簡単な構成でトロリ線支持物とパンタグラフとの離
隔距離を測定することができる。According to the thirteenth or fourteenth aspect, the separation distance between the trolley wire support and the pantograph can be measured with a simple configuration.
【００８２】請求項１５または１６に係る発明によれ
ば、簡単な構成で実現できアークを自動的に検出するこ
とができる。According to the fifteenth or sixteenth aspect of the present invention, a simple configuration can be realized, and an arc can be automatically detected.
【００８３】請求項１７または１８に係る発明によれ
ば、単純な視差だけで、わたり線の離隔距離を測定でき
る。そのため、計算量が少ない。According to the invention according to claim 17 or 18, the separation distance of the crossing line can be measured only by simple parallax. Therefore, the amount of calculation is small.
【００８４】請求項１９または２０に係る発明によれ
ば、トロリ線の視差がパンタグラフの幅を越えている場
合に有効であり、単純な視差から、常にわたり線の離隔
距離を測定できる。According to the nineteenth or twentieth aspect, the present invention is effective when the parallax of the trolley line exceeds the width of the pantograph, and the distance between the lines can always be measured from a simple parallax.
【図１】本発明の第１実施形態例に係る装置構成を示す
図。FIG. 1 is a diagram showing an apparatus configuration according to a first embodiment of the present invention.
【図２】本発明の第１実施形態例に係る画像処理のフロ
ーを示す図。FIG. 2 is a diagram showing a flow of image processing according to the first embodiment of the present invention.
【図３】本発明の第２実施形態例に係る装置構成を示す
図。FIG. 3 is a diagram showing a device configuration according to a second embodiment of the present invention.
【図４】本発明の第３実施形態例に係る装置構成を示す
面。FIG. 4 is a view showing a device configuration according to a third embodiment of the present invention.
【図５】本発明の第３実施形態例に係る画像処理のフロ
ーを示す図。FIG. 5 is a diagram showing a flow of image processing according to a third embodiment of the present invention.
【図６】本発明の第４実施形態例に係る装置構成を示す
図。FIG. 6 is a diagram showing an apparatus configuration according to a fourth embodiment of the present invention.
【図７】本発明の第４実施形態例に係る他の装置構成を
示す図。FIG. 7 is a diagram showing another device configuration according to the fourth embodiment of the present invention.
【図８】本発明の第５実施形態例に係る画像処理のフロ
ーを示す面。FIG. 8 is a view showing a flow of image processing according to a fifth embodiment of the present invention.
【図９】本発明の第６実施形態例に係る画像処理のフロ
ーを示す図。FIG. 9 is a diagram showing a flow of image processing according to a sixth embodiment of the present invention.
【図１０】本発明の第７実施形態例に係る装置構成を示
す図。FIG. 10 is a diagram showing an apparatus configuration according to a seventh embodiment of the present invention.
【図１１】本発明の第８実施形態例に係る装置構成を示
す図。FIG. 11 is a diagram showing an apparatus configuration according to an eighth embodiment of the present invention.
【図１２】本発明の第８実施形態例に係る画像処理のフ
ローを示す図。FIG. 12 is a view showing a flow of image processing according to an eighth embodiment of the present invention.
【図１３】本発明の第９実施形態例に係る装置構成を示
す図。FIG. 13 is a diagram showing a device configuration according to a ninth embodiment of the present invention.
【図１４】本発明の第９実施形態例に係る発明の原理を
示す図。FIG. 14 is a view showing the principle of the invention according to the ninth embodiment of the present invention.
【図１５】本発明の第９実施形態例に係る画像処理のフ
ローを示す図。FIG. 15 is a diagram showing a flow of image processing according to a ninth embodiment of the present invention.
【図１６】本発明の第１０実施形態例に係る発明の原理
を示す図。FIG. 16 is a view showing the principle of the invention according to the tenth embodiment of the present invention.
１ 屋根 ２ カメラ ３ 画像処理部 ４ 結果記録部 ５ 映像記録部 ６ 映像再生部 ７ パンタグラフ ８ トロリ線支持物 ９ 代表点 １０ 平面 １１ トロリ線 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Roof 2 Camera 3 Image processing part 4 Result recording part 5 Video recording part 6 Video reproduction part 7 Pantograph 8 Trolley wire support 9 Representative point 10 Plane 11 Trolley wire
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/00 ３００ Ｇ０１Ｂ 11/24 Ｋ 7/60 １５０ Ｎ Ｆターム(参考） 2F065 AA04 AA20 AA22 AA24 AA31 AA51 BB05 BB12 CC00 CC34 FF04 FF05 FF42 GG01 GG02 JJ03 JJ05 JJ08 JJ19 JJ26 PP01 QQ00 QQ17 QQ21 QQ24 QQ25 QQ32 QQ39 QQ41 QQ42 5L096 AA06 BA02 CA05 DA02 FA66 FA67 HA08 Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI Theme coat II (reference) G06T 7/00 300 G01B 11/24 K 7/60 150 NF term (reference) 2F065 AA04 AA20 AA22 AA24 AA31 AA51 BB05 BB12 CC00 CC34 FF04 FF05 FF42 GG01 GG02 JJ03 JJ05 JJ08 JJ19 JJ26 PP01 QQ00 QQ17 QQ21 QQ24 QQ25 QQ32 QQ39 QQ41 QQ42 5L096 AA06 BA02 CA05 DA02 FA66 FA67 HA08
Claims (20)
傍を撮影し、このカメラの映像出力をモデルマッチング
を用いてオンラインで画像処理することによりパンタグ
ラフの高さとトロリ線の偏位を測定することを特徴とす
るパンタグラフ支障物検出方法。1. A method of measuring the height of a pantograph and the deviation of a trolley line by taking an image of the vicinity of the pantograph with a camera installed in a vehicle and performing on-line image processing of a video output of the camera using model matching. Pantograph obstacle detection method.
影するカメラと、前記カメラの映像出力をモデルマッチ
ングによりオンラインで画像処理してパンタグラフの高
さとトロリ線の偏位を測定する画像処理部を備えたパン
タグラフ支障物検出装置。2. A camera which is installed in a vehicle and captures an image of the vicinity of the pantograph, and an image processing unit which performs online image processing of a video output of the camera by model matching to measure a height of the pantograph and a deviation of a trolley line. Pantograph obstacle detection device.
傍を撮影し、このカメラの映像出力をモデルマッチング
を用いてオフラインで画像処理することによりパンタグ
ラフの高さとトロリ線の偏位を測定することを特徴とす
るパンタグラフ支障物検出方法。3. A method of measuring the height of the pantograph and the deviation of the trolley line by taking an image of the vicinity of the pantograph with a camera installed in the vehicle and performing image processing of the video output of the camera offline using model matching. Pantograph obstacle detection method.
影するカメラと、前記カメラの映像出力を記録する映像
記録部と、この映像記録部の記録映像を再生する映像再
生部と、再生映像をモデルマッチングにより画像処理し
てパンタグラフの高さとトロリ線の偏位を測定する画像
処理部を備えたパンタグラフ支障物検出装置。4. A camera installed in a vehicle for photographing the vicinity of a pantograph, a video recording unit for recording a video output of the camera, a video reproducing unit for reproducing a recorded video of the video recording unit, and a model for the reproduced video. A pantograph obstacle detection device including an image processing unit that measures the height of a pantograph and the deviation of a trolley line by performing image processing by matching.
置した２台のカメラでパンタグラフ近傍を撮影し、この
カメラの映像出力をモデルマッチングを用いて画像処理
することにより支障物の位置を検出することを特徴とす
るパンタグラフ支障物検出方法。5. A pantograph is photographed in the vicinity of a pantograph by two cameras installed laterally in a traveling direction of a vehicle, and an image output of the camera is subjected to image processing using model matching to determine the position of the obstacle. A pantograph obstacle detection method, comprising: detecting an obstacle;
置され、パンタグラフ近傍を撮影する２台のカメラと、
前記カメラの映像出力をモデルマッチングにより画像処
理して支障物の位置を検出する画像処理部を備えたパン
タグラフ支障物検出装置。6. Two cameras installed in the vehicle horizontally with respect to the vehicle traveling direction and photographing the vicinity of the pantograph;
A pantograph obstacle detection device, comprising: an image processing unit that performs image processing on the video output of the camera by model matching to detect the position of the obstacle.
置した２台のカメラでパンタグラフ近傍を撮影し、この
カメラの映像出力をモデルマッチングを用いて画像処理
することにより支障物の位置を検出することを特徴とす
るパンタグラフ支障物検出方法。7. A pantograph is photographed in the vicinity of a pantograph by two cameras installed vertically in a vehicle traveling direction, and an image output of the camera is subjected to image processing using model matching to determine the position of the obstacle. A pantograph obstacle detection method, comprising: detecting an obstacle;
置され、パンタグラフ近傍を撮影する２台のカメラと、
前記カメラの映像出力をモデルマッチングにより画像処
理して支障物の位置を検出する画像処理部を備えたパン
タグラフ支障物検出装置。8. Two cameras installed vertically on the vehicle in the vehicle traveling direction and photographing the vicinity of the pantograph,
A pantograph obstacle detection device, comprising: an image processing unit that performs image processing on the video output of the camera by model matching to detect the position of the obstacle.
傍を撮影し、このカメラの映像出力をパタンマッチング
を用いて画像処理することによりパンタグラフの位置を
検出することを特徴とするパンタグラフ支障物検出方
法。9. A pantograph obstacle detection method, comprising: photographing the vicinity of a pantograph with a camera installed in a vehicle; and performing image processing on a video output of the camera using pattern matching to detect the position of the pantograph.
撮影するカメラと、前記カメラの映像出力をパタンマッ
チングにより画像処理してパンタグラフの位置を検出す
る画像処理部を備えたパンタグラフ支障物検出装置。10. A pantograph obstacle detection device, comprising: a camera installed in a vehicle for photographing the vicinity of a pantograph; and an image processing unit for performing image processing on a video output of the camera by pattern matching to detect a position of the pantograph.
近傍を撮影し、このカメラの映像出力をパタンマッチン
グを用いて画像処理することによりトロリ線の位置を検
出することを特徴とするパンタグラフ支障物検出方法。11. A method for detecting obstacles in a pantograph, comprising: photographing the vicinity of a pantograph with a camera installed in a vehicle; and performing image processing on a video output of the camera using pattern matching to detect a position of a trolley wire. .
撮影するカメラと、前記カメラの映像出力をパタンマッ
チングにより画像処理してトロリ線の位置を検出する画
像処理部を備えたパンタグラフ支障物検出装置。12. A pantograph obstacle detection device, comprising: a camera installed in a vehicle for photographing the vicinity of the pantograph; and an image processing unit for performing image processing on the video output of the camera by pattern matching to detect the position of the trolley wire.
近傍をステレオ撮影し、このカメラの映像出力を画像処
理してステレオ計測することによりトロリ線支持物の位
置を検出することを特徴とするパンタグラフ支障物検出
方法。13. A pantograph obstruction, characterized in that the position of a trolley wire support is detected by stereo-photographing the vicinity of the pantograph with a camera installed in a vehicle, processing the image output of the camera and performing stereo measurement. Detection method.
ステレオ撮影するカメラと、前記カメラの映像出力を画
像処理しステレオ計測してトロリ線支持物の位置を検出
する画像処理部を備えたパンタグラフ支障物検出装置。14. A pantograph obstacle, comprising: a camera installed in a vehicle for stereoscopically photographing the vicinity of the pantograph; and an image processing unit for performing image processing on the video output of the camera and performing stereo measurement to detect the position of the trolley wire support. Detection device.
近傍を撮影し、このカメラの映像出力を画像処理してア
ークを検出することを特徴とするパンタグラフ支障物検
出方法。15. A method for detecting an obstacle in a pantograph, comprising: photographing an area near a pantograph with a camera installed in a vehicle; and processing an image output from the camera to detect an arc.
撮影するカメラと、前記カメラの映像出力を画像処理し
てアークを検出する画像処理部を備えたパンタグラフ支
障物検出装置。16. A pantograph obstacle detection device, comprising: a camera installed in a vehicle for photographing the vicinity of the pantograph; and an image processing unit for performing image processing on a video output of the camera to detect an arc.
近傍をステレオ撮影し、前記カメラの映像出力を画像処
理して、パンタグラフ端点を原点とした左右の位置の差
からわたり線の離隔距離を測定することを特徴とするパ
ンタグラフ支障物検出方法。17. A method for taking a stereo image of the vicinity of a pantograph with a camera installed in a vehicle, processing the image output of the camera, and measuring the separation distance of a crossing line from the difference between left and right positions with the end point of the pantograph as an origin. Pantograph obstacle detection method characterized by the above-mentioned.
ステレオ撮影するカメラと、前記カメラの映像出力を画
像処理しパンタグラフ端点を原点とした左右の位置の差
からわたり線の離隔距離を測定する画像処理部を備えた
パンタグラフ支障物検出装置。18. A camera installed in a vehicle for stereoscopically photographing the vicinity of a pantograph, and an image processing for processing an image output of the camera and measuring a separation distance of a crossing line from a difference between left and right positions with an end point of the pantograph as an origin. Pantograph obstacle detection device with a section.
近傍をステレオ撮影し、前記カメラの映像出力を画像処
理して、パンタグラフから仮想的に延伸した直線とトロ
リ線との交点の左右画像における差からわたり線の離隔
距離を測定することを特徴とするパンタグラフ支障物検
出方法。19. A stereo camera in the vicinity of a pantograph with a camera installed in a vehicle, image processing of the video output of the camera, and crossing a difference between left and right images of an intersection of a trolley line and a line virtually extending from the pantograph. A pantograph obstacle detection method, comprising measuring a separation distance between lines.
ステレオ撮影するカメラと、前記カメラの映像出力を画
像処理しパンタグラフから仮想的に延伸した直線とトロ
リ線との交点の左右画像における差からわたり線の離隔
距離を測定する画像処理部を備えたパンタグラフ支障物
検出装置。20. A camera installed in a vehicle for stereo-photographing the vicinity of a pantograph, and a line extending from a difference between left and right images at an intersection of a straight line virtually extending from the pantograph and a trolley line from image processing of a video output of the camera. A pantograph obstacle detection device provided with an image processing unit for measuring a separation distance between the objects.
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