JP4552409B2 - Image processing device - Google Patents

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Description

本発明は、電車に設置されたITVカメラからパンタグラフとトロリー線を撮影し、撮影した映像から画像処理によりパンタグラフとトロリー線を検出する技術に関するものである。   The present invention relates to a technique for photographing a pantograph and a trolley line from an ITV camera installed on a train and detecting the pantograph and the trolley line from the photographed image by image processing.

現在の技術として、画像処理によりパンタグラフとトロリー線を検出するものがある(特許文献1、「特願2002−151840号」参照)。
ここで、パンタグラフ検出は、映像と予め登録されたパンタグラフのパタンとのパタンマッチングより検出している(特許文献2参照)。
また、トロリー線検出は、映像中に直線で見えるトロリー線をエッジ検出で検出している(特許文献3参照)。
なお、画像処理に使用される数学的変換については、非特許文献1に記載されている。
特開2002−139305(特願2002−332841「パンタグラフ支障物検知方法及び装置」) 特開平7−271979号(特願平6−57924号「画像認識方法及びその装置」) 特開平8−14820号(特願平6−149246号「画像処理装置のエッジ検出回路」) 「特集:画像や光の分野で使われる数学的変換 ハフ変換」O plus E 1995年12月 pp94-pp106 「論文:ディジタル直線の標本化誤差を考慮した組合せハフ変換の改良」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J78-D-II No.12 pp.1767-1776 1995年12月
As a current technique, there is a technique that detects a pantograph and a trolley line by image processing (see Japanese Patent Application No. 2002-151840).
Here, the pantograph detection is detected by pattern matching between a video and a pantograph pattern registered in advance (see Patent Document 2).
In trolley line detection, a trolley line that appears as a straight line in an image is detected by edge detection (see Patent Document 3).
Note that Non-Patent Document 1 describes mathematical transformation used for image processing.
Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-139305 (Japanese Patent Application No. 2002-332841 “Pantograph Obstacle Detection Method and Device”) Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-271979 (Japanese Patent Application No. 6-57924 "Image Recognition Method and Apparatus") Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-14820 (Japanese Patent Application No. 6-149246 "Edge Detection Circuit for Image Processing Apparatus") "Special Feature: Mathematical Transformation Hough Transform Used in the Field of Image and Light" O plus E December 1995 pp94-pp106 "Paper: Improvement of combinatorial Hough transform considering sampling error of digital line" IEICE Transactions D-II Vol.J78-D-II No.12 pp.1767-1776 December 1995

現在の技術で、カメラの映像にいろいろな物体が多様な形状で画像に映り込む場合、これらを誤って検出する問題がある。
従って、誤検出のないようパンタグラフやトロリー線を検出する必要がある。
With the current technology, when various objects appear in the image with various shapes in the image of the camera, there is a problem that these are erroneously detected.
Therefore, it is necessary to detect a pantograph or a trolley line so that there is no false detection.

上記課題を解決する本発明の請求項1に係る画像処理装置は、入力画像からエッジ検出でトロリー線のエッジを検出し、検出したエッジの座標をHough変換でHough空間へ投票し、投票されたHough空間の頂点を検出することで直線であるトロリー線を検出する画像処理装置において、前記エッジ検出は、トロリー線が画像上で垂直方向のエッジを多く持ち、太さが一定な特徴を利用した演算子を画像に積和してトロリー線のエッジを検出するものであり、かつ、画像を地面に対し水平なスリット状の集合に分割し、分割された水平なスリット状の集合について濃淡値を取得し、取得された濃淡値から求められる主成分分析及びヒストグラムの最頻値に応じて昼間用・夜間用の演算子を入れ替えてトロリー線のエッジを検出することを特徴とする。 An image processing apparatus according to claim 1 of the present invention that solves the above problem detects an edge of a trolley line from an input image by edge detection, votes the coordinates of the detected edge to a Hough space by Hough transformation, and is voted In the image processing apparatus that detects a trolley line that is a straight line by detecting a vertex of a Hough space, the edge detection uses a feature that the trolley line has many vertical edges on the image and has a constant thickness. The operator is added to the image to detect the edge of the trolley line, and the image is divided into a set of slits that are horizontal to the ground, and the gray value is calculated for the divided sets of horizontal slits. Gets, detecting edges interchanged operator trolley wire for daytime use and night in response to the mode of principal component analysis and histogram obtained from the obtained density values And wherein the door.

上記課題を解決する本発明の請求項に係る画像処理装置は、請求項において、前記Hough変換の原点として、検出されたパンタグラフの中心座標を使用することを特徴とする。 The image processing apparatus according to claim 2 of the present invention for solving the foregoing problem resides in that in Claim 1, as the origin of the Hough transform, characterized by the use of center coordinates of the detected pantograph.

上記課題を解決する本発明の請求項に係る画像処理装置は、請求項において、前記Hough変換の原点の高さとして、検出されたパンタグラフの高さを使用することを特徴とする。 The image processing apparatus according to claim 3 of the present invention for solving the foregoing problem resides in that in Claim 1, as the height of the origin of the Hough transform, characterized in that it uses the height of the detected pantograph.

上記課題を解決する本発明の請求項に係る画像処理装置は、請求項2又は3において、前記パンタグラフは、2台以上のカメラ画像のパタンマッチングで得られたパンタグラフ候補の座標からオフセットを除き、この座標をカメラ毎に照合して座標の差が最小になる座標として検出されたものであることを特徴とする。 The image processing apparatus according to a fourth aspect of the present invention for solving the above-mentioned problems is the image processing apparatus according to the second or third aspect , wherein the pantograph is obtained by removing an offset from coordinates of a pantograph candidate obtained by pattern matching of two or more camera images. These coordinates are collated for each camera and detected as coordinates that minimize the difference in coordinates.

上記課題を解決する本発明の請求項に係る画像処理装置は、請求項1,2,3又は4において、前記トロリー線を複数検出する場合には、最も高い頂点を中心とする微小領域をHough空間から除外し、次に高い頂点を探索することを繰り返すことを特徴とする。 An image processing apparatus according to a fifth aspect of the present invention for solving the above-described problem is the image processing apparatus according to the first, second, third, or fourth aspect , wherein when a plurality of the trolley lines are detected, a micro area centered on the highest vertex It is characterized in that it is excluded from the Hough space and the search for the next highest vertex is repeated.

上記課題を解決する本発明の請求項に係る画像処理装置は、請求項1,2,3,4又は5において、前記トロリー線を複数検出する場合には、前記トロリー線を三次元座標に変換し、地面と水平でパンタグラフとほぼ同じ高さの領域に存在するか否かを検証し、前記領域に存在しないものを誤ったトロリー線として排除することを特徴とする。 An image processing apparatus according to a sixth aspect of the present invention for solving the above-mentioned problem is the first, second, third, fourth or fifth aspect , wherein when detecting a plurality of the trolley lines, the trolley lines are converted into three-dimensional coordinates. It is converted, and it is verified whether it exists in the area | region of the same level as a pantograph horizontally with the ground, The thing which does not exist in the said area | region is excluded as an erroneous trolley line.

本発明は、画像処理によってパンタグラフとトロリー線の位置を検出する装置であり、以下の利点がある。
1)画像上に映るトロリー線が垂直で所定の太さである特徴に着目した演算子によりエッジ検出するため、信頼性高くトロリー線のエッジ検出ができる利点がある。
2)画像のスリット毎に演算子を切り替えるため、トロリー線の背景の濃淡値が部分的に異なる場合でもトロリー線のエッジ検出ができる利点がある。
3)Hough変換の原点をパンタグラフの中心にするため、均一な分解能でトロリー線検出できる利点がある。
4)Hough変換の原点をパンタグラフの高さにするため、メータθを制約でき、計算量が少なくてすむ利点がある
5)2台以上のカメラで得られたパンタグラフの位置から、予め求めておいたオフセットを除くことで、誤検出したパンタグラフを排除するため、信頼性の高いパンタグラフの位置検出ができる利点がある。
6)複数のトロリー線を所定の角度θP,所定の距離ρpで単純に分類するため、処理が高速な利点がある。また複雑な裾野形状でも頂点の領域分けが確実な利点がある。
7)トロリー線は対地とほぼ水平でパンタグラフとほぼ同じ高さであることを利用し、複数のカメラのトロリー線候補の座標を検証してトロリー線を検出するため、信頼性の高いトロリー線検出ができる利点がある。
The present invention is an apparatus for detecting the position of a pantograph and a trolley line by image processing, and has the following advantages.
1) Since the edge detection is performed by an operator focusing on the feature that the trolley line shown on the image is vertical and has a predetermined thickness, there is an advantage that the edge of the trolley line can be detected with high reliability.
2) Since the operator is switched for each slit of the image, there is an advantage that the edge of the trolley line can be detected even when the gray value of the background of the trolley line is partially different.
3) Since the origin of the Hough conversion is set to the center of the pantograph, there is an advantage that the trolley line can be detected with uniform resolution.
4) Since the origin of the Hough transform is set to the height of the pantograph, there is an advantage that the meter θ can be constrained and the calculation amount can be reduced. 5) It is obtained in advance from the position of the pantograph obtained by two or more cameras. By removing the offset, the erroneously detected pantograph is eliminated, and there is an advantage that the position of the pantograph can be detected with high reliability.
6) Since a plurality of trolley wires are simply classified by a predetermined angle θ P and a predetermined distance ρ p , there is an advantage that the processing is fast. Moreover, there is an advantage that the area of the vertex is surely divided even in a complicated skirt shape.
7) Using the fact that the trolley line is almost horizontal to the ground and almost the same height as the pantograph, the trolley line is detected by verifying the coordinates of the trolley line candidates of multiple cameras, so the trolley line detection is highly reliable. There is an advantage that can be.

以下に述べるとおり、実施例1〜実施例7を組み合わせたものが最良の形態である。   As described below, the best mode is a combination of the first to seventh embodiments.

本実施例は、2台以上のカメラ画像からパンタグラフの位置を検出し、この位置からオフセットを除いた位置が、各カメラ間で一致するかどうか検証し、パンタグラフの位置を検出する画像処理装置である。   This embodiment is an image processing apparatus that detects the position of a pantograph from two or more camera images, verifies whether the position obtained by removing the offset from this position matches between the cameras, and detects the position of the pantograph. is there.

本実施例の詳細を図1のフローチャートに示す。
先ず、2台以上のカメラ1〜n(n≧2)をパンタグラフが映るように設置し、映像を取得する(ステップS3)。
Details of this embodiment are shown in the flowchart of FIG.
First, two or more cameras 1 to n (n ≧ 2) are installed so that a pantograph is reflected, and an image is acquired (step S3).

予め、各カメラ画像のパンタグラフの領域をパタンとして登録し(ステップS1)、カメラ1を基準とする各画像間のパンタグラフ中心位置の相対的なずれをオフセットとして記録しておく(ステップS2)。   The pantograph area of each camera image is registered in advance as a pattern (step S1), and the relative shift of the pantograph center position between the images with reference to the camera 1 is recorded as an offset (step S2).

次に、映像取得された各カメラの画像1〜nについてパタンマッチングを行い(ステップS4)、カメラ毎に得られるパンタグラフの複数の位置からオフセットを除く(ステップS5)。
各画像間のこの位置の相対差が最小の位置を、検出したパンタグラフの位置とする(ステップS6)。
以上の処理を必要な画像が終了するまで繰り返す(ステップS7)。
Next, pattern matching is performed on the images 1 to n of each camera acquired (step S4), and offsets are removed from a plurality of pantograph positions obtained for each camera (step S5).
The position where the relative difference between the positions of the images is the smallest is set as the detected pantograph position (step S6).
The above processing is repeated until the necessary image is completed (step S7).

本実施例は、2台以上のカメラ画像からパンタグラフの位置を検出する場合に、各カメラで一致しないパンタグラフの位置を排除するため、信頼性の高いパンタグラフ検出ができる利点がある。
なお、上記フローチャートの処理をソフトウェア的に実現するプログラムによって、本実施例の画像処理装置を実現しても良い。
In the present embodiment, when detecting the position of the pantograph from two or more camera images, the position of the pantograph that does not coincide with each camera is excluded, so that there is an advantage that highly reliable pantograph detection can be performed.
Note that the image processing apparatus of the present embodiment may be realized by a program that realizes the processing of the above flowchart in software.

本実施例は、トロリー線が画像上で垂直方向のエッジを多く持ち太さが一定な特徴を利用し、図2に示す演算子を画像へ積和し、トロリー線のエッジだけ検出する画像処理装置である。
即ち、画像に図2の演算子を積和し、その計算結果が閾値以上であればエッジ、閾値以下であれば0とする。
閾値は実験的に決定する。
In this embodiment, image processing that uses the feature that the trolley line has many vertical edges on the image and has a constant thickness, adds and sums the operators shown in FIG. 2 to the image, and detects only the edge of the trolley line. Device.
That is, the operator of FIG. 2 is multiplied and summed to the image, and if the calculation result is equal to or greater than the threshold value, the edge is set.
The threshold is determined experimentally.

図2のwは画像上のトロリー線の太さ(幅)に一致するよう奇数で設定する。
また、W’は、W’= (w+1)/2の幅に設定し演算子の総和が0になるようする。
なお、縦方向の数を増やすと、精度を上げることができるが、通常は1〜3である。
夜間の映像は夜間用演算子を使用し、昼間の映像は昼間用演算子を使用する。
In FIG. 2, w is set to an odd number so as to match the thickness (width) of the trolley line on the image.
Also, W ′ is set to a width of W ′ = (w + 1) / 2 so that the total sum of operators becomes zero.
Note that the accuracy can be increased by increasing the number in the vertical direction, but it is usually 1 to 3.
Nighttime operators use nighttime operators, and daytime images use daytime operators.

夜間用演算子と昼間用演算子の各要素の正負が逆であるのは、昼間では、背景が白く、トロリー線が黒く写るのに対し、夜間では、背景が黒く、照明によりトロリー線が白く写るためである。
なお、画像上方ではトロリー線が太く、画像下方ではトロリー線が細く映り、太さ変化があるが、この太さ変化は許容値の範囲内であり、問題とならない。
The signs of the night and daytime operators are reversed because the background is white and the trolley line appears black in the daytime, while the background is black and the trolley line is white due to lighting. It is for taking a picture.
The trolley line is thick at the top of the image and the trolley line is thin at the bottom of the image, and there is a change in thickness. However, this change in thickness is within the allowable value range and does not cause a problem.

本実施例は以下の利点がある。
映像には多様な物体が映り込むため、通常のエッジ検出ではトロリー線でないエッジを検出する問題がある。
本実施例は、トロリー線が画像上で垂直方向のエッジを多く持ち太さが一定な特徴を利用した演算子を画像に積和するので、トロリー線らしき太さとおおむね垂直なエッジだけ検出できる利点がある。
This embodiment has the following advantages.
Since various objects appear in the image, there is a problem in detecting edges that are not trolley lines in normal edge detection.
In the present embodiment, the operator uses the feature that has the feature that the trolley line has many vertical edges on the image and the thickness is constant, so that it is possible to detect only the edge that is almost the same as the thickness of the trolley line. There is.

本実施例は、画像をスリット状に分割し、スリット内部の濃淡値の集合から実施例2の昼間用又は夜間用演算子を入れ替えてエッジを検出する画像処理装置である。
本実施例の詳細を図3に示す。
The present embodiment is an image processing apparatus that detects an edge by dividing an image into slits and replacing the daytime or nighttime operator of the second embodiment from a set of gray values inside the slit.
Details of this embodiment are shown in FIG.

予め、図3のように、画像を地面に対し水平なスリットに分割する。
カメラが傾いている場合、図3に示した様な右上がりに傾いた領域になるが、カメラが水平に設置されれば画像に対して水平なスリットの領域になる。
次に図の斜線領域の濃淡値を集合として取得する。
In advance, as shown in FIG. 3, the image is divided into slits that are horizontal to the ground.
When the camera is tilted, it becomes an area tilted upward as shown in FIG. 3, but when the camera is installed horizontally, it becomes a slit area that is horizontal to the image.
Next, the shade values in the shaded area in the figure are acquired as a set.

この集合から主成分分析やヒストクラムの最頻値を求め、この最頻値が閾値1より暗ければ夜間用の演算子、明るければ昼間用の演算子をこの領域に積和し、その計算結果が閾値2以上であればエッジ、閾値2以下であれば0とする。
閾値は実験的に決定する。
以上の処理を図3のスリット毎に演算子を決定しエッジを取得する。
なお、閾値1、閾値2と、スリットy方向の幅は実験的に決定する。
The mode value of principal component analysis or histogram is obtained from this set. If this mode value is darker than the threshold value 1, the operator for nighttime and the operator for daytime are multiplied and summed in this area. If the threshold value is 2 or more, the edge is set. If the threshold value is 2 or less, 0 is set.
The threshold is determined experimentally.
In the above processing, an operator is determined for each slit in FIG. 3 to acquire an edge.
The threshold values 1 and 2 and the width in the slit y direction are determined experimentally.

本実施例は、夜間用演算子と昼間用演算子を入れ替えるため、夜間の橋脚通過時や昼間のトンネル通過等で1枚の画像上に背景の濃淡値が部分的に異なる場合でも、適切にトロリー線のエッジが検出できる利点がある。   In this embodiment, the nighttime operator and the daytime operator are interchanged. Therefore, even when the background grayscale value is partially different on one image when passing through a pier at night or passing through a tunnel in daytime, There is an advantage that the edge of the trolley line can be detected.

本実施例は、パンタグラフの中心座標をHough変換の原点に使用し、トロリー線を検出する画像処理装置である。
本実施例を図4のフローチャートに示す。
The present embodiment is an image processing apparatus that detects the trolley line using the center coordinates of the pantograph as the origin of the Hough transformation.
This embodiment is shown in the flowchart of FIG.

先ず、カメラにから画像を取得(入力)し、取得された画像からパンタグラフの位置を検出する(ステップT1)。
2台以上のカメラを使用する場合は、実施例1に示すように、パタンマッチの位置からオフセットを除いてその最小値からパンタグラフを検出しても良い。
次に、入力画像からエッジ検出でトロリー線のエッジを検出する(ステップT2)。
この際、実施例2,3のエッジ検出を利用してもよい。
First, an image is acquired (input) from the camera, and the position of the pantograph is detected from the acquired image (step T1).
When using two or more cameras, as shown in the first embodiment, the pantograph may be detected from the minimum value by removing the offset from the pattern match position.
Next, the edge of the trolley line is detected from the input image by edge detection (step T2).
At this time, the edge detection of the second and third embodiments may be used.

引き続き、得られたトロリー線のエッジを、図5に示すように、パンタグラフ10の中心aを原点として座標変換する(ステップT3)。
更に、この座標を式(1)のHough変換でHough空間に投票し(ステップT4)、投票されたHough空間の値の頂点を検出することで直線を検出する(ステップT5)。
ρ=xcosθ+ysinθ …(1)
以上の処理を画像の入力毎に繰り返す(ステップT6)。
Subsequently, as shown in FIG. 5, the obtained trolley line edge is coordinate-transformed with the center a of the pantograph 10 as the origin (step T3).
Further, the coordinates are voted on the Hough space by the Hough transform of the equation (1) (step T4), and a straight line is detected by detecting the vertex of the value of the voted Hough space (step T5).
ρ = x cos θ + ysin θ (1)
The above processing is repeated every time an image is input (step T6).

本実施例は、以下の利点を有する。
即ち、トロリー線は直線で検出できるが、通常の直線検出ではトロリー線のエッジが他の物体で分断や交差し直線検出が難しい。
本実施例は、Hough変換を使用するためトロリー線に干渉する他の物体の影響を受けにくい第1の利点がある。
This embodiment has the following advantages.
That is, the trolley line can be detected as a straight line, but in the normal straight line detection, the edge of the trolley line is divided or intersected by another object, and the straight line detection is difficult.
This embodiment has the first advantage that it is not easily influenced by other objects that interfere with the trolley line because it uses the Hough transform.

また、Hough変換には原点の位置によって検出する直線の分解能が不均一になる問題がある。
これは、非特許文献2の図1に示すように、θ=0,ρ=0の原点付近では分解能が均一だが、θ=0,ρ=0から離れると分解能が不均一になるためである。
これに対し、本実施例はパンタグラフの中心座標をHough変換の原点に設定するため、パンタグラフ付近のトロリー線=原点付近のトロリー線となり、均一な分解能でトロリー線検出できる第2の利点がある。
Also, the Hough conversion has a problem that the resolution of the straight line detected by the position of the origin becomes non-uniform.
This is because, as shown in FIG. 1 of Non-Patent Document 2, the resolution is uniform near the origin of θ = 0 and ρ = 0, but the resolution becomes non-uniform when away from θ = 0 and ρ = 0. .
On the other hand, in this embodiment, since the center coordinate of the pantograph is set as the origin of the Hough transformation, the trolley line near the pantograph is equal to the trolley line near the origin, and there is a second advantage that the trolley line can be detected with uniform resolution.

更に、Hough変換から複数の直線を検出するにはHough空間内の複数の頂点を検出するが、本実施例はこの頂点の形状がパンタグラフ上でおおむね同じ形状になるので、複数の頂点を求めやすい第3の利点もある。
なお、上記フローチャートの処理をソフトウェア的に実現するプログラムによって、本実施例の画像処理装置を実現しても良い。
Further, in order to detect a plurality of straight lines from the Hough transform, a plurality of vertices in the Hough space are detected. In this embodiment, the shape of the vertices is almost the same on the pantograph, so that a plurality of vertices can be easily obtained. There is also a third advantage.
Note that the image processing apparatus of the present embodiment may be realized by a program that realizes the processing of the above flowchart in software.

本実施例は、パンタグラフの中心座標の高さをHough変換の原点のy座標に使用し、トロリー線を検出する画像処理装置である。
本実施例は、図4に示すフローチャートのステップT3において、得られたトロリー線のエッジを、パンタグラフの中心を原点として座標変換するのではなく、図6に示すように、パンタグラフの高さbを原点として座標変換し、この座標を式(1)のHough変換でHough空間に投票し、投票されたHough空間の値の頂点を検出することで直線を検出するものである。
その他の処理は、実施例4と同様である。
The present embodiment is an image processing apparatus that detects the trolley line by using the height of the center coordinate of the pantograph as the y coordinate of the origin of the Hough transform.
In this embodiment, in step T3 of the flowchart shown in FIG. 4, the coordinate of the obtained trolley line edge is not converted with the center of the pantograph as the origin, but the height b of the pantograph is set as shown in FIG. The coordinates are transformed as the origin, and the coordinates are voted on the Hough space by the Hough transformation of the equation (1), and the straight line is detected by detecting the vertex of the value of the voted Hough space.
Other processes are the same as those in the fourth embodiment.

なお、図6では画像左端とパンタグラフの高さの交点を原点にしているが、点線上のパンタグラフの高さであればどこに設定しても良い。
本実施例は、実施例4に比べ、分解能が不均一になる不具合があるが、式(1)のパラメータθをパンタグラフと交差するトロリー線の角度だけに制約し、計算量を減らせ演算処理がはやいという利点がある。
In FIG. 6, the intersection of the left edge of the image and the height of the pantograph is used as the origin, but it may be set anywhere as long as the height of the pantograph on the dotted line.
Although this embodiment has a problem that the resolution becomes non-uniform compared to the fourth embodiment, the parameter θ in the equation (1) is limited only to the angle of the trolley line that intersects the pantograph, and the calculation processing is reduced. There is an advantage of being fast.

本実施例は、実施例4や実施例5で求めたHough空間の頂点を所定の距離θP,所定の角度ρpで除外し、複数のトロリー線を検出する画像処理装置である。
本実施例は以下のように行う。
先ず、入力画像からエッジ検出によりトロリー線のエッジを検出する。
この際、実施例2,3のエッジ検出を利用してもよい。
得られたトロリー線のエッジをHough変換で図7のHough空間へ投票し、Hough空間から最も高い頂点1を検出し、頂点1のθp,ρpをトロリー線として登録する。
Hough空間の頂点は、実施例4や実施例5の座標変換により求めても良い。
The present embodiment is an image processing apparatus that detects a plurality of trolley lines by excluding the vertices of the Hough space obtained in the fourth and fifth embodiments with a predetermined distance θ P and a predetermined angle ρ p .
This embodiment is performed as follows.
First, the edge of the trolley line is detected from the input image by edge detection.
At this time, the edge detection of the second and third embodiments may be used.
The obtained trolley line edge is voted to the Hough space of FIG. 7 by Hough transformation, the highest vertex 1 is detected from the Hough space, and θ p and ρ p of the vertex 1 are registered as a trolley line.
The vertex of the Hough space may be obtained by the coordinate transformation in the fourth or fifth embodiment.

この頂点1を中心としてθp,ρpで囲まれる斜線領域を頂点の属する領域としてHough空間から除外し、次に高い頂点を探索し頂点2を検出し除外する。
以上の処理を必要な頂点数に繰り返す。
本実施例は以下の利点がある。
即ち、1本のトロリー線は、非特許文献2の図10に示すように、Hough空間の1つの頂点に対応する。
The hatched area surrounded by θ p and ρ p with the vertex 1 as the center is excluded from the Hough space as the area to which the vertex belongs, the next highest vertex is searched, and the vertex 2 is detected and excluded.
The above processing is repeated for the required number of vertices.
This embodiment has the following advantages.
That is, one trolley line corresponds to one vertex of the Hough space as shown in FIG.

トロリー線を複数検出するには、Hough空間の頂点とその頂点に属する裾野を探索し、この探索を繰り返して複数のトロリー線を検出する必要があるが、裾野の探索は時間がかかる問題がある。
また、通常の頂点から裾野への形状は、非特許文献2の図1に示すような正規分布等の連続的なプロファイル形状にならないため、探索による正確な裾野の検出が難しい問題がある。
In order to detect a plurality of trolley lines, it is necessary to search for vertices in the Hough space and the skirts belonging to the vertices, and to repeat this search to detect a plurality of trolley lines. .
Further, since the shape from the normal vertex to the skirt does not become a continuous profile shape such as a normal distribution as shown in FIG. 1 of Non-Patent Document 2, there is a problem that it is difficult to accurately detect the skirt by searching.

本実施例は、パンタグラフと接触する複数のトロリー線は、架線の構造上所定の距離ρpと所定の角度θP離れる条件を利用し、頂点からθp,ρpの領域を頂点に属する領域として単純に除外し、裾野の探索なしに次の頂点を探索するものである。
これにより裾野の探索が不要で処理が高速になる第1の利点がある。
また複雑な裾野形状でも頂点の領域分けが確実になる第2の利点がある。
This embodiment includes a plurality of trolley wires in contact with the pantograph, areas belonging utilizing structural predetermined distance [rho p a predetermined angle theta P away condition of the overhead line, theta p from the apex, the area of the [rho p to the vertex Is simply excluded, and the next vertex is searched without searching the base.
As a result, there is a first advantage that the search for the base is unnecessary and the processing becomes fast.
In addition, there is a second advantage that the area division of the vertex is ensured even with a complicated skirt shape.

本実施例は、2台以上のカメラ画像から検出したトロリー線の座標を、3D座標で検証する画像処理装置である。
本実施例を図8のフローチャートに示す。
先ず、図10に示すように、パンタグラフ10とトロリー線20が映る2台以上のカメラ画像を取得し(ステップV1)、各カメラ画像ごとエッジ検出でエッジを検出し(ステップV2)、複数のトロリー線候補を検出する(ステップV3)。
このトロリー線検出には、実施例4、実施例5、実施例6を使用してもよい。
This embodiment is an image processing apparatus that verifies the coordinates of trolley lines detected from two or more camera images using 3D coordinates.
This embodiment is shown in the flowchart of FIG.
First, as shown in FIG. 10, two or more camera images in which the pantograph 10 and the trolley line 20 are reflected are acquired (step V1), an edge is detected by edge detection for each camera image (step V2), and a plurality of trolleys are obtained. Line candidates are detected (step V3).
Example 4, Example 5, and Example 6 may be used for this trolley line detection.

このトロリー線とパンタグラフの交点の座標と、画像上端の座標をそれぞれステレオ計測により三次元座標に投影変換し(ステップV4)、図9に示すように、図中斜線で示す妥当な領域に、トロリー線とパンタグラフの交点cの座標が存在し、かつ、トロリー線の画像上端dの座標が存在するかどうか検証し、何れも妥当な領域に入っているものをトロリー線とする(ステップV5)。
この領域は、トロリー線20がほぼ水平で高さがパンタグラフ10と同じかどうか検証する領域で、実験的に決める。
以上の処理を画像の入力毎に繰り返す(ステップV6)。
The coordinates of the intersection of the trolley line and the pantograph and the coordinates of the upper end of the image are respectively projected and converted into three-dimensional coordinates by stereo measurement (step V4), and as shown in FIG. It is verified whether or not the coordinates of the intersection point c of the line and the pantograph are present and the coordinates of the image upper end d of the trolley line are present, and those that are in a valid area are determined as trolley lines (step V5).
This area is an area for verifying whether the trolley line 20 is substantially horizontal and the height is the same as that of the pantograph 10, and is determined experimentally.
The above processing is repeated every time an image is input (step V6).

本実施例は、各カメラ間で検出したトロリー線を3D座標に変換し、トロリー線の画像上端点が地面に対しほぼ水平で高さがパンタグラフと同じかどうか検証して誤ったトロリー線を排除するため、信頼性の高いトロリー線が検出できる利点がある。
なお、上記フローチャートの処理をソフトウェア的に実現するプログラムによって、本実施例の画像処理装置を実現しても良い。
In this embodiment, the trolley line detected between the cameras is converted into 3D coordinates, and the upper end point of the image of the trolley line is almost horizontal with respect to the ground and the height is the same as the pantograph to eliminate the erroneous trolley line. Therefore, there is an advantage that a highly reliable trolley wire can be detected.
Note that the image processing apparatus of the present embodiment may be realized by a program that realizes the processing of the above flowchart in software.

本発明は、検出したパンタグラフとトロリー線は、規定の位置に映っているかどうかで設備保全に利用される。   According to the present invention, the detected pantograph and trolley line are used for equipment maintenance depending on whether or not the detected pantograph and trolley line are reflected at a specified position.

本発明の第一の実施例に係る画像処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the image processing which concerns on 1st Example of this invention. 本発明の第二の実施例に係るトロリー線検出演算子を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the trolley line detection operator which concerns on the 2nd Example of this invention. 本発明の第三の実施例に係る最頻値の取得を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows acquisition of the mode value which concerns on the 3rd Example of this invention. 本発明の第四、第五の実施例に係る画像処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the image processing which concerns on the 4th, 5th Example of this invention. 本発明の第四の実施例に係る座標変換の原点を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the origin of the coordinate transformation which concerns on the 4th Example of this invention. 本発明の第五の実施例に係る座標変換の原点を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the origin of the coordinate transformation which concerns on the 5th Example of this invention. 本発明の第六の実施例に係るを示すHough空間の頂点と裾野の領域を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the area | region of the vertex of the Hough space which shows the 6th Example of this invention, and a base. 本発明の第七の実施例に係る画像処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the image processing which concerns on the 7th Example of this invention. 本発明の第七の実施例に係るトロリーの三次元座標を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the three-dimensional coordinate of the trolley which concerns on the 7th Example of this invention. 本発明の第七の実施例に係る2台のカメラ画像を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the two camera images which concern on the 7th Example of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

10 パンタグラフ
20 トロリー線
a パンタグラフ中心
b パンタグラフ高さ
c トロリー線とパンタグラフの交点
d トロリー線の画像上端
10 Pantograph 20 Trolley line a Pantograph center b Pantograph height c Intersection of trolley line and pantograph d Upper end of image of trolley line

Claims (6)

入力画像からエッジ検出でトロリー線のエッジを検出し、検出したエッジの座標をHough変換でHough空間へ投票し、投票されたHough空間の頂点を検出することで直線であるトロリー線を検出する画像処理装置において、前記エッジ検出は、トロリー線が画像上で垂直方向のエッジを多く持ち、太さが一定な特徴を利用した演算子を画像に積和してトロリー線のエッジを検出するものであり、かつ、画像を地面に対し水平なスリット状の集合に分割し、分割された水平なスリット状の集合について濃淡値を取得し、取得された濃淡値から求められる主成分分析及びヒストグ
ラムの最頻値に応じて昼間用・夜間用の演算子を入れ替えてトロリー線のエッジを検出することを特徴とする画像処理装置。
An image that detects a trolley line edge by detecting an edge of the trolley line from the input image, voting the coordinates of the detected edge to the Hough space by Hough transformation, and detecting the vertex of the voted Hough space In the processing device, the edge detection is to detect an edge of the trolley line by multiplying and adding an operator using a feature having a characteristic that the trolley line has many vertical edges on the image and a constant thickness. Yes, the image is divided into slit-like sets that are horizontal to the ground , gray values are obtained for the divided horizontal slit-like sets, and principal component analysis and histograms obtained from the obtained gray values are obtained.
An image processing apparatus for detecting an edge of a trolley line by switching a daytime / nighttime operator in accordance with a mode value of a ram .
前記Hough変換の原点として、検出されたパンタグラフの中心座標を使用することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein a center coordinate of the detected pantograph is used as an origin of the Hough transform. 前記Hough変換の原点の高さとして、検出されたパンタグラフの高さを使用することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the height of the detected pantograph is used as the height of the origin of the Hough transform. 前記パンタグラフは、2台以上のカメラ画像のパタンマッチングで得られたパンタグラフ候補の座標からオフセットを除き、この座標をカメラ毎に照合して座標の差が最小になる座標として検出されたものであることを特徴とする請求項2又は3記載の画像処理装置。 The pantograph is obtained by removing an offset from the coordinates of a pantograph candidate obtained by pattern matching of two or more camera images and comparing the coordinates for each camera to detect the coordinate difference as a minimum. The image processing apparatus according to claim 2, wherein the image processing apparatus is an image processing apparatus. 前記トロリー線を複数検出する場合には、最も高い頂点を中心とする微小領域をHough空間から除外し、次に高い頂点を探索することを繰り返すことを特徴とする請求項1,2,3又は4記載の画像処理装置。 In the case of detecting a plurality of the trolley lines, it is possible to repeat the search for the next highest vertex by excluding the minute region centered on the highest vertex from the Hough space. 4. The image processing apparatus according to 4. 前記トロリー線を複数検出する場合には、前記トロリー線を三次元座標に変換し、地面と水平でパンタグラフとほぼ同じ高さの領域に存在するか否かを検証し、前記領域に存在しないものを誤ったトロリー線として排除することを特徴とする請求項1,2,3,4又は5記載の画像処理装置。 When detecting a plurality of the trolley lines, convert the trolley lines into three-dimensional coordinates, verify whether they exist in an area that is horizontal to the ground and approximately the same height as the pantograph, and do not exist in the areas 6. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is excluded as an erroneous trolley line.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101336044B1 (en) * 2011-12-27 2013-12-03 전자부품연구원 Lane cognition device and method

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4624826B2 (en) * 2005-03-11 2011-02-02 株式会社明電舎 Trolley wire detector
JP4816567B2 (en) * 2007-05-25 2011-11-16 株式会社明電舎 Trolley wire wear measuring device by image processing
JP5476775B2 (en) * 2009-04-09 2014-04-23 株式会社明電舎 Trolley wire inspection device and inspection method
KR102087681B1 (en) 2015-09-17 2020-03-11 삼성전자주식회사 Image processing device, method for processing image and computer-readable recording medium

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07160892A (en) * 1993-12-13 1995-06-23 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Picture processor
JPH07249128A (en) * 1994-03-08 1995-09-26 Mitsubishi Electric Corp Picture processor for vehicle
JP2001250122A (en) * 2000-03-06 2001-09-14 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Method for determining position and posture of body and program recording medium for the same
JP2002139305A (en) * 2000-10-31 2002-05-17 Meidensha Corp Pantograph obstacle detecting method and device

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07160892A (en) * 1993-12-13 1995-06-23 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Picture processor
JPH07249128A (en) * 1994-03-08 1995-09-26 Mitsubishi Electric Corp Picture processor for vehicle
JP2001250122A (en) * 2000-03-06 2001-09-14 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Method for determining position and posture of body and program recording medium for the same
JP2002139305A (en) * 2000-10-31 2002-05-17 Meidensha Corp Pantograph obstacle detecting method and device

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101336044B1 (en) * 2011-12-27 2013-12-03 전자부품연구원 Lane cognition device and method

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