[发明专利]一种基于线阵面阵双图像采集通道的高速轨道状态检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能轨道交通检测、机器视觉等领域，对检测目标实时图像采集结构方案进行改进，结合了面阵相机的高覆盖率与线阵相机的高采样速度，作为提高基于图像处理的实时视觉检测的关键技术。

背景技术

基于图像处理的轨道交通状态检测方式是一种非接触检测方式，检测过程中不破坏检测目标力学特征，图像信息直观且智能化程度高，是一种具有应用潜力的检测方式。针对接触网或轨道的磨损状态检测中，因为磨损状态特征微弱，一般采用高分辨率高采样速度的线阵列CCD相机进行图像采集，其在实际应用中会面临两个技术难题：（1）线阵CCD的实时数据流非常庞大，难以完成实时检测，且冗余数据会对特征目标产生识别干扰；（2）实际列车环境中存在光照多变、车体震动等干扰因素，线阵相机不具备适应能力，难以保证算法识别效果。因此虽然针对图像处理的视觉检测研究很多，但在实际应用中难以克服检测环境中复杂光照度、强烈抖动等影响，距离工程应用尚存在很大的差距。例如现行的接触网检测仍然以沿线工人手持设备定点检测为主，接触网检测车通过安装接触式传感器检测为辅。

发明内容

鉴于现有轨道交通传感中线阵图像实时检测技术难以进入工程应用的不足，本发明旨在提供一种融合面阵相机智能性与线阵相机准确性的新型图像识别检测方式，通过面阵图像处理获取实时引导信息，大幅度降低线阵图像处理中存在的冗余数据，同时为阈值判断提供实时引导信息，提高系统识别的实时性与鲁棒性。

本发明的目的通过如下手段来实现。

一种基于线阵面阵双图像采集通道的高速轨道状态检测方法，基于包括由面阵相机及图像处理模块组成的面阵图像采集处理系统、由线阵相机及图像处理模块组成的线阵图像采集处理系统、模块间通信系统和综合数据处理终端组成的实施平台进行轨道状态的图像处理检测，包含以下的技术手段：

1）面阵图像采集处理系统通过目标检测对识别目标进行定位，通过弓网特征识别进行检测目标定位，确定拉出值信息及环境变量信息,在全景图像中确定几何参数，同时利用灰度直方图确定一帧图像的灰度信息，作为实时光照度信息为线阵图像处理提供环境变量反馈；

2）线阵图像采集处理系统，采集线阵图像数据并接收由面阵图像处理模块传递的实时环境变量信息；根据传递值中的轨道环境定位信息及光照信息对采集图像进行无关区域分割和智能阈值判断；

3）模块间通信系统和综合数据处理终端完成线阵和面阵图像采集系统的数据交互，并进一步处理轨道状态信息，提供终端用户。

面阵相机与线阵相机应具有相近的光谱灵敏度，因而对通过面阵相机图像分析得到的环境参数对线阵图像处理具有准确的引导作用。

本发明针对现有技术的不足，结合面阵CCD相机与线阵CCD相机的解决方案，采用面阵CCD相机结合线阵CCD相机的图像采集模式，面阵相机具有相对较大的覆盖场景，且对不同的光照情况具有一定的适应能力，可以实现对接触线目标的快速识别定位，并且利用其面阵图像的灰度信息可以为线阵相机提供实时光照信息。线阵相机具有采样率高、横向分辨率高的特点，可以完成对检测细微目标清晰成像，但是因为其数据流庞大难以实现实时处理，并且识别结果对光照度非常敏感。结合面阵相机与线阵相机，可以一方面对几何参数进行检测，另一方图像处理过程中提取实时环境参数信息，为线阵相机提供光照等参数反馈，综合提高检测精度。

本发明基于图像处理的接触网动态检测系统结构，从功能上分为面阵相机辅助识别部分和线阵相机磨损状态识别部分。线阵相机用于对磨损面清晰成像，进而对检测目标进行识别。面阵相机进行同步的全景图像采集，提取同步环境参数信息，为图像识别提供实时准确的信息引导。

本发明设计的图像采集方案结合线阵/面阵相机两种图像采集模式，使高精度图像识别具有一定的环境适应能力，对实时环境下的机器视觉具有一定的实际意义。

附图说明如下：

图1为本发明所采用的图像实时采集处理方案示意图；

图2为本发明对接触网进行动态检测的系统结构示意图；

图3为本发明线阵图像处理模块与面阵图像处理模块硬件框图；

图4为本发明面阵图像处理软件流程示意图；

图5为本发明线阵图像处理软件流程示意图；

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施作进一步的描述。但是应该强调的是，下面的实施方式只是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及应用。