[发明专利]隧道内异物的检测方法

说明书

本发明提供了一种隧道内异物的检测方法，包括：步骤S10：通过隧道内的拍摄装置对隧道的内部进行拍摄；步骤S20：将拍摄得到的图像进行图像处理；步骤S30：将进行图像处理后的图像进行识别，以判断得出隧道内是否有异物以及异物是否在运动；步骤S40：根据隧道内是否有异物以及异物是否在运动控制车辆的通行状态和/或报警状态。步骤S50：通过报警信号，人为对车辆进行制动；步骤S60：若车辆与隧道之间的距离在预设长度内，且车辆未进行制动时，车辆则进行强制制动。本申请的技术方案有效地解决了相关技术中的隧道内异物监测的准确性和实时性较差的问题。

技术领域

本发明涉及隧道监控技术领域，具体而言，涉及一种隧道内异物的检测方法。

背景技术

铁路异物侵限是关乎铁路机车运行安全的重要组成部分。目前的铁路异物侵限监控主要是通过监测是否有异物侵入，进行防灾报警。但是，铁路沿线除了强风、降雪、洪水、地震、火灾、落石和路基沉降等的自然灾害，还存在一些特殊地形需要进行灾害防护，例如桥梁和隧道等。

在相关技术中针对隧道内的监控，通过采用人工轮巡视频监控画面的方式进行交通事件检测。但是由于隧道内的通常较为阴暗，视频的清晰程度较差，因此会导致无法有效地对隧道内的环境进行监控，并且由于人类视觉疲劳缺陷，安全盲点多，无法及时发现及时处理。即无法保证监测的准确性和实时性。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种隧道内异物的检测方法，以解决相关技术中的隧道内异物监测的准确性和实时性较差的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种隧道内异物的检测方法，包括：步骤S10：通过隧道内的拍摄装置对隧道的内部进行拍摄；步骤S20：将拍摄得到的图像进行图像处理；步骤S30：将进行图像处理后的图像进行识别，以判断得出隧道内是否有异物以及异物是否在运动；步骤S40：根据隧道内是否有异物以及异物是否在运动控制车辆的通行状态和/或报警状态。步骤S50：通过报警信号，人为对车辆进行制动；步骤S60：若车辆与隧道之间的距离在预设长度内，且车辆未进行制动时，车辆则进行强制制动。

进一步地，步骤S20包括：步骤S21：将图像转换为RGB格式的图像；步骤S22：对RGB格式的图像进行图像处理；步骤S23：对原始的RGB格式的图像以及进行图像处理后的RGB格式的图像再次进行图像处理。

进一步地，步骤S23包括以下步骤：步骤S231：将图像做基于HSV颜色空间的区域划分，以得到第一目标区域；步骤S232：将图像进行背景消减，以得到第二目标区域；步骤S233：将第一目标区域和第二目标区域进行匹配以得到最终目标区域；步骤S234：将RGB格式的图像通过索贝尔算子进行边缘检测，以得到轨道的特征；步骤S235：将最终目标区域和轨道的特征结合以得到隧道内的环境。

进一步地，步骤S231包括以下步骤：步骤S2311：将RGB格式的图像转化为HSV色彩空间；步骤S2312：通过直方图和Otsu算法对HSV色彩空间进行区域划分；步骤S2313：得到第一目标区域；步骤S232包括以下步骤：步骤S2321：将RGB格式的图像进行背景消减；步骤S2322：将进行背景消减后的RGB格式的图像进行矢量中值滤波和双阈值图像分割；步骤S2323：获得第二目标区域。

进一步地，步骤S234包括以下步骤：步骤S2341：将RGB格式的图像转化为灰度图；步骤S2342：根据灰度图，通过索贝尔算子进行边缘检测，以得到轨道的边缘；步骤S2343：根据灰度图，通过Hough变换算法提取轨道的特征值；步骤S2344：根据轨道的边缘和轨道的特征值拟合得到轨道的特征。

进一步地，背景消减通过以下公式实现：