[发明专利]一种地铁轨行区道床排水沟智能除垢系统的工作方法

说明书

本发明公开了一种地铁轨行区道床排水沟智能除垢系统的工作方法，包括由高清摄像机采集并储存地铁轨行区道床两侧排水沟壁的视频图像，并将视频图像上传至图像分析服务器；通过图像分析服务器对视频图像进行综合分析，判断道床两侧水沟壁水垢有无情况及水垢严重程度；并将分析结果上传至智能控制系统，智能控制系统再将其结果上传至显示终端；根据图像分析服务器综合分析结果，联动控制对水垢进行喷药、自动刮铲、冲洗和收集。本发明的优点是：该系统建立图像识别计算模型，判断水垢有无情况及水垢严重程度，其判别精确度高，避免人为判别的误差；智能化程度高，提升了排水沟除垢的效率，减轻了维护工作量，降低了运营维护成本。

技术领域

本发明属于轨道交通运营工务维修技术领域，具体涉及一种地铁轨行区道床排水沟智能除垢系统的工作方法。

背景技术

目前地铁轨行区道床排水沟沟壁水垢巡检主要依靠人工检查、人工铲除的方式。由于地铁轨行区巡检时间只能在列车停运时间之后，对于道床排水沟的巡检时间短、线路长、清理难度及工作量大；故需要设计一种地铁轨行区道床排水沟智能除垢系统的工作方法，减少工务维保人员巡检时间及工作量，进一步降低运营成本。

发明内容

本发明的目的是根据上述现有技术的不足之处，提供一种地铁轨行区道床排水沟智能除垢系统的工作方法，该系统根据采集的地铁轨行区道床两侧排水沟壁的视频图像，建立图像识别计算模型，判断水垢有无情况及水垢严重程度，进而联动控制对水垢进行喷药、自动刮铲、冲洗和收集。

本发明目的实现由以下技术方案完成：

一种地铁轨行区道床排水沟智能除垢系统的工作方法，其特征在于，包括：

（1）由高清摄像机采集并储存地铁轨行区道床两侧排水沟壁的视频图像，并将所述视频图像上传至图像分析服务器；

（2）通过所述图像分析服务器对所述视频图像进行综合分析，以判断所述道床两侧水沟壁水垢有无情况及水垢严重程度；

若所述图像分析服务器未判断到所述道床水沟壁有水垢的情况，则继续保持图像分析；

若所述图像分析服务器判断到所述道床水沟壁有水垢的情况，则所述图像分析服务器进一步综合分析水垢的严重程度，并将分析结果上传至智能控制系统，所述智能控制系统再将其结果上传至显示终端；

（3）所述智能控制系统根据所述图像分析服务器综合分析结果，联动喷药控制器控制药剂喷头根据水垢的严重程度喷洒不同剂量的药水，然后所述智能控制系统联动刮铲控制器、喷水控制器，对喷洒药水后的水垢进行自动刮铲、冲洗和收集。

述图像分析服务器判断所述道床两侧水沟壁水垢有无情况及水垢严重程度的方法包括以下步骤：

（1）根据所述高清摄像机采集的地铁轨行区道床两侧排水沟壁的视频图像进行判定分析，排水沟正常为黑灰色，若有水垢则为灰白色，结合RGB颜色空间，构建RGB颜色空间立方体模型；其中，所述RGB颜色空间立方体模型中原点（0，0，0）的颜色是纯黑色，顶点（255，255，255）的颜色是纯白色，从原点到顶点的连线即为标准灰度线，它的颜色从黑色到白色渐变；

（2）所述RGB颜色空间立方体模型中，灰度空间近似定义为以所述标准灰度线为轴线，选取某一距离为半径作一圆柱体中的颜色空间，设连线上有点，长度取，则长度，水垢颜色识别区可定义为以为轴线，为半径的圆柱体内的颜色空间；

（3）所述RGB颜色空间立方体模型中，设所述高清摄像机采集图像颜色空间点到灰度线的距离为：，在对角线线上的投影为，长度为，则水垢判别可表示为：

；

其中：

；

为所述高清摄像机采集的实际数据，取值范围分别为0～36，0～63，0～36。