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专利号: 2018111077880
申请人: 南京航轩轨道交通科技有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2025-12-08
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种复杂环境下城轨列车受电弓滑板图像提取算法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1、确定滑板在原始图像中的矩形区域范围:由相机获取到原始图像,对图像进行初步截取,去除干扰信息,得到包含受电弓滑板的图像;对得到的图像进行平滑处理;然后根据投影法,对获取的受电弓滑板的图像进行进一步精确截取;

步骤2、确定滑板所在精确矩形区域的上下边界:采用投影法对步骤1得到的图像进行水平投影,得到关于水平方向上灰度和的曲线,通过对曲线的分析以及进一步的处理,得到受电弓滑板所在精确矩形区域的上下边界;

步骤3、确定滑板所在精确矩形区域的左右边界:对步骤1截取出来的图像滤波后进行边缘检测,使用Hough变换检测边缘图像中的直线段,找出直线段中接触线边缘形成的直线段,以确定左右边界;

步骤4、根据滑板所在精确矩形区域计算滑板厚度:对边缘检测图像进行膨胀腐蚀处理,根据寻找出的滑板所在精确矩形区域中滑板的上下边缘计算滑板的剩余厚度。

2.根据权利要求1所述的复杂环境下城轨列车受电弓滑板图像提取算法,其特征在于,步骤1中所述确定滑板在原始图像中的矩形区域范围,具体如下:步骤1.1、图像的粗定位:由相机获取到原始图像,根据受电弓滑板所在图像中的位置,对图像进行初步截取,得到包含受电弓滑板的图像;

步骤1.2、图像的精确定位:首先将步骤1.1粗定位所得到的图片进行平滑处理,然后根据水平投影法,得出每一行的灰度和y,并得出曲线;再对每一行的灰度和y进行一阶求导,并得出关于一阶导数的曲线,最后对两幅曲线图像进行分析,根据图片中灰度和以及灰度和一阶导数的跳变特征,最终定位出含有受电弓滑板的精确图像。

3.根据权利要求1所述的复杂环境下城轨列车受电弓滑板图像提取算法,其特征在于,步骤2中所述确定滑板所在精确矩形区域的上下边界,具体如下:步骤2.1、首先对步骤1中所得到得精确图像进行水平投影,得出每一行的灰度和y,并得出曲线;再对每一行的灰度和y进行一阶求导,并得出关于一阶导数ydiff的曲线;进一步地,对灰度和y进行二阶求导,并得出关于二阶导数ydiff2的曲线;

步骤2.2、根据步骤2.1所得到的关于灰度和y曲线以及灰度和一阶导数ydiff曲线中的特征,得出滑板所在精确矩形区域的上边界;然后根据灰度和一阶导数ydiff曲线以及灰度和二阶导数ydiff2曲线中的特征,得出滑板所在精确矩形区域的下边界。

4.根据权利要求1所述的复杂环境下城轨列车受电弓滑板图像提取算法,其特征在于,步骤3中所述确定滑板所在精确矩形区域的左右边界,具体如下:步骤3.1、使用高斯低通滤波器对步骤1中截取出来的图像进行滤波,得到滤波之后的图像;

步骤3.2、使用Canny边缘检测算法对步骤3.1得到的滤波之后的图像进行边缘检测,得到边缘图像;

步骤3.3、使用Hough变换检测步骤3.2得到的边缘图像中的直线段,直线段由参数ρ、θ、端点(x1,y1)与端点(x2,y2)表示,经过该线段的直线的方程为ρ=xcosθ+ysinθ;删除长度小于l0的线段,合并ρ与θ相同且距离小于l1的线段,在合并后的线段中保留步骤3.2得到的边缘图像中刚性接触线上形成的边缘部分,即保留θ在区间(θ1,θ2)之内的线段,θ1与θ2需根据实际情况中刚性接触线上形成的边缘部分在图像中的角度取值;

步骤3.4、在步骤2中确定的滑板所在精确矩形区域的上边界上取一点,确保该点位于刚性接触线上形成的边缘左方,得到该点的坐标为(x0,y0);遍历计算步骤3.3中剩余的刚性接触线上形成的边缘部分线段与点(x0,y0)的距离,距离计算的公式为:保留d值最小的那条线段,即为刚性接触网最左边的边缘形成的线段;

步骤3.5、计算步骤2中确定的滑板所在精确矩形区域的上边界与步骤3.4中得到的刚性接触网最左边的边缘形成的线段或该线段的延长线形成的交点,该点坐标为(xr,yr):取滑板所在精确矩形区域的右边界的直线方程为:x=xr–δ,其中δ为向左偏移的余量;

步骤3.6、滑板所在精确矩形区域的左边界直线方程为:x=xr–δ–w,其中,w为根据经验得到的矩形区域的长度。

5.根据权利要求4所述的复杂环境下城轨列车受电弓滑板图像提取算法,其特征在于,步骤4中所述根据滑板所在精确矩形区域计算滑板厚度,具体如下:步骤4.1、对步骤3.2得到的边缘图像进行形态学腐蚀处理后再进行形态学膨胀处理,以将步骤2和步骤3中确定的滑板所在精确矩形区域中滑板的边缘连接起来,消除边缘中断造成的异常值;

步骤4.2、对于经步骤4.1处理后图像中的精确矩形区域,按列得到该列上第一个与最后一个像素点的坐标,即滑板上边缘与下边缘的像素点,并将该点坐标转换为原始图像上的坐标;

步骤4.3、根据步骤4.2得到的滑板上下边缘在原始图像中坐标点,以及相机的标定矩阵,即可算出滑板的剩余厚度;

步骤4.4、计算滑板剩余厚度的最小值,将滑板原始厚度减去剩余厚度的最小值,即得到滑板的磨耗值。