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      鐵路鋼軌異物距離檢測(cè)方法研究

      2018-04-04 02:23:52黃尊地常寧鄭聲佳梁明輝吳澤欽梁乘瑋李特特
      關(guān)鍵詞:異物鋼軌攝像機(jī)

      黃尊地,常寧,鄭聲佳,梁明輝,吳澤欽,梁乘瑋,李特特

      (五邑大學(xué) 軌道交通學(xué)院,廣東 江門(mén) 529020)

      保證鐵路運(yùn)輸安全是國(guó)家鐵路總公司及各路局各項(xiàng)工作的重心。相對(duì)于東部地區(qū),西部地區(qū)的西藏鐵路公司、烏魯木齊鐵路局等鐵路現(xiàn)場(chǎng)不安全的影響因素很多,包括大風(fēng)、風(fēng)沙、風(fēng)吹雪等突發(fā)情況,造成鐵路線路堆積異物,正線旅客列車(chē)大面積晚點(diǎn)影響路局正常的運(yùn)輸組織,車(chē)輛段內(nèi)調(diào)車(chē)作業(yè)中斷或直接影響行車(chē)安全[1?3]。因此,對(duì)于鐵路鋼軌線路上異物入侵及距離計(jì)算的檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)該是各路局安全檢測(cè)系統(tǒng)最重要的內(nèi)容之一。目前基于機(jī)器視覺(jué)對(duì)鐵路鋼軌線路進(jìn)行異物入侵檢測(cè)的主要方法有幾類(lèi),其中一類(lèi)是使用固定式攝像機(jī)[4?8],這類(lèi)方法主要將高清攝像機(jī)放置到比較容易受異物入侵的鐵路線路區(qū)段,包括風(fēng)區(qū)重要的鐵路線路、人流可能穿越的鐵路區(qū)段或道岔區(qū)段等,采用鋼軌特征識(shí)別及圖像處理算法進(jìn)行檢測(cè)并提前報(bào)警;還有一類(lèi)是使用移動(dòng)式攝像機(jī)[9?15],這類(lèi)方法現(xiàn)在得到越來(lái)越多的應(yīng)用,可以實(shí)時(shí)將異物入侵信息反饋到列車(chē)上,通過(guò)截取一幀一幀的實(shí)時(shí)視頻圖片處理算法分析前方異物位置及進(jìn)行列車(chē)?yán)锍汤塾?jì)等工作。上述研究?jī)?nèi)容主要應(yīng)用在正線上,對(duì)車(chē)輛段或存車(chē)場(chǎng)內(nèi)列車(chē)實(shí)時(shí)運(yùn)行的前方異物距離判斷及算法研究偏少。針對(duì)目前特殊區(qū)域監(jiān)控系統(tǒng)的不足,本文開(kāi)展鐵路線路實(shí)時(shí)異物距離測(cè)試方案設(shè)計(jì),基于車(chē)鉤裝載移動(dòng)式攝像機(jī)和鋼軌識(shí)別方法[12,16],利用橫向視覺(jué)和縱向視覺(jué)幾何原理提出2種鋼軌異物距離檢測(cè)方法,為鐵路運(yùn)輸安全提供技術(shù)方案。

      1 鐵路鋼軌異物距離測(cè)試方案

      整體測(cè)試方案中包含攝像機(jī)、燈光、無(wú)線傳輸?shù)扔布O(shè)備,視頻存儲(chǔ)、照片獲取、照片讀入等程序操作,以及灰度處理、平滑處理、邊緣檢測(cè)、直線檢測(cè)、鋼軌方程、異物檢測(cè)和距離檢測(cè)等算法操作。攝像機(jī)等設(shè)備放置在車(chē)鉤前段,鏡頭與軌面平行,在鋼軌中心線上方;軟件處理設(shè)備放置在后端機(jī)車(chē)司機(jī)室內(nèi)。鐵路鋼軌異物及距離測(cè)試具體方案如圖1所示。

      圖1 測(cè)試方案Fig. 1 Test plan

      2 鐵路鋼軌識(shí)別算法

      2.1 鋼軌識(shí)別算法

      鐵路鋼軌識(shí)別中,首先對(duì)照片進(jìn)行預(yù)處理;并根據(jù)其像素特征進(jìn)行二值化,即將圖片信息參數(shù)平面量化;其次進(jìn)行邊緣細(xì)化,對(duì)于每一個(gè)邊緣點(diǎn),以其梯度方向?yàn)橹行?,設(shè)置一小區(qū)間及相應(yīng)計(jì)算步長(zhǎng),對(duì)每個(gè)區(qū)間中的θ量化值計(jì)算相應(yīng)的ρ值,這些點(diǎn)對(duì)應(yīng)的參數(shù)空間的坐標(biāo)即是所檢測(cè)直線的參數(shù);最后邊緣跟蹤,形成一個(gè)連貫的、對(duì)應(yīng)于一個(gè)物體邊界或景物實(shí)體之間有意義的邊界,即完成霍夫變換算法識(shí)別出鋼軌方程(見(jiàn)圖2)。具體公式推導(dǎo)過(guò)程如下。

      圖2 霍夫變換原理圖Fig. 2 Hough transform principle diagram

      鐵路鋼軌的特征比較明顯,一是2條鋼軌是不間斷的2條平行直線,其間隔距離保持不變;二是鋼軌與車(chē)輪的摩擦原因造成部分鋼軌表明亮度很大,但同時(shí)有很多鐵路線,尤其是存車(chē)場(chǎng)線路鋼軌亮度不大;三是鋼軌與周?chē)壵?、扣件和道床的組成結(jié)構(gòu)及色差還是存在較大差別,這些特征對(duì)于鋼軌在圖片中的識(shí)別有較大影響。結(jié)合式(2)~(3),根據(jù)霍夫變換統(tǒng)計(jì)直線方程規(guī)律及極值判斷,最終得到鋼軌在圖片中的直線方程。

      2.2 鋼軌識(shí)別算法驗(yàn)證

      為了驗(yàn)證鋼軌識(shí)別算法的檢測(cè)效果,在實(shí)驗(yàn)室的鋼軌直線段進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證,見(jiàn)圖3所示。圖3(a)為經(jīng)過(guò)二值化處理和霍夫變換后得到的直線識(shí)別情況,計(jì)算結(jié)果得到鋼軌上一系列點(diǎn)的坐標(biāo);圖3(b)為兩端坐標(biāo)擬合的直線方程反饋到真實(shí)圖片上,驗(yàn)證其與鋼軌的匹配程度,結(jié)果表明匹配較好。

      圖3 驗(yàn)證結(jié)果Fig. 3 Verification results

      其中鋼軌識(shí)別的直線方程分別為:

      3 鐵路鋼軌異物距離識(shí)別算法

      3.1 基于橫向視覺(jué)的鋼軌異物距離檢測(cè)方法

      基于橫向視覺(jué)的鋼軌異物距離檢測(cè)方法如圖 4所示,在實(shí)物示意圖中,O為攝像機(jī)的位置,OP為攝像機(jī)橫向視角的中心線,CG和DH為左右兩側(cè)的鋼軌,與中心線等距對(duì)稱(chēng)布置;C和D 2點(diǎn)為初次進(jìn)入攝像機(jī)鏡頭里的鋼軌點(diǎn),CD段到攝像機(jī)的距離為l0;M點(diǎn)為異物在鋼軌上的位置,MN段到攝像機(jī)的距離為l1;AB段為遠(yuǎn)處進(jìn)入攝像機(jī)的范圍。在以實(shí)物為原型的照片示意圖中,照片像素為b*p,如果去掉天空部分,只保留鋼軌部分,照片像素為b*p/2,其中CD段橫向像素差值為b0,MN段橫向像素差值為b1,兩端縱向像素差值為p1。

      圖4 橫向視覺(jué)檢測(cè)原理圖Fig. 4 Lateral visual inspection principle

      由圖4(a)可知,根據(jù)相似三角形的原理,可以得到異物點(diǎn)到攝像機(jī)的距離與橫向視覺(jué)范圍的比例關(guān)系,如下:

      其中:l0已知,欲求l1,必須計(jì)算出CD段和EF段的實(shí)物長(zhǎng)度之比。

      2鋼軌CG和DH橫向間距為1 435 mm,且在直線段間距保持不變。在圖4(b)照片示意圖中,由于相機(jī)視角和像素的關(guān)系,2段平行線變成了斜率不同的斜線,其橫向像素差值不同。由此可知:

      由式(6)和式(8)可得

      圖像處理后,通過(guò)鋼軌方程及異物點(diǎn)橫坐標(biāo)識(shí)別,進(jìn)行異物檢測(cè)及距離計(jì)算。

      3.2 基于縱向視覺(jué)的鋼軌異物距離檢測(cè)方法

      基于縱向視覺(jué)的鋼軌異物距離檢測(cè)方法如圖 5所示,在實(shí)物示意圖中,O點(diǎn)為攝像機(jī)的位置,高度為h,焦距為s;P點(diǎn)為圖像成像側(cè),R和Q分別為初次進(jìn)入攝像機(jī)鏡頭里的鋼軌位置和異物所在鋼軌位置的中心點(diǎn),到攝像機(jī)的距離分別為l0和l1,與軌面的夾角分別為a1和a2;R和Q成像點(diǎn)距軌面的距離分別為p2和p3。在以實(shí)物為原型的照片示意圖中,照片像素為 b*p,如果去掉天空部分,只保留鋼軌部分,照片像素為b*p/2,其中CD段橫向像素差值為b0,MN段橫向像素差值為b1,兩端縱向像素差值為p1。

      圖5 縱向視覺(jué)檢測(cè)原理圖Fig. 5 Longitudinal visual inspection principle

      由圖5(a)可知,根據(jù)R和Q分別所在的2個(gè)直角三角形相似,可以得出到攝像機(jī)距離與攝像機(jī)參數(shù)的比例關(guān)系,如下所示:

      由式(10)~(11)計(jì)算可得:

      其中:Δb表示異物點(diǎn)到標(biāo)定初始點(diǎn)的距離在屏幕上的成像。

      由圖5(b)中的圖片示意圖可知,照片中的像素和攝像機(jī)成像存在一定的關(guān)系,如下所示:

      由式(12)和(13)可得:

      圖像處理后,通過(guò)鋼軌方程及異物點(diǎn)縱坐標(biāo)識(shí)別,進(jìn)行異物檢測(cè)及距離計(jì)算。

      4 實(shí)驗(yàn)室線路試驗(yàn)及結(jié)果分析

      五邑大學(xué)軌道交通學(xué)院可移動(dòng)列車(chē)綜合實(shí)驗(yàn)室,包括一臺(tái)10 m地鐵列車(chē)、120 m長(zhǎng)度的鐵路線路,接觸網(wǎng)、變電所等供電設(shè)備以及運(yùn)營(yíng)管理和信號(hào)控制室等。為整體方案測(cè)試和異物距離檢測(cè)提供了可行性條件。

      由圖6(a)可以看出,線路兩端是站臺(tái),其中照片中遠(yuǎn)處站臺(tái)停放地鐵列車(chē);正線120 m長(zhǎng),經(jīng)過(guò)道岔左邊是側(cè)線,中間很長(zhǎng)一段距離都是直線,便于開(kāi)展測(cè)距試驗(yàn)。在鋼軌附近,放置卷尺標(biāo)注尺寸,象征性的異物放置在鋼軌上,距離攝像機(jī)的位置分別為7,12,18,25和45 m。

      圖6 實(shí)驗(yàn)室測(cè)試圖Fig. 6 Test in the laboratory

      軟件處理和算法檢測(cè)后的情況如圖6(b)所示,算法識(shí)別的鋼軌方程劃線與圖片中鋼軌完全吻合,限界方程劃線在軌道線路兩側(cè),同時(shí),象征性異物已被識(shí)別出,計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1所示。

      表1 測(cè)距算法實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)結(jié)果Table 1 Detection results of distance algorithm in the laboratory

      由表1數(shù)據(jù)可知,在45 m范圍內(nèi),2種測(cè)距算法都保持較高的精度要求,誤差在5%以?xún)?nèi)。同時(shí),在測(cè)試數(shù)據(jù)誤差整體分析中,尤其對(duì)于中長(zhǎng)距離,基于橫向視覺(jué)的鋼軌異物距離檢測(cè)方法比基于縱向視覺(jué)的鋼軌異物距離檢測(cè)方法要更加準(zhǔn)確一些。

      5 鐵路現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)及結(jié)果分析

      為了保證整個(gè)測(cè)試方案的可行性和檢測(cè)算法的準(zhǔn)確性,進(jìn)行鐵路現(xiàn)場(chǎng)的驗(yàn)證試驗(yàn)。鐵路現(xiàn)場(chǎng)選擇在烏魯木齊鐵路局烏西貨車(chē)存車(chē)場(chǎng)進(jìn)行,存車(chē)場(chǎng)要進(jìn)行長(zhǎng)編組列車(chē)的調(diào)車(chē)作業(yè),車(chē)尾需要工作人員輔助查看線路及鐵路異物,為方案開(kāi)展提供了必要性。具體測(cè)試現(xiàn)場(chǎng)如圖7(a)所示?,F(xiàn)場(chǎng)有很多條貨運(yùn)股道,選擇中間的一條線路,攝像機(jī)放置在車(chē)鉤位置,同時(shí)在鋼軌中間標(biāo)注尺寸,以及放置象征性的異物,模擬實(shí)際列車(chē)運(yùn)行時(shí)前方的異物情況。

      圖7 鐵路現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試圖Fig. 7 Test in the railway scene

      軟件處理和算法檢測(cè)后的情況如圖7(b)所示,算法識(shí)別的鋼軌方程劃線與圖片中鋼軌完全吻合,限界方程劃線在軌道線路兩側(cè),同時(shí),象征性異物已被識(shí)別出,計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2所示。

      表2 測(cè)距算法鐵路現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)結(jié)果Table 2 Detection results of distance algorithm in the railway scene

      由表2數(shù)據(jù)可知,在40 m的范圍內(nèi),2種測(cè)距算法都保持較高的精度要求,由于現(xiàn)場(chǎng)的環(huán)境較實(shí)驗(yàn)室更為復(fù)雜,個(gè)別尺寸誤差在 6%左右。同時(shí),在全部測(cè)試數(shù)據(jù)誤差分析中,尤其是中長(zhǎng)距離,基于橫向視覺(jué)的鋼軌異物距離檢測(cè)方法比基于縱向視覺(jué)的鋼軌異物距離檢測(cè)方法要更加準(zhǔn)確。

      6 結(jié)論

      1) 基于鐵路鋼軌的特征,通過(guò)灰度處理、平滑處理、二值化處理、邊緣檢測(cè)以及霍夫變換直線檢測(cè)等算法,可以準(zhǔn)確地識(shí)別鋼軌方程并匹配圖像文件。

      2) 結(jié)合機(jī)器視覺(jué)和鐵路鋼軌特征,分別提出基于橫向視覺(jué)和縱向視覺(jué)的鋼軌異物距離檢測(cè)方法;通過(guò)試驗(yàn)數(shù)據(jù)誤差分析,算法具有較好的魯棒性,尤其是中長(zhǎng)距離,基于橫向視覺(jué)比縱向視覺(jué)的檢測(cè)方法要更加準(zhǔn)確一些,適合監(jiān)控遠(yuǎn)程異物。

      3) 整體方案經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)室測(cè)試以及烏魯木齊鐵路局現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)驗(yàn)證,異物距離測(cè)試精度滿(mǎn)足工程要求,為鐵路運(yùn)輸現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)安全提供理論依據(jù)和技術(shù)方案。

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