]图2示出根据本公开一些实施方式的车型识别方法。
[0044]参见图2，在S202，根据本公开的车型识别方法利用与被检列车发生相对运动的线阵相机对被检列车连续拍照从而产生多个列车分图像。线阵相机的原理和使用已是公知，在此不再赘述。在利用线阵相机对被检列车拍照时，线阵相机可设置在列车侧方以获取列车侧面图像。但本公开不限于此，例如，根据需要，线阵相机也可设置在列车上方，以获取列车的俯视图像。或者，也可以在多个方位设置线阵相机以从多个方位获取列车图像。
[0045]在S204，拼接所述多个列车分图像从而获取被检列车的列车图像。例如，可以利用计算机图像处理系统对多个列车分图像进行拼接以获取列车图像。如后面所描述的，在图像拼接过程中，可以对图像进行处理。也可以在拼接全部完成之后，再根据情况对图像进行处理。
[0046]在S206，从所述列车图像提取至少一种列车特征参数。例如，可以通过图像处理提取列车特征参数，如轴距、列车高度、列车轮廓、车窗数量、列车颜色、轴数以及各种其他特征点。特征参数的提取可利用图像处理领域公知的方法进行，此处不再赘述。
[0047]在S208，将所述至少一种列车特征参数与预存的多个相关车型模板进行比对。例如，将轴距、列车高度、列车轮廓和/或其他特征参数与数据库中预存的车型模板进行比对以得到比对结果。例如，数据库中存储的列车特征参数可以是列车的各种参数指标，如轴距、长宽高、各种突出部位的尺寸和位置。也可以是列车的轮廓图或清晰图像，通过减影的方式或重合比对的方式得到高重合比例的列车模板图像。
[0048]在S210，根据比对结果自动确定所述被检列车的车型。如果比对结果显示于预存的某种车型模板的相似度超过预定阈值，则可以自动确定车型。车型可包括机车、客车和货车中的至少一种。根据车型，可以确定是否可以发射射线以进行安全检查。
[0049]例如，根据一些实施方式，可预先设置每种特征参数的相似度权重，并在比对时计算所使用的各种特征参数的相似度之和，然后选择与被检列车的列车图像具有最大相似度且相似度超过设定阈值(例如，80%相似度)的车型模板从而确定所述被检列车的车型。易于理解，根据本公开的方法可以使用各种判断策略，不限于所描述的方式。
[0050]列车图像的失真会影响车型判断。而列车图像的失真与车速及相机的拍照频率相关。根据本公开的一些实施方式，可以控制线阵相机按照根据被检列车的相对速度计算的拍照频率对所述被检列车进行连续拍照。
[0051]易于理解，每个时间段被检列车的相对速度与该时间段的列车分图像的数量的比例由线阵相机的每个成像元件每秒识别的物体宽度确定。
[0052]例如，设线阵相机的焦距f为35mm，成像元件宽d(在线阵相机中通常指一个像素点的宽度，当然如果线阵相机使用了η个像素，成像元件的宽度相应为一个像素点的宽度的η倍)为14μηι，物距h为2.5m，物宽(S卩每个成像元件识别的物体宽度)W = d*h/f = Imm，则此线阵相机在这种情况下的放大倍数h/f = 7143倍。设线阵相机的拍照频率为10kHz，而每个成像元件每秒识别物宽为D= 10000张X Imm= 10m，即每个成像元件识别速度为10m/s = 36km/h。此时，每个时间段内列车的相对速度与该时间段内产生的列车分图像的数量的比值为36km/h^- 10000张/s = Imm/张(此处取时间段为Is)，该比值即为上述每个成像元件识别的物体宽度W。若列车以速度36km/h经过拍照区域，则以该例设置的线阵相机以该拍照频率正好能得到与实物同比例的图像(即未经压缩或拉伸)。如果此时列车速度为18km/h驶过拍照区域，则通过算法将原来的I万张分图像/s调整为5000张分图像/s，则时每个时间段内列车的相对速度与该时间段内产生的列车分图像的数量的比值为为18km/h + 5000张/s = lmm/张(此处取时间段为Is)，也为上述相同的比值。由上述理论推导可知，可以通过实际测量的列车速度及上述比值，确定实际使用的列车分图像的数量。这样，拼接成的列车图像可为不失真的列车图像。
[0053]列车车速的测量有多种方式，可以通过设置在线阵相机附近的测速雷达等速度传感器直接测定列车车速。也可以通过两个地感线圈和/或光电开关和/或电子光幕等位置传感器测定列车经过该两个位置传感器的时刻，并基于该两个位置传感器的距离测定列车车速。根据一些实施方式，还可以在通过雷达或传感器检测到被检列车后，控制所述线阵相机立即拍照或经过一定延时拍照。例如，通过光电开关或电子光幕等位置传感器，在列车到来后阻断传感器，使得传感器感知列车的到来。或者，通过测速雷达等速度传感器，即可知道列车的到来。也可实时反馈列车的速度，通过反馈的速度调整线阵相机拍照的列车分图像的产生频率，使得线阵相机每一时间段内的列车分图像产生频率与该时间段内的列车平均速度成正比，避免图像失真。传感器可以与线阵相机紧邻，在列车到达传感器的感知范围时由传感器实时发出指令通知线阵相机立即拍照。也可以将传感器设置在线阵相机前的预定距离，当传感器检测到列车到达，通知线阵相机立即拍照，或通知线阵相机经一定延时之后再对列车拍照。
[0054]易于理解，也可以控制线阵相机按照预设的拍照频率对所述被检列车进行连续拍照。
[0055]图3示出根据本公开另一些实施方式的车型识别方法。图3所示实施方式与图2所示方式基本相同，区别仅在于线阵相机按照预设的拍照频率进行拍照(例如，如果线阵相机的拍照频率预设为10kHz，即I万张图像/S，则万分之一秒产生I张列车分图像)，并对分图像进行调整。下面仅描述与图2所示实施方式不同的部分。
[0056]在步骤S203，对分图像数量进行调整。例如，可以设定连续的时间段，根据每个时间段被检列车的相对速度，基于前面描述的原理，调整该时间段的列车分图像的数量，使得每个时间段被检列车的相对速度与该时间段的列车分图像的数量的比例保持一致。
[0057]如果被检列车的相对速度低于对应于预设的拍照频率的相对速度，则可从该时间段获得的列车分图像中按照预定规则抽掉至少一个列车分图像。如果被检列车的相对速度高于对应于预设的拍照频率的相对速度，则可利用插值法在该时间段获得的列车分图像中增加至少一个列车分图像。
[0058]例如，时间段可根据列车分图像的数量和/或列车速度计算设定或人为设定，可以是ls，也可以是10s。一般地，列车速度越快、线阵相机拍照频率越高，则时间段设定得越小。但在一个时间段内一般产生多于I张列车分图像。每个时间段内的列车速度可以是该时间段内列车的平均速度或列车在该时间段内的起始时刻或终了时刻的速度。
[0059]根据一些实施方式，以线阵相机的最大拍照频率在列车检测时间内(即检测整个列车通过的时间)获得最多数量的列车分图像。如果被检列车在某个时间段内的速度低于最大速度，则根据其实际速度与最大速度的差值的大小采取抽值法减少该时间段内列车分图像的数量，使得每个时间段内列车速度与产生的列车分图像的数量大致成正比，以避免由列车速度引起的图像失真。例如，如果在检测时间内列车的最大时速为30km/h，对应于50张图像/s的拍照频率(即产生列车分图像的频率)，则如果测得某个时间段的车速为24km/h，则相应的该时间段内的图像数量变为40张图像/s，即每5张图像抽掉I张图像。图像可以依据预先设定的规则抽掉，例如，将每5张图像中的第3张抽掉。这样，就保证了列车车速与产生的列车分图像的数量成正比，从而使得由线阵相机每个时间段得到的列车分图像拼接而产生的列车图像不失真。
[0060]根据另一些实施方式，以线阵相机的平均拍照频率对列车拍照，对应于检测时间内最常出现的列车速度，或列车平均速度。若某个时间段内的列车速度高于该最常出现的列车速度，或列车平均速度，为了不失真则采取补值的方法，例如，通过将该时间段内拍摄的适当位置的连续两张图像进行拟合和平滑化的方法在该两张列车分图像之间补值形成新的列车分图像。这样得到的图像虽然分辨率不如拍照得到的列车分图像，但图像中的距离关系和列车轮廓与实际中列车的情况是等比例的。若某个时间段内的列车速度低于该最常出现的列车速度，则通过上述抽值法减少列车分图像数量。例如，如果列车的平均时速为30km/h，对应于50张图像/s的拍照频率(即产生列车分图像的频率)，则如果测得某时间段的车速为36km/h，则相应的该时间段内的图像数量变为60张图像/s，即每5张图像增加I张图像。例如，可以将每个时间段内第2张列车分图像与第3张列车分图像之间通过拟合或图像均值法得到的新添加列车