一种可视化接地刀闸状态视频识别系统及方法与流程

本发明涉及可视化接地技术领域，具体为一种可视化接地刀闸状态视频识别系统及方法。

背景技术：

轨道交通中的可视化接地装置目前已得到大规模的应用，使地铁生产的效率和安全性得到了较大的提高。但是现有装置对行程开关和人工检视的依赖性较高，当其中一个环节出现问题或疏忽时，可能引起异常或事故。

传统可视化接地装置对接地刀闸分合闸状态的判定主要是以行程开关为主，并辅以通过装置内摄像头人工视频确认。当设备出现故障，行程开关异常，而同时操作人员未进行人工视频检查确认时，可能会引起设备或系统的运行异常，从而导致出现安全事故。

现有的技术方案中，一个可视化接地站控主机可以接入并管理多个可视化接地装置，可视化接地站控主机对所管理的可视化接地装置的设备状态只有通过刀闸状态开关信号进行判断，而可视化接地装置中摄像头采集的视频图像只具备实时人工查看功能。刀闸状态开关信号和视频图像数据分别由可视化接地站控主机的信号处理单元和视频监控单元分别处理，未进行必要的融合。

如图1所示，现有常规的刀闸状态视频识别技术主要是采用类似于车牌识别的方式，识别刀闸的轮廓边沿，然后对该轮廓边沿进行刀闸状态的判定。其主要过程为：

1、在视频流中获取图像；

2、对图像进行预处理(二值化处理、灰度处理等)；

3、识别图像中的外部轮廓(采用canny等算子进行轮廓识别)；

4、检测出类似刀闸的轮廓；

5、根据刀闸轮廓判断刀闸的角度；

6、根据刀闸角度判断分合闸状态；

现有技术对可视化接地装置设备状态的检测完全依靠接地刀闸状态开关，一旦该开关出现故障会导致系统对状态的误判，给轨道交通、人身安全带来隐患。同时，可视化接地装置内摄像头所采集的视频图像，需人工查看确认，对人工的依赖性较高，可能由于人员疏忽而导致安全隐患。

现有视频识别技术还存在几个缺点：1、受设备周边光照条件的影响很大，光照稍差时，无法进行识别；2、设备长期运行老化后刀闸会产生较大色差，从而导致无法进行识别；3、现有图像处理过程中，图像预处理、外部轮廓识别等过程均需对图像进行多次分析和运算处理，识别算法耗时较长，一般为100ms以上。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种针对可视化接地刀闸状态关键特征识别的系统及方法，并且采用自研的处理过程，实现比现有的状态视频识别技术更高的识别准确性和识别效率，可使识别准确率得到极大提升，而且可在更短时间内完成刀闸状态的识别。技术方案如下：

一种可视化接地刀闸状态视频识别系统，包括可视化接地装置、视觉分析单元、信号处理单元和外部系统；可视化接地装置将接地刀闸实时画面通过内置摄像头以视频流的方式传输到视觉分析单元；视觉分析单元通过不断的从可视化接地装置发送的视频流中截取图像画面，完成视频流到图片格式的转换；再对转换后的图片进行分析和识别，输出接地刀闸当前状态数据，并以信号状态的形式供外部系统访问；

信号处理单元在信号处理过程中以modbus-tcp协议访问视觉分析单元输出的刀闸信号状态数据，并综合机械行程开关信号进行运算后生成最终的接地设备信号状态，并以modbus-tcp协议供外部系统访问。

一种可视化接地刀闸状态视频识别方法，包括以下步骤：

步骤1：连接可视化接地装置摄像头，在视频流中获取图像；

步骤2：对图像进行预处理：

1)标识屏蔽区域：判断当前像素点在整个图像中的位置，并与设定的屏蔽区域进行比较，若为屏蔽区域内的点，则判断为需屏蔽的点，置该像素为全黑；

2)调节亮度均衡：通过计算rgb分量获得当前像素亮度，并根据g(i,j)＝αf(i,j)+β调节亮度到设定范围；其中，g(i,j)为目标像素亮度，f(i,j)为当前像素亮度；α和β为增益变量，且α>0；；

3)识别关键识别区域：通过对像素rgb分量的差值判断像素颜色偏向，若颜色为近似识别区域颜色，则保留该像素颜色，否则置位全黑；所述关键识别区域为一块在刀闸上以特殊颜色蚀刻的区域；

步骤3：根据关键识别区域图像判断刀闸的角度；

步骤4：根据刀闸角度判断分合闸状态，输出的刀闸状态信号；

步骤5：根据可视化接地装置的视频信息获取刀闸机械行程开关量信号，将刀闸状态信号与刀闸机械行程开关量信号进行与门逻辑判断，当两种判断方式给出相同的接地刀闸位置状态时，输出与两种判定相同的结果；当两种判断方式给出不同接地刀闸位置状态时，输出故障信号。

进一步的，在步骤2和步骤3之间还包括：对识别出的关键识别区域图像再次根据图像特性从像素点数量、图像的长宽比例方面进行判断，以确认识别标志图像是否正确。

本发明的有益效果是：

1)本发明在可视化接地站控主机内增加视觉分析单元，该单元采用机器视觉分析技术用计算机替代人工对可视化接地装置内摄像头所采集的视频图像自动进行分析，并判断出可视化接地装置的当前刀闸状态；并把分析结果转变为通信信号，传递到信号处理单元与可视化接地装置刀闸机械行程开关量信号进行比较运算，最后由信号处理单元输出最终结果。该信号可以完全兼容现有技术方案；

2)本发明可视化接地装置内的视频图像也会同步传递到视频监控单元，完全兼容现有技术方案；

3)本发明在现有技术的基础上增加视觉分析单元，把视频图像自动分析成为了状态信号，通过信号处理单元的运算，实现了状态开关信号与视频状态信号的融合；可进一步提高系统的安全性，减少对人工的依赖性；有利于提高轨道交通生产安全。

附图说明

图1为传统的技术方案示意图。

图2为本发明可视化接地刀闸状态视频识别系统的整体结构示意图。

图3为本发明可视化接地刀闸状态视频识别系统中数据信号转换过程示意图。

图4为本发明方法对图像进行预处理及关键识别区域图像识别过程流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。如图2所示，可视化接地刀闸状态视频识别系统包括可视化接地装置、视觉分析单元、信号处理单元和外部系统；可视化接地装置内的接地刀闸实时画面通过内置摄像头实时以视频流的方式通过以太网传输到视觉分析单元；视觉分析单元内置的图像分析识别软件不断的从视频流中截取图像画面，完成视频流到图片格式的转换。然后，图像分析识别软件再对该图片进行分析和识别，输出接地刀闸当前状态数据，并以信号状态的形式供外部系统访问。信号处理单元在信号处理过程中以modbus-tcp协议访问视觉分析单元输出的刀闸信号状态数据，并综合其他开关信号进行运算后生成最终的接地设备信号状态，并以modbus-tcp协议供外部系统访问。

本实施例提出的刀闸状态识别以识别刀闸上蚀刻的关键识别区域替代刀闸轮廓的识别。该关键识别区域为一块在刀闸上以特殊颜色蚀刻的区域，区域为长方形区域，颜色为红色(或其他颜色)。

本发明可视化接地刀闸状态视频识别系统的识别方法，包括以下步骤：

步骤1：连接可视化接地装置摄像头，在视频流中获取图像。

步骤2：对图像进行预处理：

其中图像预处理过程包括图像亮度均衡、屏蔽区域处理、关键识别区域识别。这几个处理过程只需要对所有图像像素进行一遍分析即可完成全部处理，可极大的提高图像分析处理效率。

1)标识屏蔽区域：判断当前像素点在整个图像中的位置，并与设定的屏蔽区域进行比较，若为屏蔽区域内的点，则判断为需屏蔽的点，置该像素为全黑。

2)调节亮度均衡：通过计算rgb分量获得当前像素亮度，并根据g(i,j)＝αf(i,j)+β调节亮度到设定范围；其中，g(i,j)为目标像素亮度，f(i,j)为当前像素亮度；α和β为增益变量，且α>0。

3)识别关键识别区域：通过对像素rgb分量的差值判断像素颜色偏向，若颜色为近似识别区域颜色，则保留该像素颜色，否则置位全黑；所述关键识别区域为一块在刀闸上以特殊颜色蚀刻的区域。

在本算法过程中，为了确保识别准确性，对识别出的关键识别区域图像会再次根据图像特性从像素点数量、图像的长宽比例等方面进行精确判断。

步骤3：根据关键识别区域图像判断刀闸的角度。

步骤4：根据刀闸角度判断分合闸状态，输出的刀闸状态信号。

步骤5：根据可视化接地装置的视频信息获取刀闸机械行程开关量信号，将刀闸状态信号与刀闸机械行程开关量信号进行与门逻辑判断，当两种判断方式给出相同的接地刀闸位置状态时，输出与两种判定相同的结果；当两种判断方式给出不同接地刀闸位置状态时，输出故障信号。如表1所示。

表1：接地刀闸位置状态判断逻辑

本发明在现有技术的基础上增加视觉分析单元，把视频图像自动分析成为了状态信号，通过信号处理单元的运算，实现了状态开关信号与视频状态信号的融合。可进一步提高系统的安全性，减少对人工的依赖性，有利于提高轨道交通生产安全。