一种城轨列车受电弓中心线偏移监测装置及方法与流程

本发明属于交通安全工程技术领域，特别是一种城轨列车受电弓中心线偏移监测装置及方法。

背景技术

随着我国城市轨道交通的快速发展及多条线路的开通运行，列车在线运行的安全问题也日益显著。城轨列车受电弓是城轨列车从接触网上受取电流的装置，其滑板与接触网导线直接接触，从接触网导线上获取电流供城轨列车使用。接触线与受电弓的接触点与受电弓的中心之间的距离随着城轨列车的快速行驶而不断变化，当中心线偏移过度致受电弓与接触线分离时，将造成弓网事故。因此，为避免因城轨列车自身故障导致的事故，对城轨列车受电弓关键部件的状态监测至关重要。

目前国内外受电弓状态的检测方法主要包括车载设备检测和在线定点式检测两种方式。车载式检测装置由一定的局限性，在实际运作中的投资规模大，成本高。对于在线定点式检测方式，国内外有基于超声波传感器的检测、基于激光测距的检测、基于图像的检测等多种实现方式。在这些方法中，有的系统机构复杂，可靠性不高；有的系统只能获取受电弓磨耗情况，不能反映受电弓中心线偏移，很难满足实际工程的要求。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种高精度、高效率的一种城轨列车受电弓中心线偏移监测装置及方法，为受电弓的检测和维修提供技术支持。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种城轨列车受电弓中心线偏移监测装置，包括现场控制和数据采集单元、远程传输单元、数据分析单元、数据存储与发布单元、客户端访问单元，其中：所述现场控制和数据采集单元检测列车的到来及获取列车车号信息，并采集受电弓原始图像；远程传输单元用于现场与设备房之间的信号传输；数据分析单元对接收到的采集图像进行处理；数据存储与发布单元用于数据的存储与发布；客户端访问单元用于远程访问。

进一步地，所述的现场控制和数据采集单元包括plc、车轮轴位传感器、车号识别装置、第一工业闪光灯组、第二工业闪光灯组、第三工业闪光灯组、第四工业闪光灯组，第一光电传感器组、第二光电传感器组、反向相机、正向相机；所述第一光电传感器组包括第一光电传感器、第三光电传感器，第二光电传感器组包括第二光电传感器、第四光电传感器；

所述车轮轴位传感器用于判定城轨列车是否到来；plc用于接收车轮轴位传感器传送的信号以控制车号识别装置；车号识别装置通过车号识别天线获取城轨列车的车号；反向相机、正向相机用于原始图像的采集；第一光电传感器组、第二光电传感器组用于外部触发反向相机、正向相机和第一～四工业闪光灯组；第一工业闪光灯组、第三工业闪光灯组为反向相机的拍摄进行补光，第二工业闪光灯组、第四工业闪光灯组为正向相机的拍摄进行补光；第一光电传感器、第二光电传感器分别为第一光电传感器组、第二光电传感器组的发射端，第三光电传感器、第四光电传感器分别为第一光电传感器组、第二光电传感器组的接收端；

所述车轮轴位传感器、车号识别装置、第一光电传感器组、第二光电传感器组沿着列车运行方向顺次设置；其中车轮轴位传感器安装于沿列车行驶方向最前方轨道内侧，车号识别装置安装于轨道中间，第一光电传感器、第二光电传感器、第三光电传感器、第四光电传感器垂直安装于轨道两侧，安装高度与受电弓升弓式滑板所在高度一致；反向相机、正向相机位于轨道中心轴线位置；第一工业闪光灯组、第二工业闪光灯组、第三工业闪光灯组、第四工业闪光灯组分别安装于第一光电传感器、第二光电传感器、第三光电传感器、第四光电传感器位置上方。

进一步地，所述的现场控制和数据采集单元的采集流程为：当车轮轴位传感器检测到列车的到来时，开启车号识别装置，当列车车标经过车号识别装置时，车号识别装置读取该列车的车号信息，并将其传输至设备房；当第一光电传感器组检测到受电弓时，发送外部触发信号给反向相机和第一工业闪光灯组、第三工业闪光灯组，使二者同时工作；当第二光电传感器组检测到受电弓时，发送外部触发信号给正向相机和第二工业闪光灯组、第四工业闪光灯组，使二者同时工作，并关闭车号识别天线。

一种城轨列车受电弓中心线偏移监测方法，包括以下步骤：

步骤1、原始图像获取：正向相机和反向相机获取受电弓全弓图像，并从全弓图像中截取中间部分图像作为受电弓中心线偏移监测的原始图像；

步骤2、图像滤波处理：将步骤1获取的受电弓中心线偏移监测原始图进行滤波处理；

步骤3、边缘提取：采用自适应canny边缘检测算法对步骤2得到的图像进行边缘提取，得到受电弓滑板上下边缘；

步骤4、接触线检测：采用霍夫变换检测步骤3得到的图像中接触线的左右边缘，将接触线的两条直线边缘的中线作为接触线中心线，并得中心线方程；

步骤5、中心点检测：采用模板匹配的方法从步骤3处理后的图像中检测得到受电弓滑板的左右端点，并进一步求得两个端点之间的中点；

步骤6、相机标定：通过相机标定的方法求得中心线相机的对应的矩阵参数，实现图像坐标系和世界坐标系之间的转换；

步骤7、中心线偏移值计算：根据矩阵参数、接触线中心线和滑板左右端点，计算得到受电弓中心线偏移值。

进一步地，步骤3所述的边缘提取，即采用改进的自适应canny边缘检测算法对步骤2得到的图像进行处理，包括：梯度幅值计算、非极大值抑制、基于梯度直方图的高低阈值选取和边缘连接处理，得到像素级的边缘图像。

进一步地，步骤4所述的接触线检测：采用霍夫变换检测步骤3得到的图像中接触线的左右边缘，将接触线的两条直线边缘的中线作为接触线中心线，并得中心线方程，具体如下：

步骤4.1、建立网格化的极坐标参数空间，根据ω、ρ的取值范围设定ω轴和ρ轴方向上单位区间的长度，即每个网格的大小；

步骤4.2、根据步骤4.1中建立的极坐标参数空间，建立一个初始值为0的二维累加数组f(ρ,ω)，每有一条经过点(ρ,ω)的直线，就对f(ρ,ω)执行加一运算；

步骤4.3、对边缘图像中所有的边缘点，遍历极坐标参数空间中的所有ω的取值可能，计算出与之对应的ρ，并对对应的f(ρ,ω)进行加一操作；

步骤4.4、选择两个记录值最大的数组元素f(ρ1,ω1)和f(ρ2,ω2)，根据ρ1和ρ2的大小，判断接触线的左右边缘，并计算接触线两条直线边缘的中线方程，即为接触线中心线方程：

xb＝abyb+bb(1)

其中，(xb,yb)为接触线两条直线边缘的中线坐标，ab、bb为方程系数。

进一步地，步骤5所述的中心点检测，采用模板匹配的方法从步骤3处理后的图像中检测得到受电弓滑板的左右端点，并进一步求得两个端点之间的中点，具体如下：

步骤5.1、根据步骤4.4得到的接触线中心线方程，将边缘图像根据横坐标分为[1,xb1]和[xb2,x]左右两块；

步骤5.2、采用大小为9×9的模板，根据边缘图像中滑板左右端点的特征，对模板中相应位置的值设值，得到左端点的模板υl和右端点的模板υr；

步骤5.3、通过左端点的模板υl和右端点的模板υr，求得相应的左端点(xgl,ygl)和右端点(xgr,ygr)；

步骤5.4、通过步骤5.3求得的滑板左右端点坐标，求出滑板中心点的坐标(xgz,ygz)，即受电弓弓头中心点坐标(xgz,ygz)：

求出左右端点连接线的直线方程：

xg＝agyg+bg(3)

其中，(xg,yg)左右端点连接线的坐标，ag,bg为方程系数。

进一步地，步骤6中所述的相机标定，具体是：采用棋盘格对相机进行标定，得到棋盘格图像，并通过坐标变换求得中心线相机的对应的矩阵参数，实现图像坐标系和世界坐标系之间的转换。

进一步地，步骤7中所述的中心线偏移值计算，具体如下：

步骤7.1、求解接触线中心线与滑板左右端点连接线的交点坐标(xbg,ybg)，公式如下：

进一步求解得：

步骤7.2、利用矩阵参数进行坐标转换，得到世界坐标系下的受电弓弓头中心点坐标(xwgz,ywgz)和接触线中心线与滑板左右端点连接线的交点坐标(xwbg,ywbg)，求得两点之间的距离l，即中心线偏移值，公式如下：

本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)通过光电传感器触发工业相机组的拍摄和补光组的补光，能够对城轨列车受电弓实现精确定位，减少了由于定位不够精确而产生的误差；(2)具有在线非接触式测量的优点，为实现受电弓中心线偏移的监测提供了一个有效的解决方案；(3)采用基于霍夫变换的接触线检测方法和基于模板匹配的中心点检测方法，提高了计算精度，减少了计算时间。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

附图说明

图1是本发明城轨列车受电弓中心线偏移监测方法的流程图。

图2是本发明中城轨列车受电弓中心线偏移监测采集系统示意图，其中(a)为正视图、(b)为俯视图。

图3是本发明实施例中受电弓中心线偏移监测原始图。

图4是本发明实施例中受电弓滤波后的结果图。

图5是本发明实施例中受电弓边缘图。

图6是本发明实施例中接触线中心线检测结果图。

图7是本发明实施例中中心点检测结果图。

图8是本发明实施例中中心线偏移监测结果图

具体实施方式

结合图1、图2(a)～(b)，本发明城轨列车受电弓中心线偏移监测装置，包括现场控制和数据采集单元、远程传输单元、数据分析单元、数据存储与发布单元、客户端访问单元。

进一步地，所述现场控制和数据采集单元检测列车的到来及获取列车车号信息，并采集受电弓原始图像；远程传输单元用于现场与设备房之间的信号传输；数据分析单元对接收到的采集图像进行处理；数据存储与发布单元用于数据的存储与发布；客户端访问单元用于远程访问。

所述的现场控制和数据采集单元包括plc、车轮轴位传感器d、车号识别装置aei、第一工业闪光灯组l1、第二工业闪光灯组l2、第三工业闪光灯组l3、第四工业闪光灯组l4，第一光电传感器组p1、第二光电传感器组p2、反向相机c1、正向相机c2；所述第一光电传感器组p1包括第一光电传感器p1-1、第三光电传感器p1-2，第二光电传感器组p2包括第二光电传感器p2-1、第四光电传感器p2-2；

所述车轮轴位传感器d用于判定城轨列车是否到来；plc用于接收车轮轴位传感器d传送的信号以控制车号识别装置aei；车号识别装置aei通过车号识别天线获取城轨列车的车号；反向相机c1、正向相机c2用于原始图像的采集；第一光电传感器组p1、第二光电传感器组p2用于外部触发反向相机c1、正向相机c2和第一～四工业闪光灯组l1、l2、l3、l4；第一工业闪光灯组l1、第三工业闪光灯组l3为反向相机c1的拍摄进行补光，第二工业闪光灯组l2、第四工业闪光灯组l4为正向相机c2的拍摄进行补光；第一光电传感器p1-1、第二光电传感器p2-1分别为第一光电传感器组p1、第二光电传感器组p2的发射端，第三光电传感器p1-2、第四光电传感器p2-2分别为第一光电传感器组p1、第二光电传感器组p2的接收端；

所述车轮轴位传感器d、车号识别装置aei、第一光电传感器组p1、第二光电传感器组p2沿着列车运行方向顺次设置；其中车轮轴位传感器d安装于沿列车行驶方向最前方轨道内侧，车号识别装置aei安装于轨道中间，第一光电传感器p1-1、第二光电传感器p1-2、第三光电传感器p2-1、第四光电传感器p2-2垂直安装于轨道两侧，安装高度与受电弓升弓式滑板所在高度一致；反向相机c1、正向相机c2位于轨道中心轴线位置；第一工业闪光灯组l1、第二工业闪光灯组l2、第三工业闪光灯组l3、第四工业闪光灯组l4分别安装于第一光电传感器p1-1、第二光电传感器p2-1、第三光电传感器p1-2、第四光电传感器p2-2位置上方。

进一步地，所述反向相机c1、正向相机c2采用基于ccd的高速工业相机，镜头焦距固定为12mm；反向相机c1拍摄受电弓反面全弓，正向相机c2拍摄受电弓正面全弓；反向相机c1、正向相机c2的分辨率满足受电弓中心线偏移检测精度要求，有裕量能拍摄到受电弓滑板中心区域。

所述的现场控制和数据采集单元的采集流程为：当车轮轴位传感器d检测到列车的到来时，开启车号识别装置aei，当列车车标经过车号识别装置aei时，车号识别装置aei读取该列车的车号信息，并将其传输至设备房；当第一光电传感器组p1检测到受电弓时，发送外部触发信号给反向相机c1和第一工业闪光灯组l1、第三工业闪光灯组l3，使二者同时工作；当第二光电传感器组p2检测到受电弓时，发送外部触发信号给正向相机c2和第二工业闪光灯组l2、第四工业闪光灯组l4，使二者同时工作，并关闭车号识别天线。

结合图1，本发明城轨列车受电弓中心线偏移监测方法，包括以下步骤：

步骤1、原始图像获取：正向相机c2和反向相机c1获取受电弓全弓图像，并从全弓图像中截取中间部分图像作为受电弓中心线偏移监测的原始图像；

步骤2、图像滤波处理：将步骤1获取的受电弓中心线偏移监测原始图进行滤波处理；

步骤3、边缘提取：采用自适应canny边缘检测算法对步骤2得到的图像进行边缘提取，得到受电弓滑板上下边缘；

步骤4、接触线检测：采用霍夫变换检测步骤3得到的图像中接触线的左右边缘，将接触线的两条直线边缘的中线作为接触线中心线，并得中心线方程；

步骤5、中心点检测：采用模板匹配的方法从步骤3处理后的图像中检测得到受电弓滑板的左右端点，并进一步求得两个端点之间的中点；

步骤6、相机标定：通过相机标定的方法求得中心线相机的对应的矩阵参数，实现图像坐标系和世界坐标系之间的转换；

步骤7、中心线偏移值计算：根据矩阵参数、接触线中心线和滑板左右端点，计算得到受电弓中心线偏移值。

进一步地，步骤3所述的边缘提取采用改进的自适应canny边缘检测算法对步骤2得到的图像进行处理。此算法通过梯度幅值计算、非极大值抑制、基于梯度直方图的高低阈值选取和边缘连接处理，得到像素级的边缘图像。

进一步地，步骤4所述的接触线检测采用霍夫变换方法检测步骤3得到的图像中接触线的左右边缘，并将接触线的两条直线边缘的中线视为接触线中心线，得到接触线中心线方程，具体如下：

步骤4.1、建立网格化的极坐标参数空间，根据ω、ρ的取值范围设定ω轴和ρ轴方向上单位区间的长度，即每个网格的大小，这直接影响霍夫变换的处理速度和检测精度；

步骤4.2、根据步骤4.1中建立的极坐标参数空间，建立一个初始值为0的二维累加数组f(ρ,ω)，每有一条经过点(ρ,ω)的直线，就对f(ρ,ω)执行加一运算；

步骤4.3、对边缘图像中所有的边缘点，遍历极坐标参数空间中的所有ω的取值可能，计算出与之对应的ρ，并对对应的f(ρ,ω)进行加一操作；

步骤4.4、选择两个记录值最大的数组元素f(ρ1,ω1)和f(ρ2,ω2)。根据ρ1和ρ2的大小，判断接触线的左右边缘，并计算接触线两条直线边缘的中线方程，即为接触线中心线方程：

xb＝abyb+bb(1)

其中，(xb,yb)为接触线两条直线边缘的中线坐标，ab、bb为方程系数。

进一步地，步骤5所述的中心点检测采用模板匹配的方法检测受电弓滑板的左右端点坐标，并进一步求得两个端点的中点坐标，具体如下：

步骤5.1、根据步骤4.4得到的接触线中心线方程，将边缘图像根据横坐标分为[1,xb1]和[xb2,x]左右两块；

步骤5.2、采用大小为9×9的模板，根据边缘图像中滑板左右端点的特征对模板中相应位置的值设值，得到左端点的模板υl和右端点的模板υr；

步骤5.3、通过设计的左端点的模板υl和右端点的模板υr，求得相应的左端点(xgl,ygl)和右端点(xgr,ygr)；

步骤5.4、通过步骤5.3求得的滑板左右端点坐标，求出滑板中心点的坐标(xgz,ygz)，即受电弓弓头中心点坐标(xgz,ygz)：

求出左右端点连接线的直线方程：

xg＝agyg+bg(3)

其中，(xg,yg)左右端点连接线的坐标，ag,bg为方程系数。

进一步地，步骤6中所述的相机标定是采用棋盘格对相机进行标定，得到棋盘格图像，并通过坐标变换求得中心线相机的对应的矩阵参数，实现图像坐标系和世界坐标系之间的转换。

进一步地，步骤7中所述的中心线偏移值是根据步骤4、步骤5和步骤6的结果进行计算得出：

步骤7.1、求解接触线中心线与滑板左右端点连接线的交点坐标(xbg,ybg)，公式如下：

进一步求解得：

步骤7.2、利用矩阵参数进行坐标转换得到世界坐标系下的受电弓弓头中心点坐标(xwgz,ywgz)和接触线中心线与滑板左右端点连接线的交点坐标(xwbg,ywbg)，求得两点之间的距离l，即中心线偏移值，公式如下：

实施例1

结合图2，城轨列车受电弓中心线偏移监测装置，采用两台中心线相机采集受电弓全弓图像，使用其中一张全弓图像用于中心线偏移值的检测。具体步骤如下：

步骤1、对全弓图像中的受电弓进行截取，以降低计算量和避免图像中区域部分对监测的干扰，并将截取得到的图像称为受电弓中心线偏移监测原始图，如图3所示。

步骤2、采用高斯滤波算法对截取后的图像进行处理，得到受电弓滤波后的图像。

步骤3、采用自适应canny边缘算法对滤波后的受电弓图像进行边缘检测，得到图4中边缘图像。

步骤4、采用霍夫变换检测图5中接触线的左右边缘，将接触线的两条直线边缘的中线视为接触线中心线，求得中心线方程。本实施例采用极坐标参数空间下的霍夫变换检测接触线的左右边缘，并根据接触线在图像中的实际位置将ω设为[-20°,20°]。在此ω的取值范围中，接触线的左右边缘直线相对于图像中其它直线较长，即接触线左右边缘直线为图像中共线点数最多的两条直线。具体步骤如下：

步骤4.1、建立网格化的极坐标参数空间，根据ω、ρ的取值范围设定ω轴和ρ轴方向上单位区间的长度，即每个网格的大小，这直接影响霍夫变换的处理速度和检测精度；

步骤4.2、根据步骤4.1、中建立的极坐标参数空间，建立一个初始值为0的二维累加数组f(ρ,ω)，每有一条经过点(ρ,ω)的直线，就对f(ρ,ω)执行加一运算；

步骤4.3、对边缘图像中所有的边缘点，遍历极坐标参数空间中的所有ω的取值可能，计算出与之对应的ρ，并对对应的f(ρ,ω)进行加一操作；

步骤4.4、选择两个记录值最大的数组元素f(ρ1,ω1)和f(ρ2,ω2)。根据ρ1和ρ2的大小，可以判断出接触线的左右边缘，并计算接触线两条直线边缘的中线方程即为接触线中心线方程：

xb＝abyb+bb(1)

步骤5、采用模板匹配的方法从图6中检测得到受电弓滑板的左右端点，并进一步求得两个端点之间的中点。根据接触线中心线位置将边缘图像分为左右半边图像，受电弓滑板左端点位于左边图像，受电弓滑板右端点位于右边图像，在相应的图像中进行相应端点的模板匹配。遍历对应范围内的边缘图像中的边缘像素点，计算各个边缘像素点与对应模板的响应函数r(i,j)。

步骤5.1、根据步骤4.4得到的接触线中心线方程，将边缘图像根据横坐标分为[1,xb1]和[xb2,x]左右两块；

步骤5.2、采用大小为9×9的模板，根据边缘图像中滑板左右端点的特征对模板中相应位置的值设值，得到左端点的模板υl和右端点的模板υr；

步骤5.3、通过设计的左端点的模板υl和右端点的模板υr，求得相应的左端点坐标(xgl,ygl)和右端点坐标(xgr,ygr)；

步骤5.4、通过步骤步骤5.3、求得的滑板左右端点坐标，求出滑板中心点的坐标，即受电弓弓头中心点坐标(xgz,ygz)：

并求出左右端点连接线的直线方程：

xg＝agyg+bg(3)

步骤6、根据上述的接触线中心线方程和滑板左右端点连接线方程，可求得其交点坐标(xbg,ybg)。采用棋盘格对相机进行标定，得到棋盘格图像，并通过坐标变换求得中心线相机的对应的矩阵参数m'zhong。

步骤7、根据步骤6获取的矩阵参数m'zhong将求得的交点坐标和中心点坐标转换为世界坐标系中的交点坐标和中心点坐标，并求得两点之间的距离为l，此距离即为中心线偏移值。

根据步骤1的数据获取方法得到如图3所示的受电弓全弓原始图像。原始图像通过步骤2的滤波处理得到的滤波图像如图4所示。

根据步骤3的方法，采用改进的自适应canny边缘检测算法对步骤2得到的图像进行处理。此算法通过梯度幅值计算、非极大值抑制、基于梯度直方图的高低阈值选取和边缘连接等处理，得到像素级的边缘图像，经边缘提取后的图像如图5所示。

根据步骤4的方法，建立网格化的极坐标参数空间，采用霍夫(hough)变换检测图5中接触线的左右边缘，将接触线的两条直线边缘的中线视为接触线中心线，得到中心线方程x＝0.0635×y+756.1909，中心线如图6所示。

根据步骤5的方法，将边缘图像分为左右半边图像，受电弓滑板左端点位于左边图像，受电弓滑板右端点位于右边图像，在相应的图像中进行相应端点的模板匹配。遍历对应范围内的边缘图像中的边缘像素点，计算各个边缘像素点与对应模板的响应函数r(i,j)。通过设计的左端点的模板υl和右端点的模板υr，求得相应的左端点坐标(475,143)和右端点坐标(1096,122)，并得到中心点坐标(785.5,132.5)，如图7所示。

根据步骤6的方法，得到中心线相机对应的矩阵参数m'zhong。根据步骤7的方法利用矩阵参数m'zhong进行坐标转换得到世界坐标系下的受电弓弓头中心点坐标(xwgz,ywgz)和接触线中心线与滑板左右端点连接线的交点坐标(xwbg,ywbg)，求得两点之间的距离l为28.7mm，即为中心线偏移值，最终受电弓中心线偏移监测结果如图8所示。本发明的检测精度为±10mm，精度较高，操作简单，具有较低的成本和良好的可行性。