pl=d+2e;平面镜的宽度Lp2为：Lp2e[lcm，5cm];平面镜 的倾斜角度Θ为45° ;平面镜下端距车轮标定块的水平距离：山=(H+h)-(d+e)*sin(0); 平面镜下端距轨枕标定块所在平面的高度匕为d1;其中，d表示将车轮标定块成像到 与轨枕标定块所处平面的平面镜最小长度，e表示余量长度。
[0087] 设置摄像机在距车轮标定块水平距离为（H+h+L2/2)cm正上面，设置摄像机高度 h2e[350mm，500mm]，保证能够完全拍摄到轨枕标定块和车轮标定块在平面镜2中成的虚 像，通过聚焦，使拍摄范围固定为widthXheight。摄像机在固定的高度拍摄，通过聚焦，可 以使widthXheightcm的范围在摄像机中满屏显示。这样做的目的是为了保证摄像机能 够完全拍摄到轨枕标定块和车轮标定块平面镜2中成的虚像，必须保证摄像机的拍摄成像 范围尺寸大于标定块的尺寸，并取固定的尺寸范围，便于后续的处理。假设两个标定块的 总共尺寸大小为6cm*2cm，通过聚焦，使摄像机至少能够拍摄到6cm*2cm范围之内的目标， 可以设置摄像机的成像??围为8cm*4cm，可?两足要求。摄像机?两屏拍摄，对应的可以拍摄到 实际尺寸为widthXheightcm范围的景物，S卩在摄像机图像中X方向上的实际尺寸长度为 width，y方向上的实际尺寸长度为height。
[0088] 对于摄像机分辨率的选择是根据拍摄的范围和观察的精度来决定的。高速摄像机 的分辨率可达7580*4320,当观察的精度要求为0. 01mm时，拍摄的范围为75. 8mm*43. 2mm。 对于本专利实施例中摄像机的拍摄范围可为8cm*4cm，理论上观察精度可以达到(λ011mm。 但考虑到成本因素和精度要求，实施例中选用摄像机的分辨率为1024*512,观察精度可以 达到 8/1024 = 0· 0078cm= 0· 078臟。
[0089] 下面例举一实施例。
[0090] 如图3所示，摄像机1通过第一固定杆3连接在列车底架5上，平面镜2通过第二 固定杆4连接在列车底架5上。Η表示车轮标定块底端到轨枕标定块所在平面的高度；h表 示车轮标定块的边长；a表示车轮标定块的上端点；b表示车轮标定块的下端点；表示车 轮标定点所成虚像的上端点；b'表示车轮标定点所成虚像的下端点1表示车轮标定块所 成虚像的边长，L1=h山2表示车轮标定块在平面镜中的虚像标定块与轨枕标定块的距离； m表示轨枕标定块的左端点；η表示轨枕标定块的右端点；L3表示轨枕标定块的边长；L表示 轨枕标定块的中心到车轮标定块所在平面的水平距离；d表示平面镜的最小长度；e表示余 量长度九表示平面镜的下端点到轨枕标定块所在平面的垂直高度；h2表示摄像机距离轨 枕标定块所在平面的高度，即摄像机1的安装高度；θ表示平面镜的安装角度；山表示平面 镜的下端点到车轮标定块所在平面的水平距离；d2表示平面镜的上端点到车轮标定块所在 平面的水平距离；〇表示第二固定杆与平面镜的安装接触点； gl、&表示第二固定杆上的转 折点；g；5表示第二固定杆与底架的安装接触点。
[0091] 列车车轮半径r= 420mm，在车轮的边缘等间距的分布在圆周设置4个标记点，每 个标记点的尺寸为2cmX2cm，标记颜色为白色。在轨枕上标记一个2cmX2cm正方形白色标 定块。第二固定杆中ogi之间的距离为5cm，g出2之间的距离为10cm。og1与g出2之间的夹 角为90°，gig2与g2g3之间的夹角为90°。
[0092] 车轮标定块的高度为h，它的下端点b距轨枕标定块所在平面的高度为H，为了保 证车轮标定块在平面镜中成的虚像与轨枕标定块处于同一水平面，根据平面镜成像的原理 有：
[0096] 为了保证存在一定的振动干扰中，摄像机1能够完全拍摄到车轮标定块在平面镜 2中的虚像，平面镜的长度必须要大于d，增加的余量长度e= 2cm，对于平面镜的宽度只有 稍微大于标定块的边长即可。
[0097] 即平面镜的尺寸为：长度Lpl:d+2e;宽度Lp2:3cm;倾角Θ:45°。
[0098] 摄像机设置在距车轮标定块水平距离为（H+h+L2/2)cm正上面，设置的高度h2 = 400mm，保证能够完全拍摄到轨枕标定块和车轮标定块在平面镜2中成的虚像，通过聚焦， 使拍摄的范围在8cmX4cm内。
[0099] 本实施例通过采集摄像机拍摄的视频数据，分析部分视频实验数据，以2000帧图 像为例进行分析，测试采用的帧速度为200帧/秒，当拍摄范围尺寸为8cmX4cm，即相当 于1/200秒内运行距离最大只能为4cm，才能保证无缝拍摄，也就是能够检测的最大速度为 28. 8千米/小时。要保证无缝的拍摄，相邻两帧图片中必须存在重叠的部分或者保证相邻 两帧图片拍摄范围恰好没有重叠，即相当于1/200秒内列车的运行距离最大只能为4cm，则 检测的最大速度为V(l/200) = 800cm/s= 28. 8km/h
[0100] 将视频中每帧图像转化成灰度图像fk (i，j)，每帧图像的像素为512* 10 24，提 取表示红色的二维矩阵，其中fk(i，j)表示第k帧图像的二维矩阵中像素坐标（i，j)点 的取值，取值范围在〇~255之间的整数。将二维矩阵fk(i，j)按均匀分为两个矩阵 /；!" (/,./) = ./； (/,/)ne[L512]，.ie[l，512])和 〇.、/)'/>../ +5 】2),且ie[1，512]， je[1，512]。
[0101] 本实施例检测的路段铺设的轨枕为木枕，其相邻两木枕之间的间距为579mm。
[0102] 计算./;山（/"/) (ie[K512],je[l，512])的平均值：
[0104] 集合{//u(i.，4:中每一帧图像的灰度平均值，得到第一散点序列{zf}。
[0105] 对第一散点序列进行二阶差分，对差分结果取绝对值，得到第一序列数据 gjk)。结果如图6所示。图6中，横坐标表示图像的帧坐标，纵坐标表示图像灰度均值的 二阶差分值。
[0106] 对第一序列数据gl(k)进行局部极大值检测，检测得到的极大值满足设定的阈值 记录该极大值的帧坐#x_*CTi。记'录结果如表1所示。
[0110] 设置扫描范围Ri= 30,在表1中，第1个极值点和第2个极值点之间的帧坐标相 差仅为2 < 30,第3个极值点的帧坐标与第2个极值点的帧坐标50 > 30,根据极值点融合 的方法，对于帧坐标相差小于30帧的所有极值点进行融合。因此第1个极值点和第2个极 值点融合，得到新的极值点的帧坐标为（25+27)/2 = 26,同理，一直判断直到没有极值点能 够发生融合，其融合后的第一极大值帧坐标序列如表2所示。
[0111]表 2
[0113] 根据式（2)计算列车的运行速度，帧间隔ΔΤ= 1/200S。计算得到的离散数据进 行线形拟合连续化，其结果如图6所示。
[0114] 计算+ 且ie[1，512]，je[1，512]的平均值：
[0116] 集合川中每一帧图像的灰度平均值，得到第二散点序列
[0117] 对第二散点序列进行二阶差分，对差分结果取绝对值，得到第二序列数据g2(k)。 如图7所示，图7是图像灰度均值的二阶差分序列图。图7中，横坐标表示图像的帧坐标， 纵坐标表示图像灰度均值的二阶差分值。
[0118] 对第二序列数据g2(k)进行局部极大值检测，检测得到的极大值满足设定的阈值 =_，则记录该极大值的坐标X瞧ber2,X瞧ber2表示第X瞧ber2个极大值点的帧坐标，否 则不记录。如表3所示，共得到63个极值点。
[0119]表 3
[0120]
[0122] 设置扫描半径R2= 30,在表3中，第1个极值点和第2个极值点之间的帧坐标相 差仅为2 < 30,第3个极值点的帧坐标与第2个极值点的帧坐标50 > 30,根据极值点融合 规则，对于帧坐标相差小于30帧的所有极值点进行融合，因此第1个极值点和第2个极值 点进行融合，得到新的极值点的帧坐标为（27+29)/2 = 28。同理，一直判断直到没有极值点 能够发生融合，其融合后得到的新的极值点帧坐标如表4所示。
[0123]表 4
[0124]
[0125] 从表4中可以看出：车轮标定块在2000