本发明涉及车辆部件检测领域，尤其涉及一种颜色分布差异程度大数据鉴别系统。
背景技术：
车辆的种类虽然多，构造却大同小异。这应该说是标准化的功劳，也是大型生产流水线的需要。随着社会的发展、科技的进步和需求的变化，铁路车辆的外形开始有了改变，尤其是客车车厢不再是清一色的老面孔。但是它们的基本构造并没有重大的改变，只是具体的零部件有了更科学先进的结构设计。
一般来说，车辆的基本构造由车体、车底架、走行部、车钩缓冲装置和制动装置五大部分组成。
车体是车辆上供装载货物或乘客的部分，又是安装与连接车辆其他组成部分的基础。早期车辆的车体多以木结构为主，辅以钢板、弓形杆等来加强。近代的车体以钢结构或轻金属结构为主。
货车车体：主要组成部分包括侧壁(墙)、端壁(墙)、车顶等。车体的钢结构由许多纵向梁和横向梁(柱)组成，车体底架通过心盘或旁承支承在转向架上。车体钢结构承担自重、载重、整备重量及由于轮轨冲击和簧上振动而产生的垂直动载荷；列车起动、变速、上下坡道时，在车辆之间所产生的牵引和压缩冲击力等纵向载荷；以及包括风力、离心力、货物对侧壁的压力等侧向载荷。
客车车体：为全金属焊接结构，由底架、侧墙、车顶和端墙等四部分焊接而成。在钢骨架外面焊有金属地板。侧墙板、车顶板和端墙板，形成一个上部带圆弧下部为矩形的封闭壳体，俗称薄壁筒形结构车体。壳体内面除用纵向杆件和横向梁、柱加强外，还采用墙板压筋方式来代替部分杆件，以增强结构的强度和刚度，形成整体承载的合埋结构。客车车体必须具有良好的隔热性能。为使旅客上下车方便，客车两端设有通过台，并在通过台的外端设置折棚和渡板，防止风雨及寒气侵入。车体内除设置门窗、座椅及卧铺外，还需装设卫生设备、通风装置、给水设备、车电设备、取暖设备、播音装置及空气调节装置等。
技术实现要素：
为了解决相关领域的技术问题，本发明提供了一种颜色分布差异程度数据鉴别系统，能够对车辆的左前灯和右前灯各自照射区域的成像信号执行内容差异性分析，从而为左前灯和右前灯是否存在故障灯体提供参考数据，实现对车辆灯体的电子检测。
为此，本发明需要具备以下两处重要的发明点：
(1)对车辆的左前灯和右前灯各自照射区域的成像信号执行颜色分布分析，并基于颜色分布分析结果确定左前灯和右前灯的颜色分布差异程度，从而为确定是否换灯提供有价值的参考数据；
(2)基于亮灯区域成像特征识别出亮灯环境图像中的左侧亮灯区域和右侧亮灯区域，所述左侧亮灯区域对应所述车辆的左前灯的照射范围，所述右侧亮灯区域对应所述车辆的右前灯的照射范围，所述左侧亮灯区域和所述右侧亮灯区域都去除了所述车辆的左前灯的照射范围和所述车辆的右前灯的照射范围重叠的区域。
根据本发明的一方面，提供了一种颜色分布差异程度数据鉴别系统，所述系统包括：
灯体检测设备，设置在车辆的仪表盘内，用于对车辆的左前灯和右前灯执行存在性检测，并输出相应的检测结果；
现场指示设备，与所述灯体检测设备连接，用于接收并显示所述灯体检测设备的检测结果；
所述灯体检测设备还用于在检测到车辆的左前灯和右前灯都存在时，对左前灯和右前灯当前是否都开启进行检测，以相应发出开启检测指令和未开启检测指令；
数据采集设备，设置在车辆的前端，与所述灯体检测设备连接，用于在接收到开启检测指令时，对车辆前方亮灯环境进行图像数据采集，以获得并输出亮灯环境图像；
区域识别设备，与所述数据采集设备连接，用于基于亮灯区域成像特征识别出所述亮灯环境图像中的左侧亮灯区域和右侧亮灯区域，所述左侧亮灯区域对应所述车辆的左前灯的照射范围，所述右侧亮灯区域对应所述车辆的右前灯的照射范围；
颜色鉴别设备，与所述区域识别设备连接，用于识别所述左侧亮灯区域各个像素点的预设颜色分量的均方差，以及识别所述右侧亮灯区域各个像素点的预设颜色分量的均方差，并在两个均方差的差值超限时，发出分布不匹配指令；
其中，所述颜色鉴别设备还用于在两个均方差的差值超限时，发出分布匹配指令；
其中，所述左侧亮灯区域和所述右侧亮灯区域都去除了所述车辆的左前灯的照射范围和所述车辆的右前灯的照射范围重叠的区域。
根据本发明的另一方面，还提供了一种颜色分布差异程度数据鉴别方法，所述方法包括使用一种如上述的颜色分布差异程度数据鉴别系统，用于基于信号视觉分析结果判定左前灯和右前灯的颜色分布差异程度。
本发明的颜色分布差异程度数据鉴别系统操作方便、运行稳定。由于采用电子化模式替换人工模式对车辆的左前灯和右前灯是否存在故障灯体进行自动化判断，从而提升了车辆检测的自动化水准。
具体实施方式
下面将对本发明的颜色分布差异程度数据鉴别系统的实施方案进行详细说明。
视觉分析包括水平视野分析、垂直视野分析和视野协调分析三部分。
从视觉心理出发，对道路的空间线形及其与周围自然景观和沿线建筑的协调等进行研究分析，以保持视觉的连续性，使行车具有足够的舒适感和安全感的综合设计称为视觉分析。
水平视野分析研究的是设施的横向宽度及空间的纵深距离。科学测定，水平方向视区的中心视角10°以内为最佳视区。人眼在中心视角20°范围内为瞬息视区，可以在极短时间内识别物体。人眼在中心视角30°范围内为有效视区，需要集中精力才能辨别物体形象。人眼在中心视角120°范围内为最大视区，需要集投入相当精力才能识别物体。如果转动头部，人的最大视区范围可达220°。
垂直视野分析研究的对象是物体的高度及总体平面配置的进深度。根据科学测定，垂直方向视区中人眼的最佳视区在视平线一下10°，视平线以上10°到视平线以下30°为良好视区，视平线以上60°到视平线以下70°为最大视区。
视野协调分析研究的是对视野整体协调性进行的分析。人在观察物体时一般存在三种状态，即远眺，近看与细查。远眺适合总览物体全貌，近看适合观察个别物体，细察是对物体的纹理，材质，肌理等进行仔细的观察。
现有技术中，车辆的左前灯和右前灯属于两个分散的零部件，在出厂时，他们的工作性能是经过校验的，二者照射出来的光线分布范围和颜色特性都基本相同。然而，在长期使用中，可能会出现左前灯和右前灯特性不同的情况，由于在颜色特性上，一旦不同，将对车辆的外观特征大打折扣。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种颜色分布差异程度数据鉴别系统，能够有效解决相应的技术问题。
根据本发明实施方案示出的颜色分布差异程度数据鉴别系统包括：
灯体检测设备，设置在车辆的仪表盘内，用于对车辆的左前灯和右前灯执行存在性检测，并输出相应的检测结果；
现场指示设备，与所述灯体检测设备连接，用于接收并显示所述灯体检测设备的检测结果；
所述灯体检测设备还用于在检测到车辆的左前灯和右前灯都存在时，对左前灯和右前灯当前是否都开启进行检测，以相应发出开启检测指令和未开启检测指令；
数据采集设备，设置在车辆的前端，与所述灯体检测设备连接，用于在接收到开启检测指令时，对车辆前方亮灯环境进行图像数据采集，以获得并输出亮灯环境图像；
区域识别设备，与所述数据采集设备连接，用于基于亮灯区域成像特征识别出所述亮灯环境图像中的左侧亮灯区域和右侧亮灯区域，所述左侧亮灯区域对应所述车辆的左前灯的照射范围，所述右侧亮灯区域对应所述车辆的右前灯的照射范围；
颜色鉴别设备，与所述区域识别设备连接，用于识别所述左侧亮灯区域各个像素点的预设颜色分量的均方差，以及识别所述右侧亮灯区域各个像素点的预设颜色分量的均方差，并在两个均方差的差值超限时，发出分布不匹配指令；
其中，所述颜色鉴别设备还用于在两个均方差的差值超限时，发出分布匹配指令；
其中，所述左侧亮灯区域和所述右侧亮灯区域都去除了所述车辆的左前灯的照射范围和所述车辆的右前灯的照射范围重叠的区域。
接着，继续对本发明的颜色分布差异程度数据鉴别系统的具体结构进行进一步的说明。
所述颜色分布差异程度数据鉴别系统中：
所述数据采集设备还用于在接收到未开启检测指令时，停止对车辆前方亮灯环境进行图像数据采集。
所述颜色分布差异程度数据鉴别系统中还可以包括：
分块提取设备，与所述数据采集设备连接，用于对接收到的亮灯环境图像执行目标识别，以获得各个目标图像分块和各个非目标图像分块，所述各个目标图像分块和各个非目标图像分块拼凑组成所述亮灯环境图像，所述目标为所述亮灯环境图像中去除背景后的各种类型的目标。
所述颜色分布差异程度数据鉴别系统中还可以包括：
维纳滤波设备，与所述分块提取设备连接，用于对每一个目标图像分块执行维纳滤波处理，以获得相应的第一滤波分块，同时对每一个非目标图像分块不执行维纳滤波处理。
所述颜色分布差异程度数据鉴别系统中还可以包括：
导向滤波设备，与所述维纳滤波设备连接，用于对每一个滤波分块执行导向滤波处理，以获得相应的第二滤波分块，同时对每一个非目标图像分块不执行导向滤波处理。
所述颜色分布差异程度数据鉴别系统中还可以包括：
内容拼凑设备，与所述导向滤波设备连接，用于接收各个第二滤波分块和各个非目标图像分块，并将所述各个第二滤波分块和各个非目标图像分块进行拼凑以获得所述亮灯环境图像对应的内容拼凑图像。
所述颜色分布差异程度数据鉴别系统中还可以包括：
范围扩展设备，分别与所述区域识别设备和所述内容拼凑设备连接，用于对接收到的内容拼凑图像执行动态范围扩展处理，以获得相应的范围扩展图像。
所述颜色分布差异程度数据鉴别系统中：
所述范围扩展设备还用于将所述范围扩展图像替换所述亮灯环境图像发送给所述区域识别设备。
同时，为了克服上述不足，本发明还搭建了一种颜色分布差异程度数据鉴别方法，所述方法包括使用一种如上述的颜色分布差异程度数据鉴别系统，用于基于信号视觉分析结果判定左前灯和右前灯的颜色分布差异程度。
另外，图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处理的某些环节当输入的像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行。要构造一种有效抑制噪声的滤波器必须考虑两个基本问题：能有效地去除目标和背景中的噪声；同时，能很好地保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。
常用的图像滤波模式中的一种是，非线性滤波器，一般说来，当信号频谱与噪声频谱混叠时或者当信号中含有非叠加性噪声时如由系统非线性引起的噪声或存在非高斯噪声等)，传统的线性滤波技术，如傅立变换，在滤除噪声的同时，总会以某种方式模糊图像细节(如边缘等)进而导致像线性特征的定位精度及特征的可抽取性降低。而非线性滤波器是基于对输入信号的一种非线性映射关系，常可以把某一特定的噪声近似地映射为零而保留信号的要特征，因而其在一定程度上能克服线性滤波器的不足之处。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
虽然本发明已以实施例揭示如上，但其并非用以限定本发明，任何所属技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，应当可以做出适当的改动和同等替换。因此本发明的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。