轨道异物侵限识别中防摄像头抖动的动态包络线绘制方法
【专利摘要】本发明公开了轨道异物侵限识别中防摄像头抖动的动态包络线绘制方法，包括以下步骤：（1）、通过视频采集模块快速获得视频图像；（2）、对采集到的视频图像进行初步处理；（3）、对经过初步处理的图像依次进行霍夫变换、双目匹配、两轨间熟路判断、边缘检测、曲线拟合及平滑处理得到两条轨道路径；（4）、根据两轨之间的像素距离比例由近到远绘制列车的动态包络线。本发明的包络线绘制方法能够准确绘制出列车在轨道上运行时将要通过的空间区域，消除了摄像头抖动对图像质量可能造成的影响，进而明确了异物侵限出现的范围，排除轨道附近设备或其它物体对异物侵限探测的干扰，同时因探测范围的明确而减少了计算量，提高了运算速度与探测效率。
【专利说明】
轨道异物侵限识别中防摄像头抖动的动态包络线绘制方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种包络线绘制方法，具体涉及轨道异物侵限识别中防摄像头抖动的 动态包络线绘制方法;属于轨道交通技术领域。
【背景技术】
[0002] 传统技术中，轨道上异物侵限识别以人工判别为主，辅以一些硬件如激光、微波探 测器对周围环境进行控测，准确率不高。随着技术的发展，为了确保机车车辆在铁路上运行 的安全性，提出了"铁路限界"这一概念，能够有效防止机车车辆撞击到邻近线路的建筑和 设备，并对机车车辆和接近线路的建筑物、设备规定了不允许超越的轮廓尺寸线，按所要求 对象的不同分为机车车辆限界和建筑接近限界。其中，机车车辆限界又可分为:机车车辆制 造限界、静态限界、动态限界、动态包络线限界，这个分类是根据所含的引起机车车辆发生 偏移的不利因素由少到多依次递进的。动态包络线是车辆运行过程中受各种不利因素影响 所导致的最大极限轮廓，是制定铁路限界的重要依据。随着高速列车运营速度的不断提升， 精确得到列车动态包络线成为当务之急，对列车的运行安全性至关重要。
[0003] 现有技术中，针对列车动态包络线测量是基于车体静态轮廓测量和动态位姿参数 测量而得到的。比如，申请号为201210584655.9的发明专利公开了一种高速列车动态包络 线测量方法，利用精密靶标、激光跟踪仪建立轨道中心坐标系，求取轨道中心坐标系与测量 系统坐标系之间的转换关系;开启反射式的光电开关进入自动触发测量状态；当高速列车 进入预设测量范围以内时，大功率一字线激光器和两台高速相机接收同步触发信号，大功 率一字线激光器投射线结构光在高速列车车身表面构造测量特征，两台高速相机同步捕捉 测量特征图像;对测量特征图像进行处理，解算能反映高速列车动态偏移的被测信息;融合 两侧高速列车动态偏移的被测信息，得到高速列车行驶过程中的动态包络线，该测量方法 提高了测量精度，避免了主观取值，为评估高速列车的安全性能提供了技术手段，为高铁动 态限界的指定提供了可靠的数据支持。但是，该测量方法需要对视频图像进行动态分析和 显示，经常会因为镜头的抖动而影响图像的质量，因此如何消除这些抖动即优化图像稳定 性变得越来越重要。现有技术中曾采用一些物理设备如速度传感器、滤镜等硬件设备进行 图抖动的消除，但这种方法消除效率低、应用环境有限；因此有研究提出采用软件方法(主 要利用图像处理技术)代替硬件设备进行消除图像抖动，但是尚缺乏一种实际可行的操作 方法。
【发明内容】
[0004] 为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提出一种轨道异物侵限识别中防摄像 头抖动的动态包络线绘制方法，从而准确定义对列车运行产生安全威胁的异物侵限范围。
[0005] 为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：
[0006] 轨道异物侵限识别中防摄像头抖动的动态包络线绘制方法，包括以下步骤：
[0007] (1 )、通过视频采集模块快速获得视频图像并传输至图像预处理模块；
[0008] (2)、通过图像预处理模块对采集到的视频图像进行初步处理，以提高图像的清晰 度、降噪等，从而方便后续处理过程使用图像；
[0009] (3)、轨道检测模块对经过初步处理的图像依次进行霍夫变换、双目匹配、两轨间 熟路判断、边缘检测、曲线拟合及平滑处理得到两条轨道路径；
[0010] (4)、动态包络线绘制模块根据两轨之间的像素距离比例由近到远绘制列车的动 态包络线。
[0011] 具体地，前述视频采集模块包括:分设于列车头部挡风玻璃内左右两侧、同步采集 视频图像的第一摄像头和第二摄像头。
[0012] 优选地，前述第一摄像头和第二摄像头均为高清摄像头。
[0013] 作为另一种优选地，前述第一摄像头和第二摄像头分别为高清摄像头和红外摄像 头。
[0014] 再优选地，前述步骤(2)的初步处理过程具体如下：
[0015]图像预处理模块将接收到的RGB图像转换为灰度图像；
[0016] 使用Scharr算子进行滤波操作，滤波器系I
[0017]图像平滑操作，对图像进行高斯卷积，核大小为3*3,标准差sigma=(n/2-l)*0.3+ 0.8，其中η对应水平核或垂直核大小；
[0018] 对平滑后图像进行二次缩放:使用Gaussian金字塔分解对输入图像向下采样，首 先对输入图像用高斯滤波器进行卷积，然后通过拒绝偶数的行与列向下采样图像；使用 Gaussian金字塔分解对输入图像向上采样，首先通过在图像中插入0偶数行和偶数列，然后 对得到的图像用高斯滤波器进行高斯卷积，其中滤波器乘以4做插值，输出图像是输入图像 的4倍大小，高斯卷积核大小为5*5;
[0019] 消除图像噪声，分割独立的图像元素，使用内核形状为矩形、大小为3*3的结构元 素，扫描二值图像每一个像素，用结构元素与覆盖的二值图像做"与"运算，如果都为1，则结 构图像的该像素为1，否则为0,使二值图像减小一圈，此操作重复三次;连接相邻元素，使用 内核形状为矩形、大小为3*3的结构元素，扫描二值图像每一个像素，用结构元素与覆盖的 二值图像做"与"运算，如果都为〇,则结构图像的该像素为〇,否则为1，使二值图像扩大一 圈，操作三次；
[0020] 对图像进行二值化操作
其中thresh为 100〇
[0021]进一步优选地，前述步骤（3)的具体过程为：霍夫变换使用opencv的库函数 HoughLinesP，其中rho为1，theta为pi/180，threshold为80;对左右视图采用SGBM算法计算 视差进行三维重建，再计算两直线间距离；摄像机坐标系与世界坐标系之间的转换公式
其中（Xc，Yc，Zc)表示P点在摄像机坐标系下的位置，（Xw，Yw，Zw)表示P点 在世界坐标系下的位置，R为旋转矩阵，T为平移矩阵，R和T由双目相机标定的内外参数得 到;计算两直线夹角，tan0<〇. 1;边缘检测提取轮廓，拟合为曲线，寻找与直线重叠度最高 的曲线，平滑曲线得到左右轨道路径。
[0022] 本发明的有益之处在于:本发明的包络线绘制方法能够准确绘制出列车在轨道上 运行时将要通过的空间区域，通过图像预处理模块和轨道检测模块消除了摄像头抖动对图 像质量可能造成的影响，进而明确了异物侵限出现的范围，排除轨道附近设备或其它物体 对异物侵限探测的干扰，同时因探测范围的明确而减少了计算量，提高了运算速度与探测 效率。
【附图说明】
[0023] 图1是本发明的轨道异物侵限识别中防摄像头抖动的动态包络线绘制方法的流程 图。
【具体实施方式】
[0024] 以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。
[0025] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语"中心"、"纵向"、"横向"、"上"、"下"、 "前"、"后"、"左"、"右"、"竖直"、"水平"、"顶"、"底"、"内"、"外"等指示的方位或位置关系为 基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗 示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对 本发明的限制。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。
[0026] 如图1所示为本实施例的轨道异物侵限识别中防摄像头抖动的动态包络线绘制方 法的流程图，包括如下步骤：
[0027] (1 )、通过视频采集模块快速获得视频图像并传输至图像预处理模块:该视频采集 模块包括分设于列车头部挡风玻璃内左右两侧的第一摄像头和第二摄像头，这两个摄像头 通过其内部集成的二次开发包同步、快速地采集视频图像。摄像机尽可能安装在列车的高 处，既能够看清楚远处地面的情况;又考虑到适应轨道拐弯情况下尽可能看远。
[0028] 作为一种选择，第一摄像头和第二摄像头均为高清摄像头，这样能够保证采集到 的图像的清晰度;作为另一种选择，第一摄像头和第二摄像头分别为高清摄像头和红外摄 像头，通过红外摄像头可弥补普通高清摄像头在光线不足(如雾霾、隧道等)时的图像识别 度。
[0029] (2)、通过图像预处理模块对采集到的视频图像进行初步处理，具体的处理过程如 下：
[0030]图像预处理模块将接收到的RGB图像转换为灰度图像；
[0031] 使用Scharr算子进行滤波操作，滤波器系藝
一
5
[0032]图像平滑操作，对图像进行高斯卷积，核大小为3*3,标准差sigma=(n/2-l)*0.3+ 0.8，其中η对应水平核或垂直核大小；
[0033]对平滑后图像进行二次缩放:使用Gaussian金字塔分解对输入图像向下采样，首 先对输入图像用高斯滤波器进行卷积，然后通过拒绝偶数的行与列向下采样图像；使用 Gaussian金字塔分解对输入图像向上采样，首先通过在图像中插入0偶数行和偶数列，然后 对得到的图像用高斯滤波器进行高斯卷积，其中滤波器乘以4做插值，输出图像是输入图像 的4倍大小，高斯卷积核大小为5*5;
[0034]消除图像噪声，分割独立的图像元素，使用内核形状为矩形、大小为3*3的结构元 素，扫描二值图像每一个像素，用结构元素与覆盖的二值图像做"与"运算，如果都为1，则结 构图像的该像素为1，否则为0,使二值图像减小一圈，此操作重复三次;连接相邻元素，使用 内核形状为矩形、大小为3*3的结构元素，扫描二值图像每一个像素，用结构元素与覆盖的 二值图像做"与"运算，如果都为〇,则结构图像的该像素为〇,否则为1，使二值图像扩大一 圈，操作三次；
[0035] 对图像进行二值化操作
其中thresh为 100〇
[0036] (3)、轨道检测模块对经过初步处理的图像依次进行霍夫变换、双目匹配、两轨间 熟路判断、边缘检测、曲线拟合及平滑处理得到两条轨道路径，具体过程为：
[0037] 霍夫变换使用opencv的库函数HoughLinesP，其中rho为l，theta为pi/180， threshold为80;对左右视图采用SGBM算法计算视差进行三维重建，再计算两直线间距离； 摄像机坐标系与世界坐标系之间的转换公另
库中(Xc，Yc，Zc)表示P点在 摄像机坐标系下的位置，（Xw，Yw，Zw)表示P点在世界坐标糸下的位置，R为旋转矩阵，T为平 移矩阵，R和T由双目相机标定的内外参数得到;计算两直线夹角，tan0<〇.l;边缘检测提取 轮廓，拟合为曲线，寻找与直线重叠度最高的曲线，平滑曲线得到左右轨道路径。
[0038] (4)、动态包络线绘制模块根据两轨之间的像素距离比例由近到远绘制列车的动 态包络线。
[0039] 综上，本发明的包络线绘制方法能够准确绘制出列车在轨道上运行时将要通过的 空间区域，通过图像预处理模块和轨道检测模块消除了摄像头抖动对图像质量可能造成的 影响，进而明确了异物侵限出现的范围，排除轨道附近设备或其它物体对异物侵限探测的 干扰，同时因探测范围的明确而减少了计算量，提高了运算速度与探测效率。
[0040] 在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语"安装"、"相 连"、"连接"应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接;可 以是机械连接，也可以是电连接;可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是 两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本 发明中的具体含义。
[0041] 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。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不 一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何 的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0042]以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该 了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的 技术方案，均落在本发明的保护范围内。
【主权项】
1. 轨道异物侵限识别中防摄像头抖动的动态包络线绘制方法，其特征在于，包括以下 步骤： (1 )、通过视频采集模块快速获得视频图像并传输至图像预处理模块； (2) 、通过图像预处理模块对采集到的视频图像进行初步处理； (3) 、轨道检测模块对经过初步处理的图像依次进行霍夫变换、双目匹配、两轨间熟路 判断、边缘检测、曲线拟合及平滑处理得到两条轨道路径； (4) 、动态包络线绘制模块根据两轨之间的像素距离比例由近到远绘制列车的动态包 络线。2. 根据权利要求1所述的轨道异物侵限识别中防摄像头抖动的动态包络线绘制方法， 其特征在于，所述视频采集模块包括:分设于列车头部挡风玻璃内左右两侧、同步采集视频 图像的第一摄像头和第二摄像头。3. 根据权利要求2所述的轨道异物侵限识别中防摄像头抖动的动态包络线绘制方法， 其特征在于，所述第一摄像头和第二摄像头均为高清摄像头。4. 根据权利要求2所述的轨道异物侵限识别中防摄像头抖动的动态包络线绘制方法， 其特征在于，所述第一摄像头和第二摄像头分别为高清摄像头和红外摄像头。5. 根据权利要求1所述的轨道异物侵限识别中防摄像头抖动的动态包络线绘制方法， 其特征在于，所述步骤(2)的初步处理过程具体如下： 图像预处理模块将接收到的RGB图像转换为灰度图像； 使用S c h a r r算子进行滤波操作，滤波器系数图像平滑操作，对图像进行高斯卷积，核大小为3*3，标准差sigma= (n/2-l )*0.3+0.8， 其中η对应水平核或垂直核大小； 对平滑后图像进行二次缩放:使用Gaussian金字塔分解对输入图像向下采样，首先对 输入图像用高斯滤波器进行卷积，然后通过拒绝偶数的行与列向下采样图像；使用 Gaussian金字塔分解对输入图像向上采样，首先通过在图像中插入0偶数行和偶数列，然后 对得到的图像用高斯滤波器进行高斯卷积，其中滤波器乘以4做插值，输出图像是输入图像 的4倍大小，高斯卷积核大小为5*5; 消除图像噪声，分割独立的图像元素，使用内核形状为矩形、大小为3*3的结构元素，扫 描二值图像每一个像素，用结构元素与覆盖的二值图像做"与"运算，如果都为1，则结构图 像的该像素为1，否则为〇,使二值图像减小一圈，此操作重复三次;连接相邻元素，使用内核 形状为矩形、大小为3*3的结构元素，扫描二值图像每一个像素，用结构元素与覆盖的二值 图像做"与"运算，如果都为0,则结构图像的该像素为0,否则为1，使二值图像扩大一圈，操 作三次；6.根据权利要求1所述的轨道异物侵限识别中防摄像头抖动的动态包络线绘制方法， 其特征在于，所述步骤(3)的具体过程为:霍夫变换使用opencv的库函数HoughLinesP，其中 rho为I，theta为pi/180,threshold为80;对左右视图采用SGBM算法计算视差进行三维重 建，再计算两直线间距离;摄像机坐标系与世界坐标系之间的转换其中（Xe，Yc，Zc)表示P点在摄像机坐标系下的位置，（Xw，Yw，Zw)表示P点在世界坐标系下的 位置，R为旋转矩阵，T为平移矩阵，R和T由双目相机标定的内外参数得到;计算两直线夹角， tan0 <0.1;边缘检测提取轮廓，拟合为曲线，寻找与直线重叠度最高的曲线，平滑曲线得到 左右轨道路径。
【文档编号】B61K9/08GK105933611SQ201610497304
【公开日】2016年9月7日
【申请日】2016年6月29日
【发明人】梁汝军, 李拥军, 夏峰, 孙林
【申请人】南京雅信科技集团有限公司