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

本发明专利技术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。本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术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

技术介绍
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。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的专利技术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。
技术实现思路
为解决现有技术的不足，本专利技术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。为了实现上述目标，本专利技术采用如下的技术方案：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，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；(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。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。优选地，前述第一摄像头和第二摄像头均为高清摄像头。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。再优选地，前述步骤(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Scharr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/2-1)*0.3+0.8，其中n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；对图像进行二值化操作，其中thresh为100。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，tanθ＜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。本专利技术的有益之处在于：本专利技术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。附图说明图1是本专利技术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。具体实施方式以下结合附图和具体实施例对本专利技术作具体的介绍。在本专利技术的描述中，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专利技术和简化描述，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专利技术的限制。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。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：(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。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(如雾霾本文档来自技高网...

【技术保护点】
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。

【技术特征摘要】
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Scharr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/2-1)*0.3+0.8，其中n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...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁汝军，李拥军，夏峰，孙林，
申请(专利权)人：南京雅信科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32