一种机车蛇行运动监测方法技术
A monitoring method of locomotive hunting
The invention discloses a locomotive hunting monitoring method, belonging to the locomotive monitoring and safety field, which comprises the following steps: extracting a given video image size, initialize the FOE coordinates, the camera's focal length f
【技术实现步骤摘要】
一种机车蛇行运动监测方法
本专利技术涉及机车监控与安全领域，特别涉及一种基于前向车载视频监视的机车蛇行运动监测方法。
技术介绍
评价铁路运行的最基本的标准就是列车运行的稳定性和安全性，随着中国铁路的几次大提速以及现在高铁的建设，运行的稳定性和安全性也被摆在更加突出的位置，而机车横向振动造成的蛇行运动会影响机车运行的稳定性和安全性。传统的蛇行运动测量方法通常涉及接触或位移传感器，其需要涉及经常发生外部损坏的底盘和转向架。国内近年来对机车蛇行运动有所研究，公开号为CN103196428A的中国技术专利“用于检测运动物体的运动状态的监测装置，有轨列车及有轨机车”，其包括可动部件及位移检测装置，当机车曲线运动时，可动部件与位移检测装置产生位置变化，则产生输出信号。而在机车直线运动时，由于产生的蛇行运动微弱，可动部件与位移检测装置产生的位移量小，则输出的信号比较弱。不能很好的检测蛇行运动。公开号为CN1033712806B的中国技术专利“高速列车转向架蛇行运动检测，分析系统及其检测方法”，其实现了对转向架的横向加速度与纵向加速度的检测、计算和报警，并对转向架的横向加速度值与...
【技术保护点】
一种机车蛇行运动监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：提取给定视频的图像尺寸，初始化FOE坐标、摄像机的焦距f
【技术特征摘要】
1.一种机车蛇行运动监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：提取给定视频的图像尺寸，初始化FOE坐标、摄像机的焦距fd；步骤2：寻找连续的两帧图片的Harris角点，用LK算法对两帧图像之间相同角点进行跟踪匹配；步骤3：计算机车的转速度；步骤4：用不同转速度的数据训练回归模型，用回归模型预测当前蛇行程度。2.如权利要求1所述的一种机车蛇行运动监测方法，其特征在于，在步骤1中，图像的FOE坐标为其中，TX，TY为机车的瞬时平移速度T的分量。3.如权利要求1所述的一种机车蛇行运动监测方法，其特征在于，在步骤2中，确定Harris角点具体为：步骤2.1：计算图像I(x,y)在X和Y两个方向的梯度Ix和Iy；步骤2.2：计算图像两个方向梯度的乘积和Ixy；步骤2.3：使用高斯函数对和Ixy进行高斯加权，生成矩阵M的元素A、B和C；步骤2.4：计算每个像素的Harris响应值R，并对小于某一阈值t的R置为零，其中R＝{R:detM-α(traceM)2＜t}；步骤2.5：在3×3或5×5的邻域内进行非最大值抑制，局部最大值点即为图像中的角点，Harris角点的表达式为：令w(x,y)表示高斯窗口中的权重，(x,y)表示4个移动方向(1，0)，(1,1)，(0,1)，(-1,1)。4.如权利要求1所述的一种机车蛇行运动监测方法，其特征在于，在步骤2中，用LK算法对两帧图像之间相同角点进行跟踪匹配，具体为：设I和J为连续两帧图像，其(x,y)点的灰度值分别为I(x,y)、J(x,y)；设u＝[ux,uy]T是图像I上一点，设wx和wy分别是点左右扩展的窗口范围，定义residualfunction为：
【专利技术属性】
技术研发人员：唐鹏，胡燕花，金炜东，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川,51
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