铁路信号机柜状态灯图像分析方法、装置以及系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种铁路信号机柜状态灯图像分析方法、装置以及系统，涉及图像分析技术领域，其中，铁路信号机柜状态灯图像分析方法包括：实时获取机柜状态灯的RGB图像；标记RGB图像中状态灯区域；状态灯区域包括：常亮状态灯区域以及闪烁状态灯区域；对状态灯区域进行外部环境变化的初始学习；外部环境变化包括：环境光变化情况以及遮挡情况；对状态灯区域进行实时学习，实时学习动态得到状态灯区域的灰度值阈值；当实时计算的状态灯区域的灰度值大于预学习灰度值阈值时，生成报警信息。通过该状态灯图像分析方法，能够对机房机柜状态灯的状态进行准确地判断，避免因环境光线变化或者有人遮挡而产生误报现象。

Image analysis method, device and system for railway signal cabinet status lamp

The invention provides a railway signal lamp cabinet state image analysis method, device and system, relates to the technical field of image analysis, the status of railway signal lamp image analysis method includes: RGB image capture cabinet status lights; marking lights in RGB image area; status light areas include: steady state and regional lamp flashing lights area; the initial study of changes in the external environment of state light area; including changes in the external environment: ambient light changes and occlusion; real-time learning on the status light area, real time dynamic learning get gray state lamp area threshold value; when the gray state lights area real-time calculation of the value is greater than the pre learning the gray value threshold, generate alarm information. Through the analysis method of the status lamp image, the state of the cabinet lamp in the machine room can be accurately judged, and the false positive phenomenon can be avoided because of the change of the ambient light or the occlusion.

【技术实现步骤摘要】
铁路信号机柜状态灯图像分析方法、装置以及系统
本专利技术涉及图像分析
，尤其是涉及一种铁路信号机柜状态灯图像分析方法、装置以及系统。
技术介绍
对于当今的轨道交通而言，发展迅猛，新业务的不断扩展在给人们带来出行便利快捷的同时，也给企业带来了飞涨的建设和维护成本。对于位置分散、设备繁多的机房，一旦发生故障后未得到提醒并处理不及时的话，带来的后果是不堪设想的。因此铁路机房系统保障设备、环境监控系统得到了日益广泛的应用。但在保障安全的基础之上，各站维保人员还是会定期排班的去巡检机房设备，这样带来了大量的精力投入和人力成本的增加，大大降低维护人员的工作效率也降低了已有网络资源的利用率。这样的问题通过架设一套在线视频监测预警系统加上智能分析算法便可得到妥善的解决，本系统采用的核心技术就是信号监测智能分析算法。然而在现有的嵌入式处理器中，图像处理算法是在压缩前进行处理，用RGB或YUV格式作为原始帧处理，在压缩前进行算法判断，再进行图像处理。这个过程对硬件性能要求比较高，而且目前的算法会对运动物体判断困难，常常会在环境光线变化或者有人遮挡的情况下，对机房机柜板卡指示灯产生误报现象。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种铁路信号机柜状态灯图像分析方法、装置以及系统，能够对铁路信号机柜状态灯的状态进行准确地判断，避免因环境光线变化或者有人遮挡而产生误报现象。第一方面，本专利技术实施例提供了一种铁路信号机柜状态灯图像分析方法，方法包括：实时获取机柜状态灯的RGB图像；标记RGB图像中状态灯区域；状态灯区域包括：常亮状态灯区域以及闪烁状态灯区域；对状态灯区域进行外部环境变化的初始学习；外部环境变化包括：环境光变化情况以及遮挡情况；对状态灯区域进行实时学习，得到状态灯区域的灰度值阈值；当实时计算的状态灯区域的灰度值大于灰度值阈值时，生成报警信息。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，实时获取机柜状态灯的RGB图像，具体为：实时采集摄像头拍摄的机柜状态灯的视频信息；对视频信息进行解码，得到JPEG格式图片；对JPEG格式图片进行转码，得到机柜状态灯的RGB图像。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，在对视频信息进行解码，得到JPEG格式图片之前，还包括：预学习步骤：过滤前几帧机柜状态灯视频信息。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，标记RGB图像中状态灯区域，具体为：获取各状态灯对应的识别模板；确定RGB图像中每个像素点对应的梯度方向角；根据梯度方向角，进行识别模板与RGB图像的匹配；根据匹配的结果，画框标记RGB图像中状态灯区域。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，对状态灯区域进行外部环境变化的初始学习，具体为：采集不同时刻环境光情况下以及遮挡情况下的机柜状态灯视频信息；根据视频信息，建立多个样本分析模型；结合软件锁定机制，对多个样本分析模型进行初始学习。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，对状态灯区域进行实时学习，得到状态灯区域的灰度值阈值，具体为：计算预设时间内状态灯区域的多个灰度值；计算多个灰度值的平均值；根据多个灰度值以及平均值，计算出方差值，即状态灯区域的灰度值阈值。第二方面，本专利技术实施例提供一种铁路信号机柜状态灯图像分析装置，包括：图像获取单元，用于实时获取机柜状态灯的RGB图像；区域标记单元，用于标记RGB图像中状态灯区域；状态灯区域包括：常亮状态灯区域以及闪烁状态灯区域；学习分析单元，用于对状态灯区域进行外部环境变化的初始学习；外部环境变化包括：环境光变化情况以及遮挡情况；并对状态灯区域进行实时学习，得到常亮状态灯以及闪烁状态灯的灰度值阈值；报警信息生成单元，用于在实时计算的状态灯区域的灰度值大于灰度值阈值时，生成报警信息。结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，图像获取单元具体包括：信息采集模块，用于实时采集摄像头拍摄的机柜状态灯的视频信息；解码模块，用于对视频信息进行解码，得到JPEG格式图片；转码模块，用于对JPEG格式图片进行转码，得到机柜状态灯的RGB图像。结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，区域标记单元具体包括：识别模板获取模块，用于获取各状态灯对应的识别模板；梯度方向角确定模块，用于确定RGB图像中每个像素点对应的梯度方向角；匹配模块，用于根据梯度方向角，进行识别模板与RGB图像的匹配；标记模块，用于根据匹配的结果，画框标记RGB图像中状态灯区域。第三方面，本专利技术实施例还提供一种铁路信号机柜状态灯图像分析系统，包括服务器、摄像装置以及显示装置；服务器上安装有如第二方面所述的铁路信号机柜状态灯图像分析装置。本专利技术实施例提供的技术方案带来了以下有益效果：本专利技术实施例提供的铁路信号机柜状态灯图像分析方法中，首先实时获取机柜状态灯的RGB图像；然后标记RGB图像中状态灯区域；状态灯区域包括：常亮状态灯区域以及闪烁状态灯区域；对状态灯区域进行外部环境变化的初始学习；外部环境变化包括：环境光变化情况以及遮挡情况；对状态灯区域进行实时学习，得到状态灯区域的灰度值阈值；当实时计算的状态灯区域的灰度值大于灰度值阈值时，生成报警信息。该状态灯图像分析方法，通过对不同时刻环境光的初始学习以及实时学习，能够对机房机柜状态灯的常亮和闪烁状态进行准确地判断，避免因环境光线变化或者有人遮挡而产生误报现象。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了本专利技术实施例所提供的一种铁路信号机柜状态灯图像分析方法的流程图；图2示出了本专利技术实施例中步骤S11的详细流程图；图3示出了本专利技术实施例中步骤S12的详细流程图；图4示出了本专利技术实施例所提供的一种铁路信号机柜状态灯图像分析装置的示意图；图5示出了本专利技术实施例所提供的一种铁路信号机柜状态灯图像分析系统的示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。目前现有的嵌入式处理器中，图像处理算法是在压缩前进行处理，用RGB或YUV格式作为原始帧处理，在压缩前进行算法判断，再进行图像处理。这个过程对硬件性能要求比较高，而且目前的算法会对运动物体判断困难，常常会在环境光线变化或者有人遮挡的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种铁路信号机柜状态灯图像分析方法，其特征在于，所述方法包括：实时获取机柜状态灯的RGB图像；标记所述RGB图像中状态灯区域；所述状态灯区域包括：常亮状态灯区域以及闪烁状态灯区域；对所述状态灯区域进行外部环境变化的初始学习；所述外部环境变化包括：环境光变化情况以及遮挡情况；对所述状态灯区域进行实时学习，得到所述状态灯区域的灰度值阈值；当实时计算的所述状态灯区域的灰度值大于所述灰度值阈值时，生成报警信息。

【技术特征摘要】
1.一种铁路信号机柜状态灯图像分析方法，其特征在于，所述方法包括：实时获取机柜状态灯的RGB图像；标记所述RGB图像中状态灯区域；所述状态灯区域包括：常亮状态灯区域以及闪烁状态灯区域；对所述状态灯区域进行外部环境变化的初始学习；所述外部环境变化包括：环境光变化情况以及遮挡情况；对所述状态灯区域进行实时学习，得到所述状态灯区域的灰度值阈值；当实时计算的所述状态灯区域的灰度值大于所述灰度值阈值时，生成报警信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时获取机柜状态灯的RGB图像，具体为：实时采集摄像头拍摄的机柜状态灯的视频信息；对所述视频信息进行解码，得到JPEG格式图片；对所述JPEG格式图片进行转码，得到所述机柜状态灯的RGB图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述对所述视频信息进行解码，得到JPEG格式图片之前，还包括：预学习步骤：过滤前几帧所述机柜状态灯视频信息。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述标记所述RGB图像中状态灯区域，具体为：获取各状态灯对应的识别模板；确定所述RGB图像中每个像素点对应的梯度方向角；根据所述梯度方向角，进行所述识别模板与所述RGB图像的匹配；根据所述匹配的结果，画框标记所述RGB图像中状态灯区域。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述状态灯区域进行外部环境变化的初始学习，具体为：采集不同时刻环境光情况下以及遮挡情况下的机柜状态灯视频信息；根据所述视频信息，建立多个样本分析模型；结合软件锁定机制，对多个所述样本分析模型进行初始学习。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述状态灯区域进行实时学习，得到所述状态灯区...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄志华，李道流，崔朕，
申请(专利权)人：上海控创信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31