异物侵入检测方法及异物侵入检测装置制造方法及图纸

一种异物侵入检测方法和异物侵入检测装置，所述方法包括步骤：利用红外相机获取监测范围内的红外图像并将其传输至图像采集处理系统；图像采集处理系统根据红外图像来确定在红外相机的监测范围内是否出现疑似异物；出现疑似异物时，使激光光源与可见光相机聚焦到监测范围内的疑似异物上并利用激光光源对疑似异物进行激光补光；获取疑似异物的可见光图像并将其传输至图像采集处理系统；图像采集处理系统将可见光图像与红外图像中的疑似异物区域图像进行图像配准与融合；利用融合后图像提供疑似异物信息，利用疑似异物信息对疑似异物进行特征提取与分类，实现疑似异物的自动识别与报警，能够在光线暗、烟云密布、能见度低时获得丰富完整的图像信息。

Foreign body invasion detection method and foreign body invasion detection device

A foreign intrusion detection method and intrusion detection device, the method includes the steps of: using infrared camera to obtain infrared image within the scope of monitoring and transmit it to the image acquisition and processing system; image acquisition and processing system based on the infrared image to determine whether a suspected foreign body in the monitoring range of infrared camera; suspected foreign body. The laser light and visible light camera to focus within the scope of monitoring suspected foreign body and laser light of suspected foreign body using a laser light source; visible light image acquisition suspected foreign body and transmits it to the image acquisition and processing system; image acquisition and processing system of the visible image and infrared image of the suspected foreign body image area registration and fusion; using the fused image to provide information with suspected foreign body, suspected foreign body information on suspected foreign body. The extraction and classification of suspicious objects can automatically identify and alarm suspected foreign objects, and can obtain rich and complete image information when the light is dark, the clouds are cloudy and the visibility is low.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及铁路运营安全检测
，特别是异物侵入检测方法和异物侵入检测装置。
技术介绍
伴随着我国高速铁路网络规模不断扩大和高速列车装备制造技术的快速发展，对高铁运营安全的关注度也在不断增大。而高速铁路基础设施长期服役过程中也暴露了一些值得关注的问题，运营期间任何侵入铁路限界的人员、异物都会严重威胁高速铁路的安全运行，并将造成严重的铁路事故。因此，准确及时地检测侵入轨道限界的异物是保证轨道交通安全运营的关键，按检测原理可以分为接触式和非接触式两种。接触式检测主要采用防护网，根据检测防护网类型可分为电网检测(如申请号201210172059.X，200910242554.1,201210282394.5)和光纤检测(如申请号：201110406903.6，200910272765.X)等方式。接触式的防护网在铁路建设期大范围安装较为困难，同时由于建设期施工情况较为复杂，例如在工作天窗可能存在侵限作业，防护网使用不便，而且一旦破损及时修复较为困难。该技术只能检测掉落在防护网上的较大物体，对于纤细的钢筋和越过防护网掉落到轨道平面的物体无法检测，也无法判断物体的大小与位置。非接触式检本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种异物侵入检测方法，其特征在于，包括如下步骤：利用红外相机获取监测范围内的红外图像并将其传输至图像采集处理系统；所述图像采集处理系统根据所述红外图像来确定在所述红外相机的监测范围内是否出现疑似异物；在出现疑似异物的情况下，使激光光源与可见光相机聚焦到所述监测范围内的所述疑似异物上并利用所述激光光源对所述疑似异物进行激光补光；获取所述疑似异物的可见光图像并将其传输至所述图像采集处理系统；所述图像采集处理系统将所述可见光图像与所述红外图像中的疑似异物区域图像进行图像配准与融合；利用融合后图像提供疑似异物信息，利用所述疑似异物信息对所述疑似异物进行特征提取与分类，实现所述疑似异物的自动识别与报警。

【技术特征摘要】
1.一种异物侵入检测方法，其特征在于，包括如下步骤：利用红外相机获取监测范围内的红外图像并将其传输至图像采集处理系统；所述图像采集处理系统根据所述红外图像来确定在所述红外相机的监测范围内是否出现疑似异物；在出现疑似异物的情况下，使激光光源与可见光相机聚焦到所述监测范围内的所述疑似异物上并利用所述激光光源对所述疑似异物进行激光补光；获取所述疑似异物的可见光图像并将其传输至所述图像采集处理系统；所述图像采集处理系统将所述可见光图像与所述红外图像中的疑似异物区域图像进行图像配准与融合；利用融合后图像提供疑似异物信息，利用所述疑似异物信息对所述疑似异物进行特征提取与分类，实现所述疑似异物的自动识别与报警。2.根据权利要求1所述的异物侵入检测方法，其特征在于，所述的使激光光源与可见光相机聚焦到所述监测范围内的所述疑似异物上的步骤包括：a)获取所述疑似异物的像点；b)利用安装好的所述红外相机的固定的角度、焦距及所述红外相机的相机坐标系和世界坐标系的关系，以及在由所述红外相机获得的图像中所述疑似异物的像素点位置，来计算出所述疑似异物在世界坐标系下的实际空间中的方位角；c)利用计算出的所述疑似异物在世界坐标系下的实际空间中的方位角，以及所述激光光源与所述可见光相机相对于所述红外相机的相对位置和相对姿态，来确定所述激光光源与可见光相机的旋转角度和俯仰角度；d)所述激光光源和所述可见光相机根据所述旋转角度和俯仰角度进行旋转和俯仰动作，以使所述激光光源和所述可见光相机聚焦到所述疑似异物上。3.根据权利要求1所述的异物侵入检测方法，其特征在于，所述的利用所述疑似异物信息对所述疑似异物进行特征提取与分类的步骤包括：利用图像提供所述疑似异物的轮廓、纹理、温度、色彩的信息，基于所述轮廓、纹理、温度、色彩的信息，提取所述疑似异物的特征并对所述特征进行分类。4.根据权利要求1所述的异物侵入检测方法，其特征在于，所述的确定在所述红外相机的监测范围内是否出现疑似异物的步骤包括：a)基于多帧帧差法的背景提取利用所述图像采集处理系统从所述红外图像中提取背景，采用多帧帧差图像累计来获取所述背景，所述多帧帧差图像累计的步骤包括：①利用视频进行逐帧差分，通过差分值与固定阈值比较，差分值小于阈值的像素点位置对应的是背景区域，大于阈值的像素点位置对应的是前景目标区域；②根据得到的背景区域与前景目标区域，对输入图像的像素点状态进行标记，所述前景目标区域中的像素点判定为前景像素点，不参与背景计算；所述背景区域中的像素点判定为背景像素点，参与背景计算；③取100帧连续图像帧，利用前面方法区分每幅图像内的背景与前景像素，引入一个累加器，初始值为0，对于所有帧图像同一位置的各像素点计数，判定为前景像素点时累加器值不变，判定为背景像素点时累加器值加1，最后利用累加得到的图像灰度累加值除以对应的累加器值得到当前的初始背景，所述初始背景即为所提取的背景；b)基于背景差分的异物提取对视频序列中的每帧图像采用背景差分法来提取所述疑似异物。5.根据权利要求4所述的异物侵入检测方法，其特征在于，所述背景差分法包括：设t时刻的背景图像为fb(x,y,t)，当前帧图像为fc(x,y,t)，则背景差分图像为fd(x,y,t)＝fc(x,y,t)-fb(x,y,t)使用合适的阈值T，对背景差分图像fd(x,y,t)进行二值化处理，得到疑似异物的二值前景图，即图像中的疑似异物目标区域。6.根据权利要求1所述的异物侵入检测方法，其特征在于，所述图像配准的步骤包括：利用所述红外图像与所述可见光图像的局部不变特征，进行所述红外图像与所述可见光图像的配准，所述局部不变特征是指图像在几何变化、光照变化、噪声干扰时仍保持稳定性的特征，图像配准的步骤还包括：①基于SURF的特征点提取与初匹配：利用SURF对所述红外图像与所述可见光图像进行特征点检测与描述，然后利用欧式距离基于最近邻与次近邻之比进行初始特征点对匹配；②误匹配点对剔除：采用三级递进的方法进行误匹配点对剔除，其中，首先根据相机安装方式建立图像的相关几何约束条件进行筛选；然后利用相似三角形匹配原则进一步剔除；最后，基于RANSAC实现精匹配；③基于多帧图像序列匹配点对累积的几何变换模型求解：由于单帧红外与可见光图像的正确匹配点对数目较少，当少于4个点对时不足以求解出变换模型参数；即使匹配点对数目满足计算要求，也会由于特征点分布不均匀导致求出的几何变换模型出现偏差，基于多帧图像序列累积足够多的正确匹配点对通过最小二乘法进行几何变换模型求解能够解决上述问题；④将求出的几何变换模型应用到可见光图像上，然后进行双线性插值，完成红外与可见光图像的配准。7.根据权利要求1所述的异物侵入检测方法，其特征在于，利用基于局部能量的Contourlet变换图像融合方法实现所述红外图像与所述变换后的可见光图像的融合，所述图像融合的步骤包括：①对红外图像和配准后的可见光图像分别进行多尺度和多方向的Contourlet变换；得到变换后的高频系数和低频系数；②通过对Contourlet变换后的系数进行分析来确定融合规则：综合考虑红外图像的性质及算法运行时间，分别对低频系数和高频系...

【专利技术属性】
技术研发人员：王尧，余祖俊，郭保青，朱力强，宁滨，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京;11