The invention discloses a two-dimensional image auxiliary segmentation method based on the three-dimensional point cloud of the catenary cantilever system, which comprises the following steps: Step 1: obtain the three-dimensional point cloud data of the catenary cantilever system; step 2: use the voxel filter to uniformly resample the three-dimensional point cloud data of the catenary cantilever system; step 3: convert the three-dimensional point cloud data of the uniform resampled cantilever system into a two-dimensional image; step 4: transform the three-dimensional point cloud data of the catenary cantilever system into a two-dimensional image; and The two-dimensional image obtained in step 3 is segmented, then the image is closed and the median filter is processed successively, and the segmentation result of each linear part of the three-dimensional point cloud of the cantilever system is obtained by returning the three-dimensional point cloud; the invention uses the two-dimensional image for auxiliary segmentation, and finally returns the efficient segmentation result of each linear part of the catenary cantilever system, which has good noise resistance, strong robustness and precision The characteristics of high degree improve the segmentation effect of catenary cantilever system, reduce the consumption of human and material resources, not affected by the weather and operators' experience judgment.
【技术实现步骤摘要】
基于接触网腕臂系统三维点云的二维图像辅助分割方法
本专利技术涉及高速铁路接触网维护检测领域,具体涉及一种基于接触网腕臂系统三维点云的二维图像辅助分割方法。
技术介绍
随着电气化铁路的大力发展,列车运行素的也在不断提升。为了保证列车运行的高效性,对受电弓受流的稳定性与可靠性就提出了很高的要求。因此,必须保证腕臂系统的刚性不变性。腕臂系统各连接部分发生松脱而移位,一方面会使得承力索与接触线偏离固有位置,而出现打弓等现象,另一方面会改变腕臂系统内部应力结构,而导致接触网系统局部或区域型的松垮现象,影响列车的正常运行。因此,利用3D视觉技术获取接触网腕臂系统三维点云数据,并结合转换的二维图像进行辅助分割,提高分割结果,为腕臂系统相关参数计算提供更好的基础就变得尤为重要。目前,主要依靠人工对接触网腕臂系统进行维护检测,将消耗大量的人力物力,对行车造成干扰,并会受天气和作业人员的经验判断影响。
技术实现思路
本专利技术提供一种抗噪性好、鲁棒性强、精度较高的对接触网腕臂系统实施分割的基于接触网腕臂系统三维点云的二维图像辅助分割方法。本专利技术采用的技术方案是:基于接触网腕臂系统三维点云的二维图像辅助分割方法,包括以下步骤:步骤1:获取接触网腕臂系统三维点云数据;步骤2:采用体素滤波,对三维点云数据进行均匀重采样;步骤3:将均匀重采样后的腕臂系统三维点云数据转换为二维图像;步骤4:对步骤3得到的二维图像进行分割,然后依次进行图像闭运算、中值滤波处理,返回三维点云即得 ...
【技术保护点】
1.一种基于接触网腕臂系统三维点云的二维图像辅助分割方法,其特征在于,包括以下步骤:/n步骤1:获取接触网腕臂系统三维点云数据;/n步骤2:采用体素滤波,对三维点云数据进行均匀重采样;/n步骤3:将均匀重采样后的腕臂系统三维点云数据转换为二维图像;/n步骤4:对步骤3得到的二维图像进行分割,然后依次进行图像闭运算、中值滤波处理,返回三维点云即得到腕臂系统三维点云各个线性部分的分割结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于接触网腕臂系统三维点云的二维图像辅助分割方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:获取接触网腕臂系统三维点云数据;
步骤2:采用体素滤波,对三维点云数据进行均匀重采样;
步骤3:将均匀重采样后的腕臂系统三维点云数据转换为二维图像;
步骤4:对步骤3得到的二维图像进行分割,然后依次进行图像闭运算、中值滤波处理,返回三维点云即得到腕臂系统三维点云各个线性部分的分割结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于接触网腕臂系统三维点云的二维图像辅助分割方法,其特征在于,所述步骤3具体过程如下:
S11:确定平面坐标系x-o-z、x-o-y、y-o-z;
S12:确定二维图像平面投影的范围,计算三维点云中的X、Y、Z方向上的最大值和最小值,设定平面坐标系的单位刻度为体素的边长;
S13:确定三维点云在平面坐标中的位置;
S14:确定二维图像的灰度值:
式中:color(i,j)为当前点计算之后所对应的二维图像的灰度值,Y(i,j)为当前点需要获得的坐标,Ymin为三维点云在Y轴上的最小值,Ymax为三维点云在Y轴上的最大值;
S15:还原三维坐标。
3.根据权利要求2所述的一种基于接触网腕臂系统三维点云的二维图像辅助分割方法,其特征在于,所...
【专利技术属性】
技术研发人员:韩志伟,杨长江,游诚曦,刘志刚,
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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