基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法及系统，属于图像处理技术领域，其特征在于，至少包括：S1、在铁路沿线建立识杆区，并在识杆区内设置标识杆；S2、采集标识杆区域数字影像数据；S3、依次通过图像增强算法和图像识别算法提取得到标识杆图像；S4、通过标识杆图像计算得到标识杆的识别长度；通过标识杆的初始长度和识别长度计算得到雪深数值；S5、通过天气预报数据、积雪深度变化计算积雪迁移轨迹。通过采用上述技术方案，本发明专利技术利用图像处理技术，能够快速准确地监测到铁路沿线的积雪深度及风雪运移轨迹。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法及系统
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法及系统。
技术介绍
众所周知，积雪一直是高纬度地区铁路面临的重要危害之一。当降雪和积雪伴有强风时，积雪大规模迁移危害更大。因此，及时准确获取铁路沿线积雪深度、强风作用下积雪迁移信息是保障铁路建设及运营安全，评价风雪防护措施的前提。强风、强降雪环境下，传统人工测量面临人员交通及作业困难、危险系数高、效率低下等困难。压力元器件监测雪深安装复杂、成本高昂、维护不便。为了解决高纬度风雪地区积雪深度及运移轨迹的监测的需求，克服人工测量交通及作业困难、危险系数高、效率低下等弊端，降低监测成本。设计开发一种基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法及系统具有重要的意义。
技术实现思路
本专利技术为解决公知技术中存在的技术问题，提供一种基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法及系统，通过图像处理技术，能够快速准确地监测到铁路沿线的积雪深度及风雪运移轨迹。本专利技术的第一目的是提供一种基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法，至少包括：S1、在铁路沿线建立识杆区，并在识杆区内设置标识杆；S2、采集标识杆区域数字影像数据；S3、依次通过图像增强算法和图像识别算法提取得到标识杆图像；S4、通过标识杆图像计算得到标识杆的识别长度；通过标识杆的初始长度和识别长度计算得到雪深数值；S5、通过天气预报数据、积雪深度变化计算积雪迁移轨迹。进一步，所述S1包括：在标识杆的表面涂敷黑色、黄色和红色三种标记色，其中，黑色部分和黄色部分陆续交替设置。进一步，所述S2具体为：通过定时拍摄采集标识杆区域数字影像数据。更进一步，所述图像识别算法包括如下步骤：S301、建立视角标识杆基础库；提取完整标识杆所在最小矩形区域图像，作为ROI；通过二值化处理，获得ROI区域完整杆件的二值图，记为ROI-2；S302、黑色部分标识杆识别提取，具体为：A、图像灰度化处理；B、对灰度图进行方框滤波操作，模糊图像中物体边缘；C、通过阈值处理提取图像中灰度值超过设定阈值的像素点，二值化后输出；D、对图像进行开运算处理，先将干扰区域通过腐蚀处理消除，再通过膨胀处理使标识杆黑色部分恢复原始大小；S303、黄色部分标识杆识别提取，具体为：a|在原始图像的基础上，在HSV色彩空间中分别设置阈值区间(((H>＝0&&H<＝23)||(H>＝145&&H<＝149)&&(V>＝50&&V<＝254))，提取黄色区域和红色区域，并对提取区域进行二值化；b、对图像进行开运算，利用腐蚀算法消除干扰区域；C、对图像进行闭运算，先通过膨胀算法填充镂空区域，再利用腐蚀算法消除过度膨胀的范围；S304、将提取的标识杆黑色区域和红黄区域合并；对图像进行闭运算处理，利用膨胀算法链接两部分，利用腐蚀算法恢复两端膨胀的区域；提取标准库中ROI区域坐标信息，对图像信息进行横向膨胀运算，在不改变纵向长度的前提下填充满ROI区域；利用标准库中的ROI-2与上述图像进行叠加运算，保留两幅图像中均为白色的区域。更进一步，所述S4具体为：将积雪以上部分标识杆与标准库中ROI-2中的杆件部分通过计算像素点数量获取两者面积，通过计算面积关系和此标识杆地面以上部分总长度获取积雪以上部分标识杆长度，通过反算可以获得积雪深度。本专利技术的第二目的是提供一种基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测系统，包括：建立在铁路沿线的识杆区，在所述识杆区内设置有标识杆；用于获取标识杆区域图像信息的图像采集装置；图像预处理模块，依次通过图像增强算法和图像识别算法提取得到标识杆图像；图像识别模块，通过标识杆图像计算得到标识杆的识别长度；通过标识杆的初始长度和识别长度计算得到雪深数值；积雪迁移轨迹预测模块，通过天气预报数据、积雪深度变化计算积雪迁移轨迹。进一步，在所述标识杆的表面涂敷黑色、黄色和红色三种标记色，其中，黑色部分和黄色部分陆续交替设置。进一步，所述图像识别算法包括如下步骤：S301、建立视角标识杆基础库；提取完整标识杆所在最小矩形区域图像，作为ROI；通过二值化处理，获得ROI区域完整杆件的二值图，记为ROI-2；S302、黑色部分标识杆识别提取，具体为：A、图像灰度化处理；B、对灰度图进行方框滤波操作，模糊图像中物体边缘；C、通过阈值处理提取图像中灰度值超过设定阈值的像素点，二值化后输出；D、对图像进行开运算处理，先将干扰区域通过腐蚀处理消除，再通过膨胀处理使标识杆黑色部分恢复原始大小；S303、黄色部分标识杆识别提取，具体为：a、在原始图像的基础上，在HSV色彩空间中分别设置阈值区间(((H>＝0&&H<＝23)||(H>＝145&&H<＝149)&&(V>＝50&&V<＝254))，提取黄色区域和红色区域，并对提取区域进行二值化；b、对图像进行开运算，利用腐蚀算法消除干扰区域；c、对图像进行闭运算，先通过膨胀算法填充镂空区域，再利用腐蚀算法消除过度膨胀的范围；S304、将提取的标识杆黑色区域和红黄区域合并；对图像进行闭运算处理，利用膨胀算法链接两部分，利用腐蚀算法恢复两端膨胀的区域；提取标准库中ROI区域坐标信息，对图像信息进行横向膨胀运算，在不改变纵向长度的前提下填充满ROI区域；利用标准库中的ROI-2与上述图像进行叠加运算，保留两幅图像中均为白色的区域。更进一步，通过标识杆的初始长度和识别长度计算得到雪深数值具体为：将积雪以上部分标识杆与标准库中ROI-2中的杆件部分通过计算像素点数量获取两者面积，通过计算面积关系和此标识杆地面以上部分总长度获取积雪以上部分标识杆长度，通过反算可以获得积雪深度。本专利技术具有的优点和积极效果是：本专利技术能够实现高纬度风雪极端恶劣天气下铁路沿线雪深的自动智能化监测。本专利技术通过影像采集设备(安防摄像头、工业相机)和标识杆结合的布设方式，采用自动化监测手段提升了雪深监测频率，实现了对积雪迁移轨迹的高密度监测。本专利技术通过一镜多杆技术和图像处理算法减少了影像采集设备布设数量、扩大了监测范围，降低了大范围监测设备成本。图像算法自动判识积雪深度降低了监测人力成本。附图说明图1为本专利技术优选实施例的流程图；图2为本专利技术优选实施例采集到的一帧原始图像灰度化的结果图；图3为图2经过方框滤波后的结果图；图4为ROI区域图；图5为R本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法；其特征在于，至少包括：/nS1、在铁路沿线建立识杆区，并在识杆区内设置标识杆；/nS2、采集标识杆区域数字影像数据；/nS3、依次通过图像增强算法和图像识别算法提取得到标识杆图像；/nS4、通过标识杆图像计算得到标识杆的识别长度；通过标识杆的初始长度和识别长度计算得到雪深数值；/nS5、通过天气预报数据、积雪深度变化计算积雪迁移轨迹。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法；其特征在于，至少包括：
S1、在铁路沿线建立识杆区，并在识杆区内设置标识杆；
S2、采集标识杆区域数字影像数据；
S3、依次通过图像增强算法和图像识别算法提取得到标识杆图像；
S4、通过标识杆图像计算得到标识杆的识别长度；通过标识杆的初始长度和识别长度计算得到雪深数值；
S5、通过天气预报数据、积雪深度变化计算积雪迁移轨迹。


2.根据权利要求1所述的基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法，其特征在于，所述S1包括：在标识杆的表面涂敷黑色、黄色和红色三种标记色，其中，黑色部分和黄色部分陆续交替设置。


3.根据权利要求1所述的基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法，其特征在于，所述S2具体为：通过定时拍摄采集标识杆区域的数字影像数据或连续拍摄采集标识杆区域的视频影像数据。


4.根据权利要求2所述的基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法，其特征在于，所述图像识别算法包括如下步骤：
S301、建立视角标识杆基础库；提取完整标识杆所在最小矩形区域图像，作为ROI；通过二值化处理，获得ROI区域完整杆件的二值图，记为ROI-2；
S302、黑色部分标识杆识别提取，具体为：
A、图像灰度化处理；
B、对灰度图进行方框滤波操作，模糊图像中物体边缘；
C、通过阈值处理提取图像中灰度值超过设定阈值的像素点，二值化后输出；
D、对图像进行开运算处理，先将干扰区域通过腐蚀处理消除，再通过膨胀处理使标识杆黑色部分恢复原始大小；
S303、黄色部分标识杆识别提取，具体为：
a、在原始图像的基础上，在HSV色彩空间中分别设置阈值区间(((H>＝0&&H<＝23)||(H>＝145&&H<＝149)&&(V>＝50&&V<＝254))，提取黄色区域和红色区域，并对提取区域进行二值化；
b、对图像进行开运算，利用腐蚀算法消除干扰区域；
c、对图像进行闭运算，先通过膨胀算法填充镂空区域，再利用腐蚀算法消除过度膨胀的范围；
S304、将提取的标识杆黑色区域和红黄区域合并；
对图像进行闭运算处理，利用膨胀算法链接两部分，
利用腐蚀算法恢复两端膨胀的区域；
提取标准库中ROI区域坐标信息，对图像信息进行横向膨胀运算，在不改变纵向长度的前提下填充满ROI区域；
利用标准库中的ROI-2与上述图像进行叠加运算，保留两幅图像中均为白色的区域。


5.根据权利要求4所述的基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法，其特征在于，所述S4具体为：将积雪以上部分标识杆与标准库中ROI-2中的杆件部分通过计算像素点数量获取两者面积，通过计算面积关系和此标识杆地面以上部分总长度...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏来，张戎垦，曹虎，吕菲，周勇军，刘建廷，
申请(专利权)人：中国铁路设计集团有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12