一种基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法，包括：S1、通过高清视觉相机采集实时图片信息获得列车驶过对应轨道吊的每个集装箱识别信息，计算火车经过每台轨道吊的实时车厢数；S2、通过数据处理模块计算出集装箱火车首车的绝对坐标；S3、通过高清视觉相机所采集实时图片信息获取驶过轨道吊正下方火车车皮图像信息，通过数据处理模块判断火车是否完成停靠；S4、通过计算模块计算出的集装箱火车首车绝对坐标和每台轨道吊的绝对坐标，进而通过信息融合计算装卸集装箱操作时轨道吊需要停靠的每节车厢的绝对位置。根据本发明专利技术，在适应集装箱火车停靠的复杂场合的同时保证其自动化作业精度，同时其维护成本与扩展复杂度大大降低。护成本与扩展复杂度大大降低。护成本与扩展复杂度大大降低。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法


[0001]本专利技术涉及智能机械设备的
，特别涉及一种基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法。

技术介绍

[0002]在自动化铁路集装箱堆场中，火车由入口咽喉处进场，从轨道吊下驶过直至停稳。随后轨道吊进行装卸货操作。由于自动化铁路集装箱堆场轨道吊实施无人化作业，需要一种自动化铁路集装箱堆场火车首车定位的自动化设备，以实现轨道吊自主定位装卸货作业。
[0003]目前，铁路集装箱自动化作业的轨道吊定位方式主要通过安装光电编码器于一侧的从动轮上来进行轨道吊定位。但该技术无法满足自动化作业对位置精度的需求，同时急停急起时容易出现车轮滑动导致编码器误差累计。磁钉定位的方式只能满足简单路径，不适应集装箱火车停靠的复杂场合，同时增加了维护难度与扩展复杂。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中存在的不足之处，本专利技术的目的是提供一种基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法，在适应集装箱火车停靠的复杂场合的同时保证其自动化作业精度，同时其维护成本与扩展复杂度大大降低。为了实现根据本专利技术的上述目的和其他优点，提供了一种基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法，包括：
[0005]多个轨道吊大梁、固定于轨道吊上的高清视觉相机、位于轨道吊下方的列车、装载于列车上的一节完整的车厢及用于位于列车首位的集装箱火车首车；
[0006]集装箱堆场火车首车定位方法包括以下步骤：
[0007]S1、通过高清视觉相机采集实时图片信息获得列车驶过对应轨道吊的每个集装箱识别信息，计算火车经过每台轨道吊的实时车厢数；
[0008]S2、通过数据处理模块计算出集装箱火车首车的绝对坐标；
[0009]S3、通过高清视觉相机所采集实时图片信息获取驶过轨道吊正下方火车车皮图像信息，通过数据处理模块判断火车是否完成停靠；
[0010]S4、通过计算模块计算出的集装箱火车首车绝对坐标和每台轨道吊的绝对坐标，进而通过信息融合计算装卸集装箱操作时轨道吊需要停靠的每节车厢的绝对位置。
[0011]优选的，步骤S2中通过从铁路集装箱火车进场时提供的车厢RFID信息获取火车所有车厢的换长，从中心站的BMS/TOS系统中获取每台轨道吊的绝对坐标，进而数据处理模块计算出集装箱火车首车的绝对坐标。
[0012]优选的，步骤S1中对高清图像的处理步骤包括：
[0013]S11、根据实时获取的高清集装箱火车车皮俯拍图进行实时锐化、降噪的图像处理以获得高质量样本；
[0014]S12、根据获得的高质量样本输入神经网络进行目标检测，检测到的集装箱样本触发计数器；
[0015]优选的，步骤S2中还包括以下步骤：
[0016]S21、根据数据库中集装箱火车进场时提供的车厢RFID信息得到该火车每节车厢的换长；
[0017]S22、根据中心站的BMS/TOS系统中获取每台轨道吊的绝对坐标信息；
[0018]S23、根据通过该轨道吊的火车车厢数与获取的每节车厢换长信息计算首车距离该轨道吊的实时相对距离；
[0019]S24、根据集装箱火车首车距离该轨道吊的实时相对距离与获取的每台轨道吊的绝对坐标信息计算集装箱火车首车实时绝对坐标。
[0020]优选的，步骤S3中还包括以下步骤：
[0021]S31、根据每台轨道吊顶端高清视觉相机所采集实时图片信息获取驶过轨道吊正下方火车车皮图像信息；
[0022]S32、通过数据处理模块计算并判断火车是否完成停靠；
[0023]S33、超过设定的时间数据处理模块仍判定火车未完成停靠，通过启动智能报警模块，提供相关操作人员，并限制轨道吊动作；
[0024]优选的，步骤S4中还包括以下步骤：
[0025]S41、根据每台轨道吊所获得的计算信息进行信息融合计算出集装箱火车首车的精确绝对坐标；
[0026]S42、根据信息融合后的集装箱火车首车精确坐标与每台轨道吊自身绝对坐标输入计算模块获取每节车厢在轨道上的绝对坐标。
[0027]优选的，步骤S5中还包括以下步骤：
[0028]S51、通过对高清视觉相机获取样本进行多尺度彩色复原以增强其样本特征；
[0029]S52、通过对多尺度彩色复原的图像进行矩形拟合来进一步增强其样本特征；
[0030]S53、强化样本实时输入神经网络识别经过轨道吊正下方的火车车皮；
[0031]S54、通过多台轨道吊识别下方经过的火车车皮进行信息融合，当集装箱随火车平移向前时触发计数器以计算经过该轨道吊的集装箱数。
[0032]本专利技术与现有技术相比，其有益效果是：通过将每台轨道吊采集到的高清图像实时传入神经网络进行集装箱火车车皮实时识别，同时触发计数器以获得经过每台轨道吊正下方的集装箱火车车皮数量。根据铁路集装箱火车进场时获取的RFID信息获得每节车厢的换长等数据与中心站的BMS/TOS系统中获取的每台轨道吊的绝对坐标信息一同输入数据处理模块，实时计算集装箱火车首车的坐标。在集装箱火车停靠完成后数据处理模块将每节车厢的绝对坐标分配给轨道吊进行装卸货作业。该方法第一层为集装箱火车进场时的首车坐标实时跟踪方法，当判定火车完全停稳后进行第二层操作，第二层为车厢对应轨道吊装卸作业定位。本专利技术能够在适应集装箱火车停靠的复杂场合的同时保证其自动化作业精度，同时其维护成本与扩展复杂度大大降低。
附图说明
[0033]图1为根据本专利技术的基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法的
主视图；
[0034]图2为根据本专利技术的基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法的俯视图；
[0035]图3为根据本专利技术的基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法的集装箱火车车厢识别触发计数器原理图；
[0036]图4为根据本专利技术的基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法的集装箱堆场火车首车定位方法的原理图；
[0037]图5为根据本专利技术的基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法的集装箱火车停靠判定方法原理图。
具体实施方式
[0038]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
[0039]参照图1
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5，一种基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法，包括：多个轨道吊大梁1、固定于轨道吊1上的高清视觉相机2、位于轨道吊1下方的列车3、装载于列车3上的一节完整的车厢4及用于位于列车3首位的集装箱火车首车7，如图1
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2所示，安装于轨道吊1大梁底部车道上方俯拍的高清视觉相机2，保证其工作范围6覆盖轨道吊正下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法，其特征在于，包括以下装置：多个轨道吊大梁(1)、固定于轨道吊(1)上的高清视觉相机(2)、位于轨道吊(1)下方的列车(3)、装载于列车(3)上的一节完整的车厢(4)及用于位于列车(3)首位的集装箱火车首车(7)；集装箱堆场火车首车定位方法包括以下步骤：S1、通过高清视觉相机(2)采集实时图片信息获得列车(3)驶过对应轨道吊的每个集装箱识别信息，计算火车经过每台轨道吊的实时车厢(4)数；S2、通过数据处理模块计算出集装箱火车首车(7)的绝对坐标；S3、通过高清视觉相机(2)所采集实时图片信息获取驶过轨道吊(1)正下方火车车皮图像信息，通过数据处理模块判断火车是否完成停靠；S4、通过计算模块计算出的集装箱火车首车(7)绝对坐标和每台轨道吊(1)的绝对坐标，进而通过信息融合计算装卸集装箱操作时轨道吊(1)需要停靠的每节车厢(4)的绝对位置。2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法，其特征在于，步骤S2中通过从铁路集装箱火车进场时提供的车厢RFID信息获取火车所有车厢的换长，从中心站的BMS/TOS系统中获取每台轨道吊(1)的绝对坐标，进而数据处理模块计算出集装箱火车首车(7)的绝对坐标。3.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法，其特征在于，步骤S1中对高清图像的处理步骤包括：S11、根据实时获取的高清集装箱火车车皮俯拍图进行实时锐化、降噪的图像处理以获得高质量样本；S12、根据获得的高质量样本输入神经网络进行目标检测，检测到的集装箱样本触发计数器。4.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的自动化铁路集装箱堆场火车首车定位方法，其特征在于，步骤S2中还包括以下步骤：S21、根据数据库中集装箱火车进场时提供的车厢RFID信息得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：宓超，王嘉琪，刘熠，沈阳，张志伟，凤宇飞，
申请(专利权)人：上海海事大学，
类型：发明
国别省市：