一种基于轨道列车线阵图像计算列车出入库帧位的动态阈值方法技术

本发明专利技术公开了一种基于轨道列车线阵图像计算列车出入库帧位的动态阈值方法，属于轨道交通技术领域，包括获取按时间先后排序的列车图像序列组、抽取样本帧、计算样本帧列车行驶方向方差、计算不含列车图像帧的方差阈值以及遍历头尾列车图像序列，得到列车出入库帧位。本发明专利技术通过抽取图像序列组中的图像帧，计算单帧方差，统计抽样帧方差比值，计算不含列车图像帧的方差阈值，接着通过此阈值遍历部分头尾列车图像序列，最后得到列车的出入库帧位，实现了列车线阵头尾图像序列中不含列车图像的算法判断和删除，为列车的检修和运维提高速度，节约检修和运维的时间成本。节约检修和运维的时间成本。节约检修和运维的时间成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于轨道列车线阵图像计算列车出入库帧位的动态阈值方法


[0001]本专利技术涉及一种基于轨道列车线阵图像计算列车出入库帧位的动态阈值方法，属于轨道交通


技术介绍

[0002]随着深度学习的兴起，基于深度学习的图片识别、检测等技术被大量应用于工业场景，尤其是在轨道交通领域，利用线阵拍摄列车图像，并基于图像进行列车运维检测已经成为一种趋势。线阵相机一般固定于运维棚内，当接受列车入库信号时进行图像采集，出库后停止图像采集，采集完成后会生成一组长宽固定、随时间先后排序的图像序列组，图像序列组中每张图像称为一帧。但是由于列车入库时发送的列车信号与列车实际进出车棚有时间差、列车入库行驶速度不均等原因，会导致采集到的列车图像序列组在头尾有一定比例不含列车主体的图像帧，此类不含列车图像的图片帧在后续列车运维检测没有作用，需要算法进行判断和筛除。针对以上需求，本专利技术提出了一种基于轨道列车线阵图像计算列车出入库帧位的动态阈值方法，通过抽取图像序列组中的图像帧，计算单帧方差，统计抽样帧方差比值，计算不含列车图像帧的方差阈值，接着通过此阈值遍历部分头本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于轨道列车线阵图像计算列车出入库帧位的动态阈值方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.获取按时间先后排序的列车图像序列组；S2.抽取样本帧：在获取的列车图像序列中抽取样本帧，分别为为头部序列HEAD_LIST、尾部序列TAIL_LIST以及中部序列MID_LIST；S3.计算样本帧列车行驶方向方差：计算三组样本帧序列的图像方差，获取三组样本帧序列的图像方差集合，分别为HEAD_VAR_SET、TAIL_VAR_SET以及MID_VAR_SET；S4.计算不含列车图像帧的方差阈值：通过计算获取方差比值HEAD_MUL、TAIL_MUL，并对方差比值HEAD_MUL、TAIL_MUL进行判断，其中方差比值HEAD_MUL、TAIL_MUL的获取机制如下：方差比值HEAD_MUL的获取机制为HEAD_VAR_SET中去除最高及最低值之后求平均值，方差比值HEAD_MUL的获取公式为：式中：HEAD_MUL为HEAD_VAR_SET的方差比值，S
2i,max,HEAD_VAR_SET
为HEAD_VAR_SET中图像方差的最高值，S
2i,minHEAD_VAR_SET
为HEAD_VAR_SET中图像方差的最低值，N
HEAD_VAR_SET
为HEAD_VAR_SET的方差个数；方差比值TAIL_MUL的获取机制为TAIL_VAR_SET中除去最高值及最低值之后求取平均值，方差比值TAIL_MUL的获取公式为：式中：TAIL_MUL为TAIL_VAR_SET的方差比值，S
2i,max,TAIL_VAR_SET
为TAIL_VAR_SET中图像方差的最高值，S
2i,min,TAIL_VAR_SET
为TAIL_VAR_SET中图像方差的最低值，N
TAIL_VAR_SET
为TAIL_VAR_SET的方差个数。S5.遍历头尾列车图像序列，得到列车出入库帧位。2.如权利要求1所述的一种基于轨道列车线阵图像计算列车出入库帧位的动态阈值方法，其特征在于，所述S1中获取按时间先后排序列车图像序列组的设备为线阵相机，所述线阵相机的设定数据根据检测需求设定。3.如权利要求1所述的一种基于轨道列车线阵图像计算列车出入库帧位的动态阈值方法，其特征在于，所述S2中抽取样本帧的具体方式为：连续抽取序列头部及尾部序列各3％数量的图像、等间距抽取剩余序列3％数量的图像，并标记样本帧序列名称分别为头部序列HEAD_LIST、尾部序列TAIL_LIST、中部序列MID_LIST。4.如权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：何森勖，余孟达，
申请(专利权)人：厦门破云溯星科技有限公司，
类型：发明
国别省市：