基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法及系统，涉及图像分析技术领域，该方法包括：对列车透明气动管路图像进行图像二值化处理，确定颗粒物图像区域和颗粒物背景图像区域，其中，所述颗粒物背景图像区域是所述列车透明气动管路图像中除所述颗粒物图像区域之外的图像区域；通过费尔曼邻域链码来对各个所述颗粒物图像区域进行边缘轮廓分析，确定所述列车透明气动管路图像中独立的颗粒物的数量；在所述独立的颗粒物的数量超过第一预设阈值的情况下，生成列车运维报警信息。生成列车运维报警信息。生成列车运维报警信息。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像分析
，尤其涉及一种基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法及系统。

技术介绍

[0002]在双流制列车中，需要用到交直流双用受电弓，来满足城市外围交流电需求和城市内部直流电需求。其中，受电弓中包括气动管路，气动管路可以负责传递受电弓电气信号以及控制受电弓下降和升起，但是实际使用中，由于空气质量变化，导致空气中的细小颗粒容易残留在受电弓的气动管路中，气动管路的细小颗粒残留量过多容易引起气动压力信号异常，干扰电气控制系统，导致受电弓产生升降失效的问题。
[0003]目前通常是靠人工定期检测气动管路的细小颗粒残留量，但是人工检测常常伴随着效率低下的问题，影响列车运行。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法及系统，用以解决现有技术中人工检测气动管路的细小颗粒残留量时效率低下的缺陷，实现高效且实时地检测气动管路的细小颗粒残留量。
[0005]本专利技术提供一种基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法，包括：
[0006]对列车透明气动管路图像进行图像二值化处理，确定颗粒物图像区域和颗粒物背景图像区域，其中，所述颗粒物背景图像区域是所述列车透明气动管路图像中除所述颗粒物图像区域之外的图像区域；
[0007]通过费尔曼邻域链码来对各个所述颗粒物图像区域进行边缘轮廓分析，确定所述列车透明气动管路图像中独立的颗粒物的数量；
[0008]在所述独立的颗粒物的数量超过第一预设阈值的情况下，生成列车运维报警信息。
[0009]本专利技术还提供一种基于机器视觉自主感知技术的列车运维系统，包括：视频图像模块、处理器模块和蜂鸣器模块；所述处理器模块分别与所述视频图像模块和所述蜂鸣器模块连接；
[0010]其中，所述视频图像模块用于获取列车透明气动管路图像；
[0011]其中，所述处理器模块用于对所述列车透明气动管路图像进行图像二值化分析和边缘轮廓分析，得到所述列车透明气动管路图像中独立的颗粒物的数量，在所述独立的颗粒物的数量超过第一预设阈值的情况下，生成列车运维报警信息；
[0012]其中，所述蜂鸣器模块用于响应于所述列车运维报警信息，实现蜂鸣器的鸣叫。
[0013]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法。
[0014]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法。
[0015]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法。
[0016]本专利技术提供的一种基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法及系统，通过对列车透明气动管路图像进行图像二值化处理，将颗粒物图像区域设为纯白色，将颗粒物背景图像区域设为纯黑色，可以非常明显地区分出颗粒物图像区域，并利用费尔曼邻域链码进一步分析出各个颗粒物图像区域的边缘轮廓，可以有效应对颗粒物图像区域中存在多个颗粒物接触或重叠的情况，区分出各个独立的颗粒物，从而能够准确地确定列车透明气动管路图像中独立的颗粒物的数量，并且由于上述检测过程可以自动化且高效地实现，大大提高了检测气动管路残留颗粒物的效率，进而在独立的颗粒物的数量一旦超过第一预设阈值时，立即生成列车运维报警信息，有效帮助检测人员针对列车运维报警信息快速进行下一步工作。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术提供的基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法的流程示意图；
[0019]图2是本专利技术提供的二值化处理后列车透明气动管路图像示意图；
[0020]图3是本专利技术提供的颗粒物轮廓分析的流程示意图；
[0021]图4是本专利技术提供的基于机器视觉自主感知技术的列车运维系统的结构示意图；
[0022]图5是本专利技术提供的摄像头驱动架构层结构示意图；
[0023]图6是本专利技术提供的蜂鸣器结构示意图；
[0024]图7是本专利技术提供的frame buffer驱动程序结构示意图；
[0025]图8是本专利技术提供的显示模块的显示页面示意图之一；
[0026]图9是本专利技术提供的显示模块的显示页面示意图之二；
[0027]图10是本专利技术提供的基于机器视觉自主感知技术的列车运维系统的流程示意图；
[0028]图11是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0029]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作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。
[0030]需要补充说明的是，本专利技术的技术方案涉及机器视觉自主感知技术，机器视觉自主感知技术是计算机视觉、人工智能和机器学习等领域的重要研究方向之一，其目标是使
计算机系统能够自动感知环境和物体，从而实现更高级别的视觉处理和应用。本专利技术应用机器视觉自主感知技术，对拍摄的图像自主感知出其中包含有透明气动管路的列车透明气动管路图像，和包含受电弓部分的列车受电弓图像。
[0031]图1为本申请实施例提供的基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法的流程示意图，如图1所示，包括：
[0032]步骤110，对列车透明气动管路图像进行图像二值化处理，确定颗粒物图像区域和颗粒物背景图像区域，其中，所述颗粒物背景图像区域是所述列车透明气动管路图像中除所述颗粒物图像区域之外的图像区域；
[0033]在本申请实施例中，列车透明气动管路具体可以是一种透明的管路保护套，其可以是由氟塑料制成的筒状组件，用来覆盖在受电弓气动管路上，可以方便观察管路内残留颗粒物的情况，从而判断管路的工作状态。
[0034]具体地，列车透明气动管路中的残留颗粒物通常是浅色的，其来源多种多样，具体可以是列车行驶时路面和空气中悬浮的尘土、沙石等小颗粒，也可以是气动管路的加工、装配、清洗等操作过程中所产生的金属屑、灰尘等微小颗粒物，这些残留颗粒物可能会造成气动管路的堵塞和泄漏等问题，从而导致出现受电弓运行不稳定、电气系统故障等安全隐患问题。
[0035]在本申请实施例中，列车透明气动管路图像具体可以是指覆盖在受电弓气动管路上的透明管路套的图像；也可以是指本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法，其特征在于，包括：对列车透明气动管路图像进行图像二值化处理，确定颗粒物图像区域和颗粒物背景图像区域，其中，所述颗粒物背景图像区域是所述列车透明气动管路图像中除所述颗粒物图像区域之外的图像区域；通过费尔曼邻域链码来对各个所述颗粒物图像区域进行边缘轮廓分析，确定所述列车透明气动管路图像中独立的颗粒物的数量；在所述独立的颗粒物的数量超过第一预设阈值的情况下，生成列车运维报警信息。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法，其特征在于，对列车透明气动管路图像进行图像二值化处理，确定颗粒物图像区域和颗粒物背景图像区域，包括：对所述列车透明气动管路图像中各个像素点的RGB颜色分量进行分析，确定所述各个像素点中的颗粒物像素点和颗粒物背景像素点；其中，所述颗粒物像素点是所述各个像素点中R亮度值与B亮度值的差值大于第二预设阈值，且所述R亮度值大于G亮度值的像素点，其中，所述颗粒物背景像素点是所述列车透明气动管路图像中除所述颗粒物像素点之外的所有像素点。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法，其特征在于，通过费尔曼邻域链码来对各个所述颗粒物图像区域进行边缘轮廓分析，确定所述列车透明气动管路图像中独立的颗粒物的数量，包括：对于每一个所述颗粒物图像区域，从所述颗粒物图像区域的起始点开始进行边界搜索，确定所述颗粒物图像区域对应的分界点和边界点，直至再次搜索到所述起始点；其中，所述起始点是所述颗粒物图像区域中y值最小的像素点，所述边界点是颗粒物图像区域中发生方向相反变化的像素点，所述分界点是所述颗粒物图像区域中y值最大的像素点；获取各个所述颗粒物图像区域中的起始点、所述分界点和所述边界点，根据所述起始点、所述分界点和所述边界点，确定各个颗粒物边缘，并根据各个所述颗粒物边缘，确定列车透明气动管路图像中独立的颗粒物的数量。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法，其特征在于，所述方法还包括：获取列车受电弓灰度图像；通过预设矩形搜索法，对所述列车受电弓灰度图像进行分析，确定所述列车受电弓灰度图像中的受电弓区域图像和非受电弓区域图像；基于所述受电弓区域图像中的各个受电弓区域像素点，确定所述受电弓区域图像对应受电弓的最大厚度和最小厚度；基于所述最大厚度和所述最小厚度的差值，确定所述受电弓的磨损量；在所述磨损量超过第三预设阈值的情况下，生成列车运维报警信息。5.根据权利要求4所述的基于机器视觉自主感知技术的列车运维方法，其特征在于，通过预设矩形搜索法，对所述列车受电...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵安安，耿鹏，刘鲁鹏，骆正新，张楠乔，郑志敏，周延昕，田元，朱波，韩丽颖，
申请(专利权)人：通号城市轨道交通技术有限公司，
类型：发明
国别省市：