[发明专利]一种高速铁路线路护栏完整性自动检测装置及识别方法有效

专利信息
申请号: 201110391859.6 申请日: 2011-11-30
公开(公告)号: CN102445453A 公开(公告)日: 2012-05-09
发明(设计)人: 郭保青;余祖俊;朱力强;史红梅;王尧;杨超;李海浪 申请(专利权)人: 北京交通大学;中国铁道科学研究院基础设施检测研究所
主分类号: G01N21/88 分类号: G01N21/88
代理公司: 北京市商泰律师事务所 11255 代理人: 毛燕生
地址: 100044 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 高速铁路 线路 护栏 完整性 自动检测 装置 识别 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于高速铁路基础设施检测领域,特别涉及一种高速铁路线路护栏完整自动性检测装置,以及应用于该自动检测装置的识别软件的识别方法。

背景技术

护栏是高速铁路线路两侧重要的隔离设施,同时部分护栏兼有声屏障的功能。护栏的缺失或破损将影响到高速铁路的运营安全和周边居民的居住环境。护栏完整性检查装置就是要找出护栏存在缺失的位置,以便及时修复。传统上,护栏完整性都是通过人工方法进行检查,效率极低。王尧的硕士学位论文《基于图像的高速铁路线路环境状态智能识别技术研究》公开了一种护栏完整性自动检测装置,但该装置主要存在以下缺陷。1、其只能对声屏障类型的护栏进行检测,不能检测水泥栏杆类型的护栏,检测范围小、适用性较差;2、其基于二维图像处理技术的护栏完整性识别方法可靠性较差;3、基于上述原因,该装置需要结合三维视觉技术进行确认,从而造成检测速度低、结构复杂等问题;4、该装置没有对检测结果进行系统化管理,检测结果不能及时反映给地面维修部门。

发明内容

鉴于现有技术中存在的问题,本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供了一种高速铁路线路护栏完整性自动检测装置,该装置解决了现有技术存在的检测范围小、检测速度低、可靠性差等不足;并对检测结果进行系统化管理、加快了将检测结果反映给维修部门的速度。

本发明的另一目的在于,提供一种高速铁路线路护栏完整性的识别方法。

为实现上述发明目的,本发明提供的技术方案是:一种高速铁路线路护栏完整性自动检测装置,包括一护栏完整性检测计算机,其内安装有:采集安装在列车两侧的数字摄像机输出图像并存储的图像采集卡;采集安装在列车车轮上的转速传感器输出信号的数据采集卡;对图像进行完整性处理判断和对信号进行处理及定位的识别软件;一检测结果管理计算机,通过网络与护栏完整性检测计算机相连,检测结果管理计算机内安装有检测结果管理信息系统,包括有护栏缺陷信息数据库,用于存储护栏完整性检测计算机通过网络传输的护栏缺陷信息。

所述的检测结果管理计算机连接有一无线数据收发模块。

还包括照明装置,所述的识别软件通过数据采集卡输出端口控制照明装置的开关。

所述的转速传感器为光电式编码器。

本发明还提供了一种高速铁路线路护栏完整性的识别方法,包括以下步骤:

安装在列车上任意可以拍摄到线路两侧护栏的位置两台数字摄像机,用于实时拍摄护栏的图像;

护栏完整性检测计算机内部安装的图像采集卡用于采集数字摄像机输出的图像,并存储到护栏完整性检测计算机的内存中;

护栏完整性检测计算机上运行的识别软件通过对图像进行处理判断护栏的完整性;

识别软件根据转速传感器输出和事先输入的初始里程信息对列车进行定位,定位信息用于软件记录护栏缺陷的位置;

通过网络将护栏缺陷相关的信息存储到检测结果管理计算机中的护栏缺陷信息数据库中;

检测结果管理计算机通过安装的检测结果管理信息系统,对护栏完整性检测的结果进行系统管理。

进一步的,还包括检测结果管理计算机对护栏缺陷进行危害性评估以及评估结果的传输的步骤。

其中,所述的护栏完整性检测计算机中的识别软件对采集的图片采用的识别方法包括以下步骤:

第一步,利用局部阈值分割方法初步提取出护栏白色外框;

以每一个像素(x,y)为中心选取其周围的矩形区域作为局部窗口;

计算该局部窗口内像素灰度的平均值和标准差;

根据像素灰度值和其局部窗口内像素灰度的平均值和标准差,满足阈值条件来判定该像素是否为护栏外框,即:

当g(x,y)>m(x,y)+max(S*d(x,y),A)时,该像素满足阈值条件,为护栏外框的像素;

其中,

g(x,y)为(x,y)位置像素的灰度值;

m(x,y)和d(x,y)分别为该像素局部窗口中像素灰度值得平均值和标准差;

S为一表示阈值条件强度的系数;

A为附加的决定阈值条件;

第二步,对第一步提取的区域进行形态学膨胀处理,并进行连通区域筛选,准确提取护栏外框;

采用适当大小和形状的模板对第一步提取的外框区域进行膨胀处理,使护栏外框区域连成一体;

将膨胀处理后的区域按连通性分成若干个连通区域;

在这些区域中筛选出宽度和/或面积最大区域,作为真实的护栏外框区域;

第三步,通过洞提取算法提取护栏内部区域;

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