[发明专利]一种机车蛇行运动监测方法

说明书

本发明公开了一种机车蛇行运动监测方法，属于机车监控与安全领域，包括以下步骤：提取给定视频的图像尺寸，初始化FOE坐标、摄像机的焦距f_d；寻找连续的两帧图片的Harris角点，用LK算法对两帧图像之间相同角点进行跟踪匹配；计算机车的转速度；用不同转速度的数据训练回归模型，用回归模型预测当前蛇行程度。本发明具有可适应复杂光照和背景情况、非接触式检测、可有效利用现有智能设备、便于管理员席位审核等优点。

技术领域

本发明涉及机车监控与安全领域，特别涉及一种基于前向车载视频监视的机车蛇行运动监测方法。

背景技术

评价铁路运行的最基本的标准就是列车运行的稳定性和安全性，随着中国铁路的几次大提速以及现在高铁的建设，运行的稳定性和安全性也被摆在更加突出的位置，而机车横向振动造成的蛇行运动会影响机车运行的稳定性和安全性。

传统的蛇行运动测量方法通常涉及接触或位移传感器，其需要涉及经常发生外部损坏的底盘和转向架。国内近年来对机车蛇行运动有所研究，公开号为CN103196428A的中国实用新型专利“用于检测运动物体的运动状态的监测装置，有轨列车及有轨机车”，其包括可动部件及位移检测装置，当机车曲线运动时，可动部件与位移检测装置产生位置变化，则产生输出信号。而在机车直线运动时，由于产生的蛇行运动微弱，可动部件与位移检测装置产生的位移量小，则输出的信号比较弱。不能很好的检测蛇行运动。公开号为CN1033712806B的中国实用新型专利“高速列车转向架蛇行运动检测，分析系统及其检测方法”，其实现了对转向架的横向加速度与纵向加速度的检测、计算和报警，并对转向架的横向加速度值与纵向加速度进行存储、显示与分析。但是此方法无法实时监测路面状况及蛇行运动情况。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种机车蛇行运动监测方法，解决现有机车蛇行运动监测方法存在无法快速、实时观测路面及蛇行运动的技术问题，有效地实现蛇行运动的监测。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种机车蛇行运动监测方法，包括以下步骤：

步骤1：提取给定视频的图像尺寸，初始化FOE(Focus of Expansion)坐标、摄像机的焦距f_d；

步骤2：寻找连续的两帧图片的Harris角点，用LK算法对两帧图像之间相同角点进行跟踪匹配；

步骤3：计算机车的转速度；

步骤4：用不同转速度的数据训练回归模型，用回归模型预测当前蛇行程度。

进一步的，在步骤1中，图像的FOE坐标为其中，T_X，T_Y为机车的瞬时平移速度T的分量。

进一步的，在步骤2中，确定Harris角点具体为：

步骤2.1：计算图像I(x,y)在X和Y两个方向的梯度I_x和I_y；

步骤2.2：计算图像两个方向梯度的乘积和I_xy；

步骤2.3：使用高斯函数对和I_xy进行高斯加权，生成矩阵M的元素A、B和C；

步骤2.4：计算每个像素的Harris响应值R，并对小于某一阈值t的R置为零，其中R＝{R:detM-α(traceM)²＜t}；