[发明专利]一种识别列车型号的方法、装置和设备

说明书

本发明提供了一种识别列车型号的方法、装置和设备，所述方法包括：采集待识别列车的图像数据，并提取图像数据中预先设定的特征区域；通过计算每个特征区域的特征值，获取与图像数据对应的第一特征值集合；将第一特征值集合输入预先建立的列车型号识别模型，获取输出的与待识别列车对应的目标型号。本发明通过基于预先设定的特征区域对应的特征值集合，利用特征区域之间的差异对列车型号进行判断，实现了对列车型号的识别，且具有较高精度。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种识别列车型号的方法、装置和设备。

背景技术

列车，即成列的车组，分为两大类型，铁路列车：即火车，这是一般形态；公路列车：即组列式汽车、汽车组列、公路车组体，有澳大利亚的矿山运输车组，有中国的智轨列车。

为了有效地对列车进行调度和管理，需要在列车到达车站前获取到列车的相关信息；而现有技术中，安装在轨道两侧的识别装置通常只能对列车的运行速度进行识别，而列车在高速运行状态下难以通过肉眼进行识别；且随着列车技术的不断发展，列车的型号和种类也不断增加。

发明内容

针对现有技术中存在的上述缺陷，本发明提供一种识别列车型号的方法、装置和设备。

本发明的一方面提供一种识别列车型号的方法，包括：采集待识别列车的图像数据，并提取图像数据中预先设定的特征区域；通过计算每个特征区域的特征值，获取与图像数据对应的第一特征值集合；将第一特征值集合输入预先建立的列车型号识别模型，获取输出的与待识别列车对应的目标型号。

其中，所述获取输出的与待识别列车对应的目标型号的步骤后还包括：获取目标型号对应的第二特征值集合；分别对第一特征值集合及第二特征值集合中各特征区域对应的特征值进行比较，获取第一特征值集合与第二特征值集合之间的相似度；若相似度大于预设阈值，则确认待识别列车的型号为目标型号。

其中，所述采集待识别列车的图像数据的步骤后还包括：对图像数据进行图像增强处理和/或图像平滑处理；其中，所述图像增强处理具体包括对图像数据进行灰度拉伸处理、直方图均衡处理以及归一化处理；所述图像平滑处理具体包括采用选取的阈值，对图像数据中的像素进行滤波处理，所述选取的阈值为像素与周围灰阶差的均方值。

其中，所述提取图像数据中预设的特征区域的步骤具体包括：对所述图像数据进行识别，获取各特征区域的轮廓信息；并根据所述轮廓信息，提取各特征区域对应的轮廓。

其中，所述采集待识别列车的图像数据的步骤具体包括：在待识别列车的运行过程中，对待识别列车进行连续拍摄，获取多个子图像数据；根据时间顺序，对多个子图像数据进行拼接处理，获取图像数据，其中，所述图像数据包括待识别列车的完整外形数据。

其中，所述将第一特征值集合输入预先建立的列车型号识别模型的步骤前还包括：将特征值集合以及与特征值集合对应的列车型号分别作为输入值和输出值进行模型训练，获取训练完成的列车型号识别模型。

其中，所述特征区域包括车头区域、车身区域、车窗区域、车顶区域、车轮区域和车厢间的连接区域中的至少一个。

本发明的另一方面提供一种识别列车型号的装置，包括：提取模块，用于采集待识别列车的图像数据，并提取图像数据中预先设定的特征区域；获取模块，用于通过计算每个特征区域的特征值，获取与图像数据对应的第一特征值集合；识别模块，用于将第一特征值集合输入预先建立的列车型号识别模型，获取输出的与待识别列车对应的目标型号。