[发明专利]一种城轨列车车号图像定位方法

说明书

本发明公开了一种城轨列车车号图像定位方法，包括以下步骤：采用基于亮度控制的单尺度Retinex算法，对现场拍摄的车号图像进行预处理，得到第一车号图像；对预处理得到的第一车号图像，采用SURF算法进行特征点的提取；计算提取到的特征点的特征描述；利用自制的车号图像与第一车号图像进行特征点配准，筛选出车号的潜在区域；通过笔画宽度测量算子SMO对SWT算法进行改进，对筛选出的车号潜在区域进行车号区域准确定位，得到车号区域。本发明城轨列车车号图像定位方法，具有实用性强、计算简单、定位准确率高的优点，通过扩展即能够实现列车车号的自动化识别。

技术领域

本发明属于交通安全工程技术领域，特别是一种城轨列车车号图像定位方法。

背景技术

为了保障列车的安全可靠运行，对车辆系统的关键部件及运行状态(例如，轴温、受电弓磨耗、羊角状态等)进行在线监控是目前城轨列车系统运行安全保障的重点。车号作为车辆的唯一标志信息，它的准确高效识别对列车运行状态监控及故障定位具有重要意义。

目前的城轨列车车号识别技术大多依赖RFID技术，该车号识别系统由两部分组成：安装在列车底部的电子标签以及地面的读取设备。虽然该车号识别系统已经得到广泛应用，但仍存在标签易脱落损坏、丢失车号、维护流程复杂等缺点。随着机器视觉相关的发展，目前基于图像识别的汽车车牌识别技术已经相当成熟，并且在国内外的重要道路口与停车场已经得到广泛的应用。同时，随着工业相机和相关图像处理算法的发展，基于图像处理的城轨列车车号识别系统也逐渐开始得到认可和应用。因隧道中光线昏暗且列车运行速度较快，拍摄到的车号图像存在一定的畸变。同时在城轨列车车号图像中，车门、车窗等边缘元素较多，单纯采用边缘检测的车号图像定位算法无法满足现场使用要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种实用性强、计算简单以及定位准确率高的基于SURF和SWT的城轨列车车号图像定位方法，且稍加扩展能够实现列车车号的自动化识别。

实现本发明目的的技术解决方案是：一种城轨列车车号图像定位方法，包括以下步骤：

步骤1、采用基于亮度控制的单尺度Retinex算法，对现场拍摄的车号图像进行预处理，得到第一车号图像；

步骤2、对步骤1预处理得到的第一车号图像，采用SURF算法进行特征点的提取；

步骤3、计算步骤2中提取到的特征点的特征描述；

步骤4、利用自制的车号图像与第一车号图像进行特征点配准，筛选出车号的潜在区域；

步骤5、通过笔画宽度测量算子SMO对SWT算法进行改进，对步骤4中筛选出的车号潜在区域进行车号区域准确定位，得到车号区域。

进一步地，步骤1所述采用基于亮度控制的单尺度Retinex算法，对现场拍摄的车号图像进行预处理，具体步骤为：

步骤1.1、现场拍摄获取车号图像，该车号图像尺寸为M×N，得到高斯环绕函数G(x,y)：

其中，M、N为正整数，(x,y)为像素点在图像的像素坐标，K是归一化因子，β是调谐常数，满足β≥0；

步骤1.2、根据光照模型及Retinex理论，计算单尺度Retinex算法的输出结果R_i(x,y)：

R_i(x,y)＝log[f_i(x,y)]-log[f_i(x,y)/G(x,y)]

其中f_i(x,y)表示图像的第i个通道；

步骤1.3、针对单尺度Retinex算法中调谐常数β＞2时产生的多余亮度，添加改进的Sigmoid函数以调节过高亮度，改进的Sigmoid函数表示为：