[发明专利]一种地铁车顶异物检测装置及检测方法

摘要

一种地铁车顶异物检测装置及检测方法，在地铁车号识别基础上，提出了一种地铁车顶异物检测方法，设计了一种地铁车顶异物检测装置，图像处理模块对车顶图像进行拼接和区分关键区域与非关键区域，非关键区域提取与检测模块用于对非关键区域进行异物检测，关键区域提取与检测模块用于关键区域异物检测和软连接区域异物检测，信息保存与显示模块用于接收和显示异物信息，实现了地铁车顶异物自动化检测，能及时发现地铁车顶存在的异物，对地铁运维人员进行报警，及时处理地铁车顶异物，解决了地铁运行过程中，车顶异物安全问题。

主权项

1.一种地铁车顶异物检测方法，其特征是：(1)采集地铁车顶数据，存储至数据库：将该线路全部地铁车型车顶关键区域模板数据进行采集，将采集的模板和检测后存在异物的图像信息存储到图像采集系统的数据库模块中，关键区域模板数据包括地铁车的车号标识、空调模板图像和受电弓模板图像，异物图像信息由存在异物的地铁车的车号标识、异物所在的车厢号和异物图像组成，存储在图像采集系统的数据库模块中；(2)地铁车号识别：地铁前进过程中，当地铁的车轮触发车轮传感器时，车轮传感器将触发信号传递给PLC，PLC将信号转发给车号识别主机，车号识别主机指令车号识别天线搜寻工作，车号识别天线接收地铁的车号标签信号，车号识别天线将接收地铁的车号标签信号回传给识别主机进行车号识别；(3)图像采集:地铁前进过程中，当地铁第一节车厢触发第一个光电传感器时，第一个光电传感器将触发信号传递给PLC，PLC将信号转发给图像采集系统，图像采集系统指令高清工业摄像机拍摄第一张照片；当地铁第一节车厢触发第二个光电传感器时，第二个光电传感器将触发信号传递给PLC，PLC将信号转发给图像采集系统，图像采集系统指令高清工业摄像机拍摄第二张照片；当地铁第一节车厢触发第三个光电传感器时，第三个光电传感器将触发信号传递给PLC，PLC将信号转发给图像采集系统，图像采集系统指令高清工业摄像机拍摄第三张照片；当地铁第一节车厢触发第四个光电传感器时，第四个光电传感器将触发信号传递给PLC，PLC将信号转发给图像采集系统，图像采集系统指令高清工业摄像机拍摄第四张照片；当地铁第一节车厢触发第五个光电传感器时，第五个光电传感器将触发信号传递给PLC，PLC将信号转发给图像采集系统，图像采集系统指令高清工业摄像机拍摄第五张照片；当地铁第一节车厢触发第六个光电传感器时，第六个光电传感器将触发信号传递给PLC，PLC将信号转发给图像采集系统，图像采集系统指令高清工业摄像机拍摄第六张照片；当地铁第一节车厢触发第七个光电传感器时，第七个光电传感器将触发信号传递给PLC，PLC将信号转发给图像采集系统，图像采集系统指令高清工业摄像机拍摄第七张照片；当地铁第一节车厢触发第八个光电传感器时，第八个光电传感器将触发信号传递给PLC，PLC将信号转发给图像采集系统，图像采集系统指令高清工业摄像机拍摄第八张照片；地铁第一节车厢全部触发光电传感器，经过高清工业摄像机控制拍摄的图像，每相邻两张之间相对于地铁车顶都有0.5m的重叠部分，由于车厢连接处低于车厢，所有光电传感器复位，地铁第二节车厢开始触发光电传感器，高清工业摄像机拍摄照片，其后各节车厢顺次触发光电传感器，高清工业摄像机拍摄照片，并将拍摄的照片临时存储至图像采集系统；(4)图像处理:设定地铁共6节车厢，第一节车厢的第一张图像是车头，不用检测；最后一节车厢的最后一张图像是车头，不用检测；每一节车厢的最后一张照片是软连接，不需要拼接；因此需要拼接的部分只有第一节车厢和第六节车厢的2—7张图像，第二节车厢至第五节车厢的1—7张图像，照片拍摄的过程中，可能将关键区域：空调、受电弓，分开拍摄到两张图像上，因此，将相邻的两张图像进行拼接，以还原关键区域，将图像采集模块传递过来的6×8张照片，按照车厢号分别处理，对同一车厢号的8张图像进行编号，编号分别为1、2、…、8，然后将相邻的两张图像进行拼接，即第一节和第六节是(2，3)、(3，4)、(4，5)、(5，6)、(6，7)共5次拼接，第二节至第五节是(1，2)、(2，3)、(3，4)、(4，5)、(5，6)、(6，7)两两拼接，拼接成功的和第一节车厢至第五节车厢的第8张图像送到关键区域提取与检测，拼接不成功的送到非关键区域提取与检测；(5)非关键区域提取与检测：由于步骤(4)中所说的可能将关键区域：空调、受电弓，分开拍摄到两张图像上，也就是说具有关键区域在一张图像上的可能性，从没有拼接成功的图像中，查找出这些关键区域的图像，发送给关键区域提取与检测：(5.1)将进行非关键区域异物检测的图像，使用5×5的高斯滤波器进行图像平滑，以降低噪声对边缘检测的影响，滤波方式如下：其中，P为原始图像，P′为滤波后的图像；(5.2)定义K_x和K_y两个3×3的梯度算子如以下公式所示：K_x梯度算子能够提取出图像中垂直的线条，计算出图像的水平梯度分量，K_y梯度算子能够提取出图像中水平的线条，计算图像中水平和垂直方向上的梯度分量G_x和G_y公式如下：G_x＝P′*K_x，G_y＝P′*K_y根据水平和垂直方向梯度分量G_x和G_y，计算出图像的梯度值G和方向θ，然后按照每个点处的梯度方向，以当前点为中心，对比该方向上的前后两个点和当前点的梯度值，保留三个点中最大的梯度值，非最大的梯度值则被抑制并置为0，最后得到的边界都是又细又亮的线。梯度值和梯度方向计算方式如下：θ＝arctan(G_y，G_x)(5.3)进行了非最大梯度值抑制之后产生的图像P″，依然会存在大量的噪声，将图像P″的像素点设置了两个阈值，小阈值称为阈值下界，大阈值称为阈值上界，当图像P″中的像素值大于阈值上界时，该像素值完全保留，称为强边界；当像素值小于阈值下界时，该像素点不是边界，进行完全抑制；当像素值位于阈值上界和阈值下界之间时，该像素点作为候选边界，称为弱边界；接下来，按照强边界的像素值和延展方向对弱边界进行筛选，与强边界连通的弱边界视为边界，保留像素点，与强边界不连通的弱边界不作为边界，对像素点进行抑制，此时，得到了较清晰的图像边缘；原本部分图像边缘应该属于一条线，经过上述边缘提取后，一条线变成了多个线段，因此我们使用5×5的区域对图像边缘进行膨胀，以达到将多个线段连接成一条直线的目的，由于经过膨胀，线条变粗，会导致连通区域变多，为方便联通区域的计算，使用5×5的区域对膨胀后的图像进行腐蚀操作；(5.4)通过像素间相连的关系，从一个像素出发，根据相连像素进行查找，直到形成一个环，即是一个连通区域，查找出图像中所有的连通区域，并根据连通区域的最大宽度和最大高度进行限制，以实现对连通区域的筛选，对筛选出来的连通区域，分别计算它们的面积，由于无异物的非关键区域几乎不产生连通区域，因此我们按照提前设定好的联通区域面积阈值进行异物检测，当面积大于预先设定的阈值时，我们认为该连通区域为异物，并将该联通区域用正方形框在图像中进行标注，如果存在异物，则将异物图像和存在异物的车辆、车厢信息传递给信息保存与显示模块，否则，将“无异物”信息发送给信息保存与显示模块；(6)关键区域提取与检测模块：(6.1)使用sift算子分别提取关键区域和关键区域模板的特征点：将关键区域与模板提取的特征点进行匹配，确定匹配的特征点，通过计算所有匹配点之间的欧式距离信息，计算出匹配的特征点之间的最大距离(max_dist)和最小距离(min_dist)，根据最大距离和最小距离对匹配特征点进行过滤，保留距离小于0.3*max_dist的匹配特征点；(6.2)从过滤后的匹配特征点中，按照特征点匹配一一对应的关系，获取匹配图像特征点的索引，计算相应的透视变换矩阵，将关键区域图像使用透视变换矩阵进行矩阵变换，使关键区域图像上的特征点映射到关键区域模板图像相应的特征点上，完成图像的配准操作，然后将变换后的图像与模板进行图像差分操作，即将匹配的特征点对应好之后，与模板图像中的所有像素点进行图像的减操作；(6.3)对差分后的图像求最大连通区域，并根据连通区域的最大宽度和最大高度进行限制，以实现对连通区域的筛选，对筛选出来的连通区域，分别计算它们的面积，然后使用阈值的方式进行异物检测，当面积大于预先设定的阈值时，我们认为该连通区域为异物，并将该联通区域用正方形框在图像中进行标注；(7)软连接区域进行异物检测：(7.1)从图像处理模块接收到的存在软连接的图像，其宽和高分别为col和row，在软连接两边存在少部分平面区域，我们的软连接区域异物检测方法仅对软连接进行异物检测，因此我们需要将软连接区域给切割出来。由于光电传感器的位置固定，每次拍摄到的软连接区域的位置也确定，因此，我们根据已知的软连接区域位置，将图像软连接区域两边的平面区域切除；(7.2)将切割出来的软连接区域图像进行如非关键区域图像进行异物检测前三步过程的边缘检测操作，由于软连接区域以垂直直线为主，只有存在异物时才会出现大量的水平线段，因此我们对软连接区域进行霍夫直线检测，以增强垂直方向线段的数量，减少水平方向线段的数量；(7.3)得到了一个由水平线段和垂直线段组成的软连接边缘图像，在图像中使用正方形的像素框(像素框的宽度为30)进行像素统计，这需要一个双层循环实现：当正方形框中统计的像素值大于预先设定的阈值时，认为此处存在异物，并结束本次统计，如果正方形框中像素直到完全遍历完成，大于0的像素数总和依然小于阈值，则认为该正方形框中不存在异物，将正方形框进行平移继续搜索。在整个平移搜索过程中，如果没有存在异物，正方形框将对整个软连接区域完全遍历，在整个遍历过程中同样需要一个双层循环完成：在软连接边缘图像中，按照正方形框的宽度和高度，将正方形框进行平移，直到最后一个框的左上角坐标为(row‑30，col‑30)和右下角坐标为(row‑1，col‑1)时，遍历完成，并返回软连接区域无异物的信息。如果遍历过程中发现异物，则使遍历终止，返回存在异物的信息；(8)信息保存与显示模块将接收非关键区域提取与检测模块和关键区域提取与检测模块是否存在异物的信息，如果存在异物，则将存在异物的图像、异物所在车厢号和列车车号标识信息传递到数据库模块，将数据保存到数据库中的历史纪录数据表中，同时，将发现的异物图像等信息在系统前台显示，并提示“发现异物，请尽快清理”的报警提示，如果没有发现异物，则提示“无异物”；至此，该列地铁车的车顶异物检测完成，将检测完成的信息传递给车号识别模块和图像采集模块。