一种车钩高度检测方法及其系统与流程

1.本发明涉及轨道车辆检测技术领域，具体涉及一种车钩高度检测方法及其系统。


背景技术：

2.车钩是机务车辆的重要组成部件，用于实现机车与车辆或者车辆与车辆的连挂，它的质量和安装状态直接关系到铁路运行的安全性。车钩在车辆运行过程中受牵引力、冲击力等作用容易产生磨耗和损伤，导致车钩高度发生变化，可能会造成车辆脱钩的情况，严重威胁行车安全。因此在车辆检修时需对车钩高度进行测量和调整，确保其高度在规定范围内，保证车辆安全运行。
3.在车辆检修时需测量车钩高度，确保车钩高度满足规定要求。当前的车钩高度测量方式大多是通过测量标尺来进行人工测量，效率低下、操作复杂、测量误差较大，少数采用超声或红外传感器对车钩高度进行测量，但需要在车钩上安装超声探头或贴条，容易脱落，影响行车安全。具体的，目前大多采用高度测量标尺对车钩高度进行人工测量，由检修工人手持高度测量标尺，置于水平铁轨面上并垂直于铁轨平面，然后通过肉眼读取车钩中心线所在高度值，工作效率低下，且由于工具及视觉的误差等，车钩高度测量精度也得不到有效的保证。并且，少数采用超声或红外传感器进行车钩高度测量的方式为：在车钩中心线处安装一个可收缩悬臂梁，并将超声收、发探头固定于悬臂梁上，将悬臂梁伸至轨面正上方，超声发射探头发射超声波信号至轨面反射后由接收探头接收，根据超声波发射和接收回波的时间差，计算出车钩中心线到轨面的距离。红外传感器测量方式为：在车钩中心线处粘贴一条表面闪亮的贴条，通过安装于贴条正对处可上下移动的红外传感器探测贴条位置，并根据探测到贴条信号时的红外传感器高度计算车钩中心线的高度值。但基于超声和红外传感器的测量方式均需在车钩上加装设备，容易脱落，影响行车安全。
4.综上所述，现有的车钩高度检测方法存在可靠性较低的问题。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明提供一种车钩高度检测方法及其系统，通过改进图像采集方法及数据处理方法，解决了传统的车钩高度检测方法存在的可靠性较低的问题。
6.为解决以上问题，本发明的技术方案为采用一种车钩高度检测方法，包括：采集车辆图像，其中，所述车辆图像包括车钩区域和车辆轨道区域；基于所述车辆图像和预设模板进行模板匹配，调用匹配的预设模板；提取所述车辆图像中与匹配的所述预设模板相关度最高的区域作为车钩区域图像；基于所述车辆图像提取轨道上表面边缘线，并基于所述车钩区域图像提取车钩中心线；将所述轨道上表面边缘线和所述车钩中心线基于预标定的2d/3d转换矩阵映射至车辆三维点云数据；计算所述轨道上表面边缘线上各点的高度值的平均值并生成轨面高度值，计算所述车钩中心线各点的高度值的平均值并生成车钩中心线高度值；基于所述轨面高度值和所述车钩中心线高度值生成车钩高度。
7.可选地，基于所述车辆图像提取轨道上表面边缘线，包括：截取所述车辆图像在预
设比例区域内的图像；对截取后的图像进行平滑处理后，基于阈值分割方法提取多个目标区域图像；将多个所述目标区域图像按照其位于所述车辆图像中的位置由上至下排序后，提取位于最接近所述车辆图像底部的所述目标区域图像作为轨道区域图像；由上至下遍历所述轨道区域图像的每列像素点，获取每列第一个非零像素点作为轨道的上边缘点并拟合直线，生成所述轨道上表面边缘线。
8.可选地，基于所述车钩区域图像提取车钩中心线，包括：通过双边滤波算法对所述车钩区域图像进行平滑处理后，基于阈值分割方法提取车钩中心线区域；由上至下遍历所述车钩中心线区域的每列像素点，获取每列第一个和最后一个非零像素点分别作为该区域的上下边缘点，计算上下边缘点的中心点并拟合直线，生成单像素宽度的所述车钩中心线。
9.可选地，提取所述车辆图像中与匹配的所述预设模板相关度最高的区域作为车钩区域图像，包括：以所述预设模板的尺寸作为检测窗口的尺寸；将所述检测窗口按照在所述车辆图像中滑动采集的方式逐个计算所述检测窗口中包含的区域车辆图像与所述预设模板的相关度；直至所述检测窗口遍历完全部所述车辆图像，提取相关度最高的区域车辆图像作为所述车钩区域图像。
10.相应地，本发明提供，一种车钩高度检测系统，包括：图像采集单元，用于采集车辆图像和车辆三维点云数据；数据处理单元，能够基于所述车辆图像和预设模板进行模板匹配，调用匹配的预设模板，并提取所述车辆图像中与匹配的所述预设模板相关度最高的区域作为车钩区域图像后，基于所述车辆图像提取轨道上表面边缘线的同时，基于所述车钩区域图像提取车钩中心线，将所述轨道上表面边缘线和所述车钩中心线基于预标定的2d/3d转换矩阵映射至车辆三维点云数据后，计算所述轨道上表面边缘线上各点的高度值的平均值并生成轨面高度、计算所述车钩中心线各点的高度值的平均值并生成车钩中心线高度值，基于所述轨面高度值和所述车钩中心线高度值生成车钩高度。
11.可选地，所述图像采集单元包括2d相机和3d相机，所述2d相机的检测区域与所述3d相机的检测区域固定。
12.可选地，所述数据处理单元还包括缓存模块，用于存储所述车辆图像和车辆三维点云数据。
13.本发明的首要改进之处为提供的车钩高度检测方法，通过采集车辆图像后基于所述车辆图像进行模板匹配，并提取所述车辆图像中与匹配的所述预设模板相关度最高的区域作为车钩区域图像后，提取轨道上表面边缘线和车钩中心线，并将其坐标映射至车辆三维点云数据以进行车钩高度计算，实现了对车钩高度进行自动测量，操作简单、检测速度快、测量精度高，且无需在车钩上加装设备，不会对行车安全造成影响，解决了传统的车钩高度检测方法存在的可靠性较低的问题。
附图说明
14.图1是本发明的车钩高度检测方法的简化流程图；
15.图2是本发明的提取车钩区域图像方法的示例图；
16.图3是本发明的提取车钩中心线的示例图；
17.图4是本发明的提取轨道上表面边缘线的示例图；
18.图5是本发明的将所述轨道上表面边缘线和所述车钩中心线映射至车辆三维点云
数据的示例图；
19.图6是本发明的车钩高度检测系统的简化单元连接图；
20.图7是本发明的图像采集单元的简化装置连接图。
具体实施方式
21.为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
22.如图1所示，一种车钩高度检测方法，包括：采集车辆图像，其中，所述车辆图像包括车钩区域和车辆轨道区域；基于所述车辆图像和预设模板进行模板匹配，调用匹配的预设模板；提取所述车辆图像中与匹配的所述预设模板相关度最高的区域作为车钩区域图像；基于所述车辆图像提取轨道上表面边缘线，并基于所述车钩区域图像提取车钩中心线；如图5所示，将所述轨道上表面边缘线和所述车钩中心线基于预标定的2d/3d转换矩阵映射至车辆三维点云数据；计算所述轨道上表面边缘线上各点的高度值的平均值并生成轨面高度值，计算所述车钩中心线各点的高度值的平均值并生成车钩中心线高度值；基于所述轨面高度值h2和所述车钩中心线高度值h1生成车钩高度h＝h1-h2。其中，预设模板包括车辆前侧的车钩预设模板和车辆后侧的车钩预设模板，由于车辆前侧和后侧的车钩方向不同，因此在基于车辆图像提取车钩区域图像提取时，需要先基于车辆图像进行模板匹配，以便于提升提取的车钩区域图像的准确度；2d/3d转换矩阵基于2d/3d相机预标定得到，由于是本领域常规现有技术，因此不再对其限定；所述车辆图像中与所述预设模板的相关度计算方法可以是灰度相关度计算方法，公式为：
23.r代表区域左上角顶点位于(x,y)处计算出的相关度，(x’,y’)为图像区域内的点坐标，t为模板图像，i为车辆图像。
24.进一步的，基于所述车辆图像提取轨道上表面边缘线，如图4所示，包括：截取所述车辆图像在预设比例区域内的图像；对截取后的图像进行平滑处理后，基于阈值分割方法提取多个目标区域图像；将多个所述目标区域图像按照其位于所述车辆图像中的位置由上至下排序后，提取位于最接近所述车辆图像底部的所述目标区域图像作为轨道区域图像；由上至下遍历所述轨道区域图像的每列像素点，获取每列第一个非零像素点作为轨道的上边缘点并拟合直线，生成所述轨道上表面边缘线。其中，本技术中定义的“上”“下”是指像素点在以采集图像左下角为坐标原点、采集图像底边为x轴、采集图像左边为y轴构建的坐标系中y轴的坐标数值所表征的上、下位置关系；预设比例区域可以是由车辆图像底边至车辆图像1/3高度范围内的图像，预设比例值可以根据图像采集单元实际设置角度自行调整；阈值分割方法为通过设置灰度值大于设定阈值的区域为白色，否则设置为黑色，从而获得分割二值图；平滑处理的方法可以是双边滤波算法，能够减小图像噪声和异常点的影响并保留图像的边缘和梯度信息，所述设定阈值根据图像采集单元参数自行设置。由于列车轨道整体亮度较亮，背景亮度较暗，且两者的亮度存在较大差异，故采用阈值分割方法对平滑后的图像进行处理，其中分割结果中会包含轨道目标区域及其他亮度较高的目标区域，此时，轨道目标区域及其他亮度较高的目标区域作为彼此独立的连通域分布于图像中。由于在采集的车辆图像中，靠近2d相机的轨道的成像位置位于车辆图像最底部，因此将多个所述目
标区域图像按照其位于所述车辆图像中的位置由上至下排序后，提取位于最接近所述车辆图像底部的所述目标区域图像，即可准确提取出轨道区域图像。本发明通过图像平滑、阈值分割、区域筛选和直线拟合的方法，能够有效提取出轨道上表面边缘线。
25.进一步的，基于所述车钩区域图像提取车钩中心线，如图3所示，包括：通过双边滤波算法对所述车钩区域图像进行平滑处理后，基于阈值分割方法提取车钩中心线区域；由上至下遍历所述车钩中心线区域的每列像素点，获取每列第一个和最后一个非零像素点分别作为该区域的上下边缘点，计算上下边缘点的中心点并拟合直线，生成单像素宽度的所述车钩中心线。由于绘制的车钩中心线粗细不一，为保证车钩高度测量的一致性，以车钩中心线区域上下边缘的中间线作为测量位置，本发明中在分割出车钩中心线区域后，对车钩中心线区域的每列从上到下扫描，获取每列第一个和最后一个非零像素点分别作为该区域的上下边缘点，计算上下边缘点的中心点并拟合直线后，能够获得单像素宽度的车钩中心线，从而进一步提升计算车钩高度时的精确度，本发明通过图像平滑、阈值分割和直线拟合方法，能够有效提取出车钩中心线。
26.进一步的，提取所述车辆图像中与匹配的所述预设模板相关度最高的区域作为车钩区域图像，如图2所示，包括：以所述预设模板的尺寸作为检测窗口的尺寸；将所述检测窗口按照在所述车辆图像中滑动采集的方式逐个计算所述检测窗口中包含的区域车辆图像与所述预设模板的相关度；直至所述检测窗口遍历完全部所述车辆图像，提取相关度最高的区域车辆图像作为所述车钩区域图像。
27.本发明通过采集车辆图像后基于所述车辆图像进行模板匹配，并提取所述车辆图像中与匹配的所述预设模板相关度最高的区域作为车钩区域图像后，提取轨道上表面边缘线和车钩中心线，并将其坐标映射至车辆三维点云数据以进行车钩高度计算，实现了对车钩高度进行自动测量，操作简单、检测速度快、测量精度高，且无需在车钩上加装设备，不会对行车安全造成影响，解决了传统的车钩高度检测方法存在的可靠性较低的问题。
28.相应的，如图6所示，本发明提供，一种车钩高度检测系统，其特征在于，包括：图像采集单元，用于采集车辆图像和车辆三维点云数据；数据处理单元，能够基于所述车辆图像和预设模板进行模板匹配，调用匹配的预设模板，并提取所述车辆图像中与匹配的所述预设模板相关度最高的区域作为车钩区域图像后，基于所述车辆图像提取轨道上表面边缘线的同时，基于所述车钩区域图像提取车钩中心线，将所述轨道上表面边缘线和所述车钩中心线基于预标定的2d/3d转换矩阵映射至车辆三维点云数据后，计算所述轨道上表面边缘线上各点的高度值的平均值并生成轨面高度值、计算所述车钩中心线各点的高度值的平均值并生成车钩中心线高度值，基于所述轨面高度值和所述车钩中心线高度值生成车钩高度。其中，所述图像采集单元包括2d相机和3d相机，所述2d相机的检测区域与所述3d相机的检测区域固定，如图7所示，所述2d相机和3d相机被配置为固定安装于列车轨道外侧；所述数据处理单元还包括缓存模块，用于存储所述车辆图像和车辆三维点云数据。
29.进一步的，所述数据处理单元通过截取所述车辆图像在预设比例区域内的图像；对截取后的图像进行平滑处理后，基于阈值分割方法提取多个目标区域图像；将多个所述目标区域图像按照其位于所述车辆图像中的位置由上至下排序后，提取位于最接近所述车辆图像底部的所述目标区域图像作为轨道区域图像；由上至下遍历所述轨道区域图像的每列像素点，获取每列第一个非零像素点作为轨道的上边缘点并拟合直线，生成所述轨道上
表面边缘线。
30.进一步的，所述数据处理单元通过双边滤波算法对所述车钩区域图像进行平滑处理后，基于阈值分割方法提取车钩中心线区域；由上至下遍历所述车钩中心线区域的每列像素点，获取每列第一个和最后一个非零像素点分别作为该区域的上下边缘点，计算上下边缘点的中心点并拟合直线，生成单像素宽度的所述车钩中心线。
31.进一步的，所述数据处理单元以所述预设模板的尺寸作为检测窗口的尺寸，将所述检测窗口按照在所述车辆图像中滑动采集的方式逐个计算所述检测窗口中包含的区域车辆图像与所述预设模板的相关度，直至所述检测窗口遍历完全部所述车辆图像，提取相关度最高的区域车辆图像作为所述车钩区域图像。
32.以上对本发明实施例所提供的车钩高度检测方法及其系统进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
33.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
34.结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。