缓变异物入侵铁路线路视觉检测方法

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1、第35卷，第3期中国铁道科学V01．35No．32014年5月CHINARAILWAYSCIENCEMay，2014文章编号：1001-4632(2014)03—0137—07缓变异物入侵铁路线路视觉检测方法王前选，梁习锋，刘应龙，鲁寨军，彭灿(1．中南大学轨道交通安全教育部重点实验室，湖南长沙410075；2．中南大学交通运输工程学院，湖南长沙410075；3．中南大学轨道交通安全协同创新中心，湖南长沙410075；4．湖南科创信息技术股份有限公司，湖南长沙41OOO9)摘要：积沙积雪等缓变异物入侵铁路线路给铁路安全运营构成巨大威胁。针对既有铁路视频监控系统采

2、用人工监视容易产生疏漏的问题，基于机器视觉检测技术和仿射几何原理研究积沙积雪等缓变异物入侵铁路线路的视觉检测方法。按照给出的检测原理、流程和技术方案，建立由线光源模型、检测相机模型以及线激光器与检测相机联动模型组成的缓变异物入侵检测模型，提出基于Radon变换思想的钢轨视觉识别检测算法和缓变异物厚度检测算法。在兰新铁路现场对检测方法进行验证性试验的结果表明：可全天实时、准确地识别列车通过和缓变异物入侵铁路线路事件，自动测量缓变异物的厚度，并在缓变异物的厚度达到阈值时自动报警或预警。关键词：铁路线路；积沙；积雪；异物入侵；异物检测；视觉识别；计算机图像识别中图分类

3、号：U298．1文献标识码：Adoi：i0．3969／j．issn．i001—4632．2014．03．21铁路是一种跨越不同自然区域的大型线状延伸近年来，随着计算机视觉技术的发展，视频监工程建筑物，加之我国幅员辽阔，地理环境复杂，控作为重要的安全保障方法被广泛地应用到铁路安气候变化多样，特别是新疆、内蒙古、青藏等西北全防护工作中，然而，目前这些视频监控系统基本部地区的铁路经常受到大风、暴雪的侵袭，引起积上都是通过专人监看视频来实现监控的[11-12]。由沙和积雪等异物入侵铁路线路，给铁路安全运营构于实时监控工作的强度很大，监控人员可能会因为成极大的威胁。200

4、6年4月9日，兰新铁路近2O疲倦或其他情况而疏漏安全隐患的情况。km范围内的线路多处被积沙掩埋，最大积沙厚度针对既有铁路视频监控系统的不足，本文基于达1m左右，造成列车停运2O多个小时，给铁路机器视觉检测技术和仿射几何原理研究缓变异物入运输带来巨大经济损失和严重的社会影响；2007侵铁路线路的视觉检测方法，为铁路运营安全提供年3月3—4日，哈大、京秦、秦沈、大秦等铁路新的技术保障。严重积雪，局部路段风吹雪深达1．5～2m，部分列车一度受阻，百余趟旅客列车因雪害晚点，严重1缓变异物入侵检测方案影响铁路的正常运输秩序。因此，对入侵轨道线路的积沙、积雪等缓变异物(以下

5、简称缓变异物)检1．1检测原理测是铁路安全监测体系的重要内容之一[1]。基于Radon变换思想[13-14]，首先准确地识别轨道交通发达国家研制了许多针对自然灾害和和检测监测图像中的钢轨[1]。当在监测图像中异物入侵事件的在线监控系统，但仍然存在分辨率检测不到钢轨时，可能有2种情况：一是此时有列低、空间覆盖率有限等问题，并且对缓变异物入侵车通过，二是发生了缓变异物埋道的事件；对于有的监控缺乏研究[6书]。我国铁路安全检测技术近几列车通过的情况，可以根据列车通过时监测图像中年来发展迅速，在已经开通运行的高速铁路中采用景物的像素灰度值大部分不同这一特征作出判断；单电

6、网监控、光纤光栅检测等技术对异物入侵事件如果排除了有列车通过的情况，则说明有入侵的缓进行监控，但也无法对缓变异物进行监测，给行车变异物且完全覆盖住了轨道，即可以判断缓变异物安全带来隐患[9_]。的厚度大于钢轨的高度，立即发出报警信息。当在收稿日期：2013—05—20；修订日期：2014—03—02基金项目：铁道部科技研究开发计划重点项目(2010X004一F)；湖南省研究生科研创新项目(CX2013B068)作者简介：王前选(1982一)，男，江苏宿迁人，博士研究生。第3期缓变异物入侵铁路线路视觉检测方法139光器所在直线垂直于线光源扫描平面，线光源扫描由式(

7、6)和式(7)可得出角与角的关平面经过线激光器所在位置。按照这一要求，线激系为光器所在位置为(S+r1sina1，d1，h1-7"1COSot1)，控D-dl一arctansim)(8)制器和线激光器所在直线的中点为(s，d，h)，则控制器和线激光器所在直线的方程为当角a和角的关系满足式(8)时，可保c。1+zsim1一1sim1一sco1—0(证线光源中心线落在轨道中心线上。线光源扫描线1)ly—dl所在的位置为该直线的方向向量为(sina，0，一COSo~1)。fx—S+r1sina1一(D—d1)COSOt1co蜗线光源扫描平面为健㈣xsina1一ZCOS

8、o~1一l—Ssina1