[发明专利]一种基于图像识别的接触网杆号识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及铁路基础设施检测技术领域，尤其是一种基于图像识别的接触网杆号识别方法。

背景技术

随着铁路基础设施建设的迅速发展以及人们对铁路运输安全和运行品质的高要求，铁路相关部门需在天窗内对铁路基础设施进行实时检测和及时维修，以确保列车运行安全。

铁路基础设施检测是运输安全的重要保障，包含各个专业的检测内容，如轨道巡检、轨道探伤、轨道几何参数、接触网几何参数检测、接触悬挂支柱装置检测等等。用于铁路检测中的定位技术如：基于卫星系统的定位方法，定位精度较低，当列车在隧道中无法接收卫星信号，同时不能区分两组并行的轨道；基于速度编码器的里程累加定位，受到轮径磨损，车轮空转和滑行等外在因素影响，定位不准确；基于测速的定位方法，存在较大的累计误差。基于应答器的定位方法，成本高，不能准确定位具体位置；基于RFID无线射频技术的定位方法，标签间隔大，成本高，且两个标签中间的线路数据里程无法精确定位。

目前，各工区段一般按照检测车的病害报告对检测项目的缺陷、病害点进行复核、整治、修复，在有限的天窗维修时间内，由于检测出的缺陷位置存在一定的定位偏差，需花费大量时间查找，这严重影响到现场维护人员的作业效率，增加工作强度，造成人力物力的浪费。因此定位信息的准确度直接影响到线路病害的排查能力和效率，影响列车行驶安全。

发明内容

本发明的目的是根据上述现有技术的不足，提供了一种基于图像识别的接触网杆号识别方法，采用横向和纵向投影区分完整的杆号图片和分割杆号子图，对图像进行二值化，倾斜矫正，行字切分等预处理，同时通过十三点特征提取杆号图形的数字识别特征，并应用模式识别理论简化贝叶斯判别函数分类识别杆号数字；此外，通过比对已识别杆号前、后基础杆号数据，对已识别杆号进行检验修正，确保正确识别杆号。利用该方法识别的杆号，融合检测车上安装的编码器里程数据，得到较为准确的定位信息，提高现场维护人员检修效率。

本发明目的实现由以下技术方案完成：

一种基于图像识别的接触网杆号识别方法，用于对拍摄到的接触网杆号牌图像进行识别，其特征在于：所述方法至少包括以下步骤：

通过统计所述接触网杆号牌图像在一定灰度值范围内横向和纵向列上的像素点个数，判断所述接触网杆号牌图像中是否包含完整杆号图像，并实现杆号子图的分割；

对包含完整杆号图像的所述接触网杆号牌图像进行预处理，得到代表接触网杆号的字符；

采用十三点特征提取法提取所述字符中的特征；

应用模式识别理论简化贝叶斯判别函数对所提取的特征进行分类识别，从而得到所述接触网杆号牌图像中的接触网杆号。

所述图像预处理步骤至少包括对所述接触网杆号牌图像进行二值化，倾斜矫正，行字切分处理。

所述倾斜矫正指的是，采用直线的Hough变换算出所述接触网杆号牌图像中的倾斜角度，并根据算出的倾斜角度旋转所述接触网杆号牌图像。

所述十三点特征提取法指的是，将字符平均分成八份，统计每一份内黑色像素点的个数作为八个特征，然后统计水平方向中间两列和竖直方向中间两列的黑色像素点的个数作为四个特征，最后统计所有黑色像素点的个数作为一个特征。

通过比对已识别接触网杆号的前、后基础杆号数据，对已识别的接触网杆号进行误判修正。

本发明的优点是：算法可靠，效率较高，误判率低；使用方便，自动化程度高。

附图说明

图1为本发明的识别流程图；

图2为本发明中自适应误判修正流程图；

图3为本发明中杆号图像的横向和纵向投影图；

图4为本发明中杆号图像的预处理效果示意图；

图5为本发明中字符切分投影曲线图；

图6为本发明中切分后的字符效果图；

图7为本发明中十三点特征提取原理图。

具体实施方式

以下结合附图通过实施例对本发明特征及其它相关特征作进一步详细说明，以便于同行业技术人员的理解：

实施例：本实施例中基于图像识别的接触网杆号用于对拍摄的接触网杆号图像进行识别，以识别图像中的接触网杆号。如图1所示，识别方法包括以下步骤：

一、判断所拍摄的接触网杆号图像中所否包含完整的杆号