[发明专利]一种基于单目红外图像的受电弓接触点实时检测算法

权利要求书

1.一种基于单目红外图像的受电弓接触点实时检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、利用从红外视频帧序列第一张原始图像中截取的弓模板对实时获取的电力机车单目红外原始图像进行模板匹配，确定受电弓位置；

S2、根据所述受电弓位置，在所述单目红外原始图像中分别提取弓以上接触线图像和受电弓感兴趣区域图像；

S3、分别对所述弓以上接触线图像和受电弓感兴趣图像执行图像增强操作，得到接触线增强图像和受电弓增强图像；

S4、分别对所述接触线增强图像和受电弓增强图像执行像素归一化操作和参数优化，提取接触线点集和受电弓碳滑板轮廓点集；

S5、分别对所述接触线点集和受电弓碳滑板轮廓点集进行直线的参数估计，计算接触线拟合直线以及受电弓滑板拟合直线的交点，实现接触点定位。

2.根据权利要求1所述的一种基于单目红外图像的受电弓接触点实时检测方法，其特征在于，提取弓以上接触线图像和受电弓感兴趣区域图像的步骤中，包括步骤：

根据模板匹配获得受电弓的位置，提取弓以上接触线图像并进行灰度化处理；

根据模板匹配获得受电弓的位置，提取受电弓感兴趣区域图像，并进行灰度化处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于单目红外图像的受电弓接触点实时检测方法，其特征在于，在对所述弓以上接触线图像和受电弓感兴趣图像执行图像增强操作的步骤中，包括步骤：

利用一阶微分算子提取所述弓以上接触线图像中接触线的边缘，其中，提取的边缘图像为接触线与承力索，或同时出现定位器和吊弦；

利用接触线的左右梯度和宽度权重对所述边缘图像进行增强处理，获得仅包含接触线的接触线增强图像；

利用受电弓的上下梯度和对应像素灰度值的高斯权重和对所述受电弓感兴趣区域图像进行增强处理，获得受电弓增强图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于单目红外图像的受电弓接触点实时检测方法，其特征在于，对所述接触线增强图像和受电弓增强图像执行像素归一化操作和参数优化，提取接触线点集和受电弓碳滑板轮廓点集的步骤包括：

对所述接触线增强图像和受电弓增强图像的像素分别进行归一化操作，提取满足条件的接触线离散点集合和受电弓碳滑板轮廓离散点集合；

对所述接触线离散点集合和受电弓碳滑板轮廓离散点集合进行参数优化，提取接触线点集和受电弓碳滑板轮廓点集提取。

5.根据权利要求4所述的基于单目红外图像的受电弓接触点实时检测方法，其特征在于，对所述接触线增强图像和受电弓增强图像的像素分别进行归一化操作，提取满足条件的接触线离散点集合和受电弓碳滑板轮廓离散点集合的步骤包括：

对所述接触线增强图像的每一行像素进行归一化操作，得到归一化之后的接触线增强图像；

求取所述接触线增强图像中的每一行灰度值的最大值所在的点作为该行图像中接触线所在的位置；

根据所述每一行灰度值的最大值所在的点，求取所有行像素灰度最大值所在的点的集合做为接触线离散点集合；

对所述受电弓增强图像的每一列像素进行归一化操作，每一列像素进行归一化操作，得到归一化之后的受电弓增强图像；

求取所述受电弓增强图像中的每一列置信度最高的点作为该行图像中受电弓碳滑板所在的位置；

根据所述每一列置信度最高的点，求取所有列置信度最高的点的集合作为受电弓碳滑板轮廓离散点集合。

6.根据权利要求4所述的基于单目红外图像的受电弓接触点实时检测方法，其特征在于，对所述接触线离散点集合和受电弓碳滑板轮廓离散点集合进行参数优化，提取接触线点集和受电弓碳滑板轮廓点集提取的步骤包括：

对所述接触线离散点集合的参数进行优化，所述参数包括接触线中心像素个数和接触线中心到接触线边界的像素数；

限定所述接触线离散点集合列范围和行范围，提取接触线点集；

对所述受电弓碳滑板轮廓离散点集合的参数进行优化，所述受电弓碳滑板轮廓离散点集合参数包括模板大小、上下梯度的计算中心和像素坐标点的像素偏移量；

限定所述受电弓碳滑板轮廓离散点集合列范围和行范围，提取受电弓碳滑板轮廓点集。