[发明专利]基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法及系统，属于图像处理技术领域，其特征在于，至少包括：S1、在铁路沿线建立识杆区，并在识杆区内设置标识杆；S2、采集标识杆区域数字影像数据；S3、依次通过图像增强算法和图像识别算法提取得到标识杆图像；S4、通过标识杆图像计算得到标识杆的识别长度；通过标识杆的初始长度和识别长度计算得到雪深数值；S5、通过天气预报数据、积雪深度变化计算积雪迁移轨迹。通过采用上述技术方案，本发明利用图像处理技术，能够快速准确地监测到铁路沿线的积雪深度及风雪运移轨迹。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法及系统。

背景技术

众所周知，积雪一直是高纬度地区铁路面临的重要危害之一。当降雪和积雪伴有强风时，积雪大规模迁移危害更大。因此，及时准确获取铁路沿线积雪深度、强风作用下积雪迁移信息是保障铁路建设及运营安全，评价风雪防护措施的前提。强风、强降雪环境下，传统人工测量面临人员交通及作业困难、危险系数高、效率低下等困难。压力元器件监测雪深安装复杂、成本高昂、维护不便。

为了解决高纬度风雪地区积雪深度及运移轨迹的监测的需求，克服人工测量交通及作业困难、危险系数高、效率低下等弊端，降低监测成本。设计开发一种基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法及系统具有重要的意义。

发明内容

本发明为解决公知技术中存在的技术问题，提供一种基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法及系统，通过图像处理技术，能够快速准确地监测到铁路沿线的积雪深度及风雪运移轨迹。

本发明的第一目的是提供一种基于图像处理的铁路雪深及风雪运移轨迹监测方法，至少包括：

S1、在铁路沿线建立识杆区，并在识杆区内设置标识杆；

S2、采集标识杆区域数字影像数据；

S3、依次通过图像增强算法和图像识别算法提取得到标识杆图像；

S4、通过标识杆图像计算得到标识杆的识别长度；通过标识杆的初始长度和识别长度计算得到雪深数值；

S5、通过天气预报数据、积雪深度变化计算积雪迁移轨迹。

进一步，所述S1包括：在标识杆的表面涂敷黑色、黄色和红色三种标记色，其中，黑色部分和黄色部分陆续交替设置。

进一步，所述S2具体为：通过定时拍摄采集标识杆区域数字影像数据。

更进一步，所述图像识别算法包括如下步骤：

S301、建立视角标识杆基础库；提取完整标识杆所在最小矩形区域图像，作为ROI；通过二值化处理，获得ROI区域完整杆件的二值图，记为ROI-2；

S302、黑色部分标识杆识别提取，具体为：

A、图像灰度化处理；

B、对灰度图进行方框滤波操作，模糊图像中物体边缘；

C、通过阈值处理提取图像中灰度值超过设定阈值的像素点，二值化后输出；

D、对图像进行开运算处理，先将干扰区域通过腐蚀处理消除，再通过膨胀处理使标识杆黑色部分恢复原始大小；

S303、黄色部分标识杆识别提取，具体为：

a|在原始图像的基础上，在HSV色彩空间中分别设置阈值区间(((H＝0H＝23)||(H＝145H＝149)(V＝50V＝254))，提取黄色区域和红色区域，并对提取区域进行二值化；

b、对图像进行开运算，利用腐蚀算法消除干扰区域；