[发明专利]一种轨道车辆车体检测方法

权利要求书

1.一种轨道车辆车体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

预先获取轨道车辆车体图像信息并进行处理，获得图像灰度直方图；

基于获取的图像灰度直方图获得全局阀值，并利用Otsu阀值法进行确定阀值；

通过Canny算子获取车辆边缘轮廓；

基于ICP算法对图像轮廓拼接融合，并获取融合图；

基于获取的融合图与模板图像进行匹配分析，将分析结果作为轨道车辆车体检测信息，包括以下步骤：

预先通过相邻的两摄像头获取的车辆轮廓边缘重合部位进行确定点集Q与P的中心，其中，摄像头标定精度低的点放入到P中，精度高的放入到Q中，表示为：

,,

其中，和表示为点集P与Q的中心， 和分别为点坐标，表示为和；

获取矩阵信息，表示为：

；

其中，为平移向量；

对令矩阵进行奇异值分解，表示为：

；

其中，为所述矩阵信息的个特征向量所张成的维矩阵，为个特征向量的透视变换向量；

进行对H进行取值，表示为：

；

；

其中，为对角矩阵，为行列式，为比例因子，R为旋转矩阵，其平移向量T，满足：；

获取点集P向点集Q拼接融合后的新坐标，表示为：

。

2.根据权利要求1所述的轨道车辆车体检测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

预先将移动平台放置于车体检测点附近，其中包括由激光传感器和摄像头组成的测量设备，用于获取该区域的车体的轮廓限界测量；

将获取的轮廓限界进行转化为轨道车辆车体图像，并装获取的轨道车辆车体图像作为输入图像。

3.根据权利要求2所述的轨道车辆车体检测方法，其特征在于，获取轨道车辆车体图像信息并进行处理，包括以下步骤：

获取轨道车辆车体轮廓图像信息并作为源图像输入信息；

对获取的源图像输入信息进行高斯滤波处理；

标定邻域的中心像素对比；

均匀分割图像并进行灰度直方图统计。

4.根据权利要求3所述的轨道车辆车体检测方法，其特征在于，所述利用Otsu阀值法进行确定全局阀值，包括以下步骤：

S201，基于灰度直方图选取初始估计值T；

S202，对灰度化图像进行处理，以T为分界点自动生成两组图像像素；

S203，对两组图像像素中所有像素计算获得平均灰度值T1和T2；

S204，计算最新的全局阀值；

S205，重复上述步骤S202、S203和S204，直到获取比事先定义的参数T小的阀值T4；

S206，以T4为新的阀值，对整个图像进行分割处理，获得图像边界轮廓。

5.根据权利要求4所述的轨道车辆车体检测方法，其特征在于，所述通过Canny算子获取车辆边缘轮廓，包括以下步骤：

预先通过高斯滤波器对图像边界轮廓进行平滑处理；

对图像梯度的方向和幅值进行有限差分；

对非极大值进行抑制；

采用Sobel算子对图像边界进行检测。