[发明专利]基于视觉检测的铁路道岔开口判定方法及系统

权利要求书

1.一种基于视觉检测的铁路道岔开口判定方法，其特征在于，所述方法包括：

连续采集前方铁轨图像，对图像进行特征提取和梯形变换，通过检测道岔开关进行道岔定位；

根据道岔定位所得到的位置信息在经过梯形变换后的图像中搜索道岔区域，提取道岔区域轨道的二值图；

在二值图中按照逐行搜索的方式分别提取道岔左右两侧的轨道线，计算左侧/右侧的两条轨道线之间的距离，拟合道岔左侧/右侧的两条轨道线之间的距离变化趋势；

根据左侧/右侧的两条轨道线之间的距离变化趋势判断左侧/右侧的两条轨道线的开闭情况；

根据道岔左右两侧的轨道线开闭情况判断道岔开口方向和本车主轨道。

2.根据权利要求1所述的基于视觉检测的铁路道岔开口判定方法，其特征在于，所述对图像进行特征提取和梯形变换具体包括：

提取图像的边缘特征，得到图像的横向高频分量；

对具有横向高频分量的图像进行梯形变换，变换公式为：

factor(i)_w＝len_w/(stp(i,j)-sta(i,j))

其中，Img_out_i,j为梯形变换的输出结果，i、j表示图像像素的第i行、第j列，i＝1,2,…,h，j＝1,2,…,w，h和w分别为图像的高度和宽度，imresize(·)为缩放函数，用于对图像进行双线性插值后缩放，img[i,sta(i,j):stp(i,j)]表示图像的第i行中从sta(i,j)开始到stp(i,j)结束的像素点，sta(i,j)和stp(i,j)的计算公式为：

sta(i,j)＝floor(k0*(i-search_row_num)+1+j)

stp(i,j)＝floor(k1*(i-search_row_num)+right_ipm-left_ipm+1+j)

其中，floor(·)为取整函数，k0、k1分别表示梯形两条腰所在直线的斜率，search_row_num为梯形像素高度，right_ipm、left_ipm分别表示梯形右下角、左下角的像素点的横坐标，factor(i)_w表示图像宽度缩放系数，len_w表示缩放后的图像宽度。

3.根据权利要求2所述的基于视觉检测的铁路道岔开口判定方法，其特征在于，所述通过检测道岔开关进行道岔定位具体包括：

获取朝向不同的两个道岔开关图像，分别将两个道岔开关图像在经过梯形变换后的图像中进行滑动搜索匹配，分别得到图像与第一道岔开关kernel1的相关值Cor1_i,j、与第二道岔开关kernel2的相关值Cor2_i,j：

其中，imresize(·)表示缩放函数，用于对道岔开关图像进行双线性插值后缩放变换，size_init(i,j)为图像img的宽度和高度的缩放系数，与像素点(i,j)的位置与实际地面位置之间的距离大小成反比；img[i,j]为梯形变换后的图像img中与缩放变换后的道岔开关图像对应的窗口区域，∑_i,j表示对以(i,j)为左上角的窗口区域内的运算结果求和；

Factor_h、Factor_w为系数校正因子：

其中，θ_init和θ_actual分别为相机标定得到初始旋转角和实际旋转角，分别为相机标定得到初始俯仰角和实际俯仰角；

寻找相关值的最大值所在区域作为道岔定位结果Index(i,j)：

Index(i,j)＝max(Cor1_i,j，Cor2_i,j)

其中，max(·)为求最大值函数。