[发明专利]一种铁路货运列车图像中装载平衡检测方法

摘要

本发明涉及一种铁路货运列车图像中装载平衡检测方法，其包括如下步骤：获取图像；获得待处理图像；均值偏移滤波；利用SURF算法提取左右两侧图像的不变纹理特征点；然后通过分割后的区域，确定左右两侧货物的特征点分布范围；最后通过计算分布范围的几何数据，判断图像中左右两侧货物的装载是否平衡。本发明的有益效果是通过本发明的方法来对铁路货运列车的装载状况进行检测，获取是否装载平衡的信息，为铁路货运的安全提供相关的数据，保证货运列车运行的安全。

主权项

一种铁路货运列车图像中装载平衡检测方法，其包括如下步骤：步骤1：获取图像，获取铁路货运列车图像；步骤2：去除背景和无关的位置，保留装载区域图像，获得待处理图像P；步骤3：均值偏移滤波，使用均值偏移算法对待处理图像P进行方向为X轴的均值滤波，滤波器的窗口尺度为定值r，获得去除噪音，强化前景边缘的图像，其中N为自然数且3≤r≤7；步骤4：SURF获得特征点云，根据步骤3中获得的图像，利用SURF算法获得特征点云；步骤5：去除离散特征点，根据步骤4中获得的特征点云，去除离散的特征点，只保留集中聚集的特征点；具体为A利用K‑Mean算法将特征点云按照X，Y轴的坐标，分成M类，这里M为自然数且3≤M≤5；B计算各特征点到本类中心点的距离；C当特征点到本类中心点距离大于设定的阈值T时，去除该特征点；步骤6：K‑Mean分割，对步骤3获得的图像进行区域分割，使用K‑Mean算法对图像的灰度分布进行K个分类，这样在图像像素空间形成K组区间，根据不同的分类区间，对图像中的每一格像素进行二次赋值，得到分割后的图像Pc，其中K为自然数；步骤7：特征点重新分组和统计，根据步骤6的分割后的图像Pc，对步骤5获得的特征点进行重新分组和参数统计，具体步骤如下：1）根据特征点在分割图像Pc的位置，对特征点云进行分类，将步骤5获得的特征点云分为K组；2）计算同一组特征点云的中心坐标Ck,k∈K；步骤8：装载平衡判断，对步骤7获得图像中的装载状态进行分析，发现是否存在左右两侧装载平衡异常的情况，具体步骤如下：a将图像平均分为左右两部分；b计算左右两端特征点云的中心点到整幅图像中心的距离Dis1和Dis2；c计算属于左边的Ck到整幅图像的平均距离DisC1；d计算属于右边的Ck到整幅图像的平均距离DisC2e如果Dis1与Dis2的绝对差值大于设定阈值，就认为装载平衡异常;如果DisC1与DisC2的绝对差值大于设定阈值，就认为装载平衡异常。