基于摄像机标定的非接触式接触线导高和拉出值的检测

提出一种基于摄像机标定的非接触式接触线几何参数检测方法:在Matlab软件平台基础上,对CCD摄像机采集到的接触线二维图像进行预处理;利用迭代阈值法,对图像中由车载激光器发射到接触线上所形成的激光光斑的中心点进行定位;最后,根据摄像机针孔成像模型,将该激光光斑点在图像坐标系中的坐标与该点由摄像机标定的世界坐标系中的三维空间坐标建立对应关系,并据其算出接触线的几何参数。将用此方法计算与用光学测量仪对同一段实际线路测量的结果进行比较得知,此方法求得的拉出值与光学测量仪的实测值之差小于11mm,所得导高之差小于10mm。该结果表明:此方法较准确地计算出接触线导高、拉出值,可满足检测的需求。     

基于单目视觉三维重建的货运列车超限检测方法研究

针对基于雷达和激光等技术的货运列车超限检测系统存在检测区域不完整及只能在列车移动状态下进行测量的缺陷,提出一种基于单目视觉三维重建的货运列车超限检测方法.通过单目视觉三维重建算法对获取的序列图像进行建模处理得到目标货运列车的三维点云模型.对三维点云模型进行全局坐标系转换与切片投影,得到目标货运列车若干横截面二维点云图形...     

基于机器视觉技术的列车脱轨试验研究

提出一种基于机器视觉技术的列车脱轨运动检测方法。该方法采用高速摄像机记录脱轨防护器以及脱轨轮对运动情况,利用摄像机标定技术建立图像平面与三维空间的对应关系,完成对列车运动轨迹以及纵向运动参数的测量。该测量方法解决了破坏性试验中测试系统安装的难点,突破传统测试方法,所需设备较少,试验现场适应性强。     

铁路货车装载超限的无人机视觉检测技术

为了保证铁路运输安全,研究一种铁路货车装载超限的无人机视觉检测技术,高效、简便地实现铁路货车装载超限检测。在构建无人机飞行姿态模型的基础上,利用无人机多角度拍摄铁路货车装载实物图像,基于单目立体视觉和图像数据处理方法还原出货车装载状态的三维实物模型。通过三维实物模型与超限检定模型的嵌套和比对,可一次实现整辆货车各部位装载超限情况的精准判定,避免了人工测量法存在的安全隐患。采用无人机视觉检测技术进行超限检测实验,检测精度可达2 mm,满足现场需求。     

基于计算机视觉的接触轨检测车振动补偿方法及应用

以轨道为参考建立世界坐标系,以车体为参考建立摄像机坐标系。考虑摄像机镜头畸变,建立摄像机非线性模型,采用基于最小二乘法的共面标定方法标定摄像机,求解摄像机参数矩阵。根据车体振动特性,推导基于计算机视觉技术的车体振动偏移补偿计算方法,并将该补偿方法成功运用于接触轨检测车。通过广州地铁四号线区间运行数据,验证了该补偿方法能够有效提高系统检测精度。     

基于压缩感知的自适应深度图像编码

与传统的二维图像不同,三维视频系统中的深度图像具有明显的稀疏性特征,并且其边缘信息对于合成虚拟视点的质量非常重要。为此,本文提出一种基于压缩感知的自适应深度图像编码方法。该方法首先提取深度图像的边缘,然后根据边缘在各个图像块中所占的比例,自适应地选取不同的采样率进行压缩,从而能够更好地重构深度图像。实验结果表明:与采用均匀采样率的方法相比,所提出的方法在同样的采样率下,合成的虚拟视点图像具有更高的PSNR值和更好的主观视觉质量。     

“背对式”双目视觉系统定标方法研究

在基于机器视觉的轨距检测系统中,应用"背对式"双目视觉系统实现非接触轨距测量。针对多像机间无公共视场,提出了"背对式"双目视觉系统定标方法。在标定靶建立棋盘格转换矩阵,结合摄像机坐标系转换矩阵,得到"背对式"双目系统中摄像机之间的相对位置关系。用标定结果进行轨距测量,测量示值误差小于0.2mm,证明了标定方法的正确性。     

基于二维图样的三维建模的方法和实例

研究了在三维系统中以人机交互方式如何最大限度利用原有二维图形数据,高效地进行三维CAD建模的方法。     

光测轨检系统的高精度摄像机标定

将靶标设定为一个辅助平面,建立辅助平面坐标系进行2步标定:第1步求取靶标面与像平面的对应透视关系;第2步求取空间坐标系与辅助平面坐标系的透视关系。研究结果表明:相对于传统标定法,该方法同时考虑径向畸变和切向畸变,提高了目标点定位精度;建立隐式数学模型而非直接标定摄像机内外参数,简化了标定。且将畸变量包含与隐式方程中不用实际求出畸变量,所以不要求靶标与摄像机成特殊位置;两步均用最小二乘法快速求解线性方程,简便快速;采用对特征圆标号的高精度标定模板,特征圆心可以精准提取,标定图像有较高的鲁棒性。     

基于摄像机标定与卡尔曼滤波的接触网几何参数检测值修正

提出一种基于单目摄像机标定原理的非接触式接触网几何参数修正检测方法。通过分析检测车振动对检测系统的影响,推导几何参数补偿公式,建立接触线几何模型的卡尔曼滤波方程,达到修正接触线几何参数检测值的目的。最后,以某检测车的实际运行数据验证了该方法有效性和准确性。     

接触线覆冰在线监测方法研究

针对接触线覆冰可能造成电力机车行车时的重大事故,研究通过在支柱上安装摄像机拍摄接触线覆冰,对其形状进行计算分析,以预报冰灾.首先采用摄像机标定技术在云台旋转后实现自动标定,通过对覆冰图像进行边缘提取,将边缘的图像坐标转换为世界坐标,拟合出接触线覆冰厚度分布曲线,应用人工智能分析覆冰厚度与冰凌长度.实验表明,计算机显示结果的误差在10％以内,能够满足监控接触网覆冰的现场需要.     

基于机器视觉的钢轨对接焊高精度检测方法

为提高闪光对接焊设备焊接过程的焊接精度,提出一种基于机器视觉和图像处理技术结合的钢轨对接焊高精度定位检测方法。该方法采用黑白面阵CMOS工业相机、线激光器作为主要检测硬件,其中线激光器发射的激光分别垂直投射在与轨道轴线平行的轨顶面和轨侧面上,通过对工业相机所采集的图像进行特征提取,针对多种不同特征进行模式识别,从而获得钢轨顶部和侧面高度差。通过重复性与可靠性试验,表明该方法满足工程实际检测要求。与传统的手工检测方法相比,本方法具有更高的精度,且受外部环境的影响较小,满足工况环境条件下的焊接精度要求,在复杂环境下同样可获得较好的检测效果。     

一种智轨列车的全景环视图像生成方法

针对新型交通系统多编组智轨列车(Autonomous rail rapid transit,ART)由于车体过长而存在的安全隐患,基于8个单目相机传感器和2个铰接角度传感器,提出改进的图像配准方法以生成单车厢环视图像。结合图像映射原理与几何对齐技术融合铰接传感器角度数据实现整车全景环视图像的生成。研究结果表明:在单车厢环视图像生成过程中,改进的基于固定棋盘格内角点的图像配准方法配准精度与效率更高,且实际操作更简单;在多车厢环视图像生成过程中,本文所提出的方法被证明了在不同的铰接角时都能够有效且清晰地生成整车的全景环视图像,这对可视化大型多编组车辆视野盲区以及主动为驾驶员提供行车环境信息从而保证车辆安全驾驶具有重要意义。     

基于LabVIEW的综合客运枢纽站智能监控系统设计

针对综合客运枢纽站客流的监控与管理需求,利用LabVIEW图形化编程平台和相应的硬件设备开发枢纽站智能监控系统,该系统使用模块化的设计方法。图像采集模块采用独特的方法解决了大范围监控的摄像头设置和视频分区显示等难题,并实现了监控视频的自动化分类存储。视频播放模块可以按要求对监控视频进行加减速和回放等播放操作,还可以通过扩展加入追踪定位功能。客流检测程序模块应用了LabVIEW视觉开发包中的图像处理与机器视觉相关函数,通过对监控视频的实时处理,得到车站客流信息,以实现对车站客流的智能化预警管理,为综合枢纽站客流管理提供了一定的解决办法。     

基于机器视觉的受电弓动态包络线检测系统

介绍了受电弓弓头结构及受电弓动态包络线机器视觉的检测系统组成,摄像机标定方法,并论述了动态包络线的检测原理和模板匹配算法。实验结果表明,该系统对受电弓动态包络线的分析提取方法可行,精度高,从而进一步为受电弓动态包络线检测提供了理论和实践基础。     

应用对象语义进行图像检索的新方法

为了降低图像高层语义与低层视觉特征之间的语义差异,本文以对象描述模型为基础,提出利用机器转换模型获取图像高层语义的方法。本方法首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后利用机器学习的方法,得到训练样本集中高层语义与分割后低层视觉特征之间的先验概率关系;在查询的过程中,利用得到的先验概率模型计算与高层语义所对应的最大概率视觉低层特征,最后利用该低层特征进行检索,达到缩短高层语义与低层特征之间的语义差异的目的。在一个拥有5000幅图像的图像库上所做的测试结果表明了该方法的有效性和可行性,同时该方法也为解决图像高层语义与视觉低层特征之间语义的矛盾开扩了思路。     

图像处理技术在轨道平顺度检测中的应用研究

对呼和浩特铁路局工务段各工区现有轨道长波不平顺激光检测仪进行研究。由于其工作时检测数据是靠人工来读取投射到激光靶面上的激光光斑位置,很难保证数据的准确性,而且在读取数据时,高亮的激光光斑会对人眼造成一定的伤害。由此本文提出,利用工业相机对激光靶面上的激光光斑图像进行采集,利用图像处理技术对采集到的光斑图像进行逻辑运算处理并进行轮廓提取,再运用椭圆拟合算法对处理后的光斑图像进行椭圆拟合,最后提取出拟合出椭圆参数的中心坐标就是检测的激光光斑中心坐标。以此方法来代替人工读数,从而减小人工读取坐标数据带来的误差并减少高亮光斑对人眼的伤害。     

城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术研究

为实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测,对城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术进行研究。提出一种基于图像处理的受电弓滑板磨耗检测方法,其步骤为:首先,对采集系统采集到的原始图像进行图像滤波,滤除原始图像中的混合噪声;然后,采用基于直方图凹度分析的自适应Canny边缘检测方法对滤波后的图像进行边缘检测,检测出图像内受电弓滑板边缘;最后,通过相机标定和曲线融合获得实际的受电弓滑板磨耗曲线,以判断受电弓滑板磨耗是否超限。试验结果表明:该方法能有效地检测出原始图像中的受电弓滑板磨耗曲线,能有效地实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测。     

基于机器视觉的钢轨表面检测光学模型的研究

在机器视觉的检测中,图像是整个系统中最重要的原始数据,其质量决定了后期图像处理的效果和速度。为探讨高质量图像的采集,提出一种基于线阵CCD相机和线阵光源的钢轨表面缺陷检测的光学理论模型,分析线阵CCD采集系统中振动模糊的原因,推导出图像灰度值与系统振动幅度和缺陷深度的关系,研究光源照射角度和相机拍摄角度对图像灰度和缺陷区域对比度的影响,并通过实验验证模型的合理性。结果表明:缺陷区域图像灰度值随着钢轨表面缺陷深度增大而降低,采用较低的光源照射角度可增大缺陷与背景的对比度,突出缺陷特征便于后期图像处理的缺陷识别。