[發明專利]一種識別列車型號的方法、裝置和設備

在審

• 申請號: 201711480287.2
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108171248A
• 公開（公告）日: 2018-06-15
• 發明（設計）人: 陳卓;關健
• 申請（專利權）人: 武漢璞華大數據技術有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/44;G06K9/40
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

本發明提供了一種識別列車型號的方法、裝置和設備，所述方法包括：采集待識別列車的圖像數據，并提取圖像數據中預先設定的特征區域；通過計算每個特征區域的特征值，獲取與圖像數據對應的第一特征值集合；將第一特征值集合輸入預先建立的列車型號識別模型，獲取輸出的與待識別列車對應的目標型號。本發明通過基于預先設定的特征區域對應的特征值集合，利用特征區域之間的差異對列車型號進行判斷，實現了對列車型號的識別，且具有較高精度。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，具體涉及一種識別列車型號的方法、裝置和設備。

背景技術

列車，即成列的車組，分為兩大類型，鐵路列車：即火車，這是一般形態；公路列車：即組列式汽車、汽車組列、公路車組體，有澳大利亞的礦山運輸車組，有中國的智軌列車。

為了有效地對列車進行調度和管理，需要在列車到達車站前獲取到列車的相關信息；而現有技術中，安裝在軌道兩側的識別裝置通常只能對列車的運行速度進行識別，而列車在高速運行狀態下難以通過肉眼進行識別；且隨著列車技術的不斷發展，列車的型號和種類也不斷增加。

發明內容

針對現有技術中存在的上述缺陷，本發明提供一種識別列車型號的方法、裝置和設備。

本發明的一方面提供一種識別列車型號的方法，包括：采集待識別列車的圖像數據，并提取圖像數據中預先設定的特征區域；通過計算每個特征區域的特征值，獲取與圖像數據對應的第一特征值集合；將第一特征值集合輸入預先建立的列車型號識別模型，獲取輸出的與待識別列車對應的目標型號。

其中，所述獲取輸出的與待識別列車對應的目標型號的步驟后還包括：獲取目標型號對應的第二特征值集合；分別對第一特征值集合及第二特征值集合中各特征區域對應的特征值進行比較，獲取第一特征值集合與第二特征值集合之間的相似度；若相似度大于預設閾值，則確認待識別列車的型號為目標型號。

其中，所述采集待識別列車的圖像數據的步驟后還包括：對圖像數據進行圖像增強處理和/或圖像平滑處理；其中，所述圖像增強處理具體包括對圖像數據進行灰度拉伸處理、直方圖均衡處理以及歸一化處理；所述圖像平滑處理具體包括采用選取的閾值，對圖像數據中的像素進行濾波處理，所述選取的閾值為像素與周圍灰階差的均方值。

其中，所述提取圖像數據中預設的特征區域的步驟具體包括：對所述圖像數據進行識別，獲取各特征區域的輪廓信息；并根據所述輪廓信息，提取各特征區域對應的輪廓。

其中，所述采集待識別列車的圖像數據的步驟具體包括：在待識別列車的運行過程中，對待識別列車進行連續拍攝，獲取多個子圖像數據；根據時間順序，對多個子圖像數據進行拼接處理，獲取圖像數據，其中，所述圖像數據包括待識別列車的完整外形數據。

其中，所述將第一特征值集合輸入預先建立的列車型號識別模型的步驟前還包括：將特征值集合以及與特征值集合對應的列車型號分別作為輸入值和輸出值進行模型訓練，獲取訓練完成的列車型號識別模型。

其中，所述特征區域包括車頭區域、車身區域、車窗區域、車頂區域、車輪區域和車廂間的連接區域中的至少一個。

本發明的另一方面提供一種識別列車型號的裝置，包括：提取模塊，用于采集待識別列車的圖像數據，并提取圖像數據中預先設定的特征區域；獲取模塊，用于通過計算每個特征區域的特征值，獲取與圖像數據對應的第一特征值集合；識別模塊，用于將第一特征值集合輸入預先建立的列車型號識別模型，獲取輸出的與待識別列車對應的目標型號。