[發(fā)明專利]一種用于接觸網(wǎng)異常檢測的圖像處理方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010695528.0
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111563896B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 廖峪;林仁輝;蘇茂才;唐泰可
• 申請（專利權(quán)）人: 成都中軌軌道設(shè)備有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/73;G06V10/82;G06V10/46;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京正華智誠專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11870
• 代理人: 楊浩林

本發(fā)明公開了一種用于接觸網(wǎng)異常檢測的圖像處理方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，用于接觸網(wǎng)異常的檢測，將真實場景下獲取的接觸網(wǎng)圖像以理想狀態(tài)下的接觸網(wǎng)圖像為參考，先將兩個圖像進(jìn)行圖像維度的統(tǒng)一化，使兩個圖像在圖像內(nèi)容上能夠直接對標(biāo)，并在真實接觸網(wǎng)圖像中標(biāo)注出接觸網(wǎng)實際工作中常常會出現(xiàn)異?；蚬收系奈恢?，有針對性的對真實接觸網(wǎng)圖像進(jìn)行異常檢測，進(jìn)而避免了真實接觸網(wǎng)圖像中大范圍接觸網(wǎng)異常檢測的不準(zhǔn)確，本發(fā)明提供的圖像處理方法大大提高了接觸網(wǎng)異常檢測的準(zhǔn)確性和工作效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于接觸網(wǎng)異常檢測的圖像處理方法及裝置。

背景技術(shù)

由于計算機圖形和圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種生產(chǎn)和生活領(lǐng)域，例如工業(yè)尺寸測量、目標(biāo)識別、異常檢測、遙感數(shù)據(jù)特征提取、圖像修復(fù)和智能系統(tǒng)控制等等。在工業(yè)異常檢測中，需要采集圖像并對圖像進(jìn)行處理以實現(xiàn)對圖像中目標(biāo)主體的識別和檢測。

隨著高鐵時速的增加及全國高鐵網(wǎng)絡(luò)的快速覆蓋，為了保證高速列車的安全運營，接觸網(wǎng)需要經(jīng)常巡檢，目前對350Km/h的高速客運專線接觸網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行在線巡視的設(shè)備已經(jīng)初步成型。需要對接觸網(wǎng)的各種安全隱患進(jìn)行有效檢測，巡檢設(shè)備記錄大量視頻數(shù)據(jù)，然而面對海量的巡檢視頻數(shù)據(jù)，若僅靠人工判讀，工作量大，效率低、可靠性難以保證。我國鐵路線路上、分布廣、環(huán)境多樣，因此存在安全隱患問題的接觸網(wǎng)的位置很分散，如何準(zhǔn)確高效地對巡檢圖像進(jìn)行智能分析，降低巡檢人員勞動強度、提高工作效率、保證鐵路安全成為一個亟待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，本發(fā)明提供的用于接觸網(wǎng)異常檢測圖像處理方法的解決了現(xiàn)有通過圖像處理方法或人工進(jìn)行接觸網(wǎng)異常檢測準(zhǔn)確率不足和效率低下的問題。

為了達(dá)到上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種用于接觸網(wǎng)異常檢測的圖像處理方法，包括以下步驟：

S1、實時獲取真實接觸網(wǎng)圖像，并將其與標(biāo)準(zhǔn)接觸網(wǎng)圖像進(jìn)行位置對齊，進(jìn)而獲取當(dāng)前真實接觸網(wǎng)圖像的位置坐標(biāo)；

S2、基于真實接觸網(wǎng)圖像的位置坐標(biāo)，對真實接觸網(wǎng)圖像中的待檢測點進(jìn)行定位；

S3、將定位得到的待檢測點與標(biāo)準(zhǔn)接觸網(wǎng)圖像中的對應(yīng)位置進(jìn)行對比，并依次判斷真實接觸網(wǎng)圖像中的各待檢測點是否出現(xiàn)異常；

若是，則進(jìn)入步驟S5；

若否，則進(jìn)入步驟S4；

S4、判定當(dāng)前真實接觸網(wǎng)圖像對應(yīng)的接觸網(wǎng)范圍內(nèi)無異常，返回步驟S1；

S5、將判定為異常的待檢測點在當(dāng)前真實接觸網(wǎng)圖像中進(jìn)行標(biāo)記，并在圖中標(biāo)記該待檢測點的實際位置坐標(biāo)，完成接觸網(wǎng)圖像處理。

進(jìn)一步地，所述步驟S1具體為：

S11、實時獲取真實接觸網(wǎng)圖像，并對獲取的真實接觸網(wǎng)圖像進(jìn)行降噪處理，獲得與標(biāo)準(zhǔn)接觸網(wǎng)圖像相同像素質(zhì)量的真實接觸網(wǎng)圖像；

S12、使用SIFT算法分別對降噪處理后的真實接觸網(wǎng)圖像和標(biāo)準(zhǔn)接觸網(wǎng)圖像進(jìn)行接觸網(wǎng)邊緣的特征點提取，獲得對應(yīng)的兩組特征點；

S13、通過SURF算法對兩組特征點進(jìn)行匹配，獲得若干組特征點對，將其構(gòu)建為特征點對集合；

S14、通過Ransac算法對構(gòu)建的特征點對集合中的特征點進(jìn)行篩選，并更新特征點對集合；

S15、基于更新后的特征點對集合中特征點的匹配關(guān)系，獲得真實接觸網(wǎng)圖像中到標(biāo)準(zhǔn)接觸網(wǎng)圖像的透視變換矩陣；

S16、將真實接觸網(wǎng)圖像的四個頂點坐標(biāo)與透視變換矩陣相乘，獲得真實接觸網(wǎng)圖像四個頂點的坐標(biāo)，即真實接觸網(wǎng)圖像的位置坐標(biāo)。