[發明專利]一種基于預測權重的軌道轉彎識別方法

在審

• 申請號: 202011310883.8
• 申請日: 2020-11-20
• 公開（公告）號: CN112287888A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 康燕仁;牛俊武;姬曉義;劉藝;陳亮;宋志華;幸仁飛;李巖;石龍
• 申請（專利權）人: 中國鐵建電氣化局集團第二工程有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46
• 代理公司: 成都點睛專利代理事務所(普通合伙) 51232
• 代理人: 孫一峰

1.一種基于預測權重的軌道轉彎識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、通過攝像裝置實時捕獲工程車前方目標圖像；

S2、確定ROI區域，從S1獲取的目標圖像中，選取圖像核心部分能區分軌道是直行還是轉彎的方框區域；

S3、對ROI區域內的目標圖像采用直方圖均衡化，進行圖像增強；

S4、采用Sobel變換對目標圖像進行邊緣檢測；

S5、采用改進的Bernsen算法對邊緣檢測的圖像進行二值化，具體為：

假設G(x,y)為原始圖像，(x,y)為像素點位置，且窗口大小為(2w+1)*(2w+1)，則該窗口下的閾值T₁(x,y)為：

其中，i、j表示步長；

假設高斯濾波器模版為H₁(x,y)，則高斯濾波后的圖像為：

K₁(x,y)＝G(x,y)*H₁(x,y)

經高斯濾波后的Bernsen閾值T₂(x,y)為：

假設中值波器模版為H₂(x,y)，則中值濾波后的圖像為：

K₂(x,y)＝G(x,y)*H₂(x,y)

經高斯濾波后的Bernsen閾值T₃(x,y)為：

令最佳閾值T(x,y)為：

T(x,y)＝(1-a-b)T₁(x,y)+aT₂(x,y)+bT₃(x,y)

式中0a1,0b1,0a+b1；

確定了最佳閾值后，再與原圖像G(x,y)進行比較，若G(x,y)比閾值小則標為背景像素取0，若比閾值大則標為目標像素取1：

得到的B(x,y)就是預處理階段結束的二值化圖像；

S6、采用基于預測權重的Hough變換對圖像進行處理，具體為：

將二值化圖像經Hough變換后得到ρ，θ極坐標圖像，在該坐標中每個點代表二值化圖像中的一條直線，基于預測權重的Hough變換就是將前一幅極坐標下的值取權重c％，加到下一幅極坐標下，再進行歸一化；

S7、統計所有經過軌道中心點直線的比重，判斷鐵軌是直行還是轉彎。

2.根據權利要求1所述的一種基于預測權重的軌道轉彎識別方法，其特征在于，步驟S4具體為采用改進的Sobel變換對目標圖像進行邊緣檢測：采用45°、90°和135°的Sobel算子，假設3×3模版的原圖像F(x,y)為：

將三種Sobel算子分別與上述原圖像作卷積得：

S_45°＝(L₂₃+L₃₂+2L₃₃)-(L₁₂+L₂₁+2L₁₁)

S_90°＝(L₁₁+L₃₁+2L₂₁)-(L₁₃+L₃₃+2L₂₃)

S_135°＝(L₂₁+L₃₂+2L₃₁)-(L₁₂+L₂₃+2L₁₃)

將綜合梯度值用無窮范數表示：

得到的G(x,y)為邊緣檢測后的圖像。

3.根據權利要求1或2所述的一種基于預測權重的軌道轉彎識別方法，其特征在于，所述步驟S7的具體方法為：

從極坐標下選擇最密集的前100個點，代表100條直線，由于直行的鐵軌每次都相交于遠處同一點，將該點作為中心點，統計經過中心點附近的直線，根據其占所有100條直線的比重判斷鐵軌時直行還是轉彎。

4.根據權利要求3所述的一種基于預測權重的軌道轉彎識別方法，其特征在于，步驟S7具體方法為：

假設中心點的笛卡爾坐標為(x₀,y₀)，某條直線在極坐標下的坐標為(ρ_i,θ_i)。則直線在笛卡爾坐標下的方程為：

cosθ_ix+sinθ_iy-ρ_i＝0

根據點到直線的方程：

推導出軌道中心點到該直線的距離為：

對于512×512像素，當d_i≤5，該直線被認為經過中心點附近，統計這些直線在100條直線中所占比重大小，將比重設置為74％：