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作者簡(jiǎn)介：李培云(1995-)，女，安徽滁州人，碩士，主要研究方向是機(jī)器視覺，E-mail：1125924814@qq.com。

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摘要：實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠在大多數(shù)情況下實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地檢測(cè)和跟蹤接觸線，保證城市軌道的安全運(yùn)行。

0 引言

隨著我國電氣化鐵路向高速、重載方向的不斷發(fā)展，接觸網(wǎng)- 在高速運(yùn)行狀態(tài)下，受電弓越來越受到關(guān)注[1-2]。由于接觸網(wǎng)與受電弓滑板長期保持接觸，在機(jī)車行駛過程中始終磨損，給機(jī)車取電性能帶來諸多不可靠因素，直接影響機(jī)車行駛狀態(tài)，嚴(yán)重時(shí)造成安全事故。因此，需要實(shí)時(shí)檢測(cè)接觸網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，以確保機(jī)車的安全運(yùn)行。

近年來，國內(nèi)外對(duì)接觸網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)引起了研究學(xué)者的廣泛關(guān)注。文獻(xiàn)[3]提出了基于圖像處理的鐵路接觸網(wǎng)檢測(cè)系統(tǒng)，以識(shí)別接觸線的導(dǎo)高、拉出值和硬點(diǎn)。文獻(xiàn)[4]利用高精度傳感器收集線夾溫度等參數(shù)，提出了基于張力和溫度的在線監(jiān)控系統(tǒng)。文獻(xiàn)[5] 研究了一套牽引電源接觸網(wǎng)溫度在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，但只檢測(cè)了接觸網(wǎng)某些關(guān)鍵部位的溫度。西安理工大學(xué)熊磊開發(fā)了一套基于紅外熱像儀的接觸網(wǎng)載流溫度監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，對(duì)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)監(jiān)測(cè)具有重要意義。

由于機(jī)車在行駛過程中需要經(jīng)常更換道路岔口，為了解決弓網(wǎng)分離引起的安全事故，本文提出了接觸網(wǎng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法，可以實(shí)時(shí)快速檢測(cè)接觸網(wǎng)，準(zhǔn)確跟蹤接觸線。

1 算法概述

該算法主要分為兩部分：接觸線檢測(cè)和參數(shù)提取和跟蹤。檢測(cè)部分首先對(duì)輸入幀進(jìn)行灰度化處理，然后分別使用OTSU 提取接觸網(wǎng)的邊緣特征有兩種方法：自適應(yīng)閾值分割和邊緣檢測(cè)Hough 連接直線邊緣的變換。在紅外視頻圖像序列中，絕大多數(shù)接觸線和承力索成對(duì)出現(xiàn)，視頻圖像呈直線，因此接觸線和承力索在視覺上沒有顯著特征，難以跟蹤目標(biāo)接觸線。因此，跟蹤部分主要用于Hough 用卡爾曼濾波法改變提取目標(biāo)接觸線的參數(shù)和跟蹤參數(shù)。首先使用參數(shù)提取部分Hough 根據(jù)收集到的紅外視頻，發(fā)現(xiàn)收集到的視頻圖像中的接觸網(wǎng)導(dǎo)線出現(xiàn)在圖片中，通常是2~4 因此，需要根據(jù)直線數(shù)量點(diǎn)進(jìn)行討論，然后判斷和提取接觸網(wǎng)目標(biāo)的直線參數(shù)；通過卡爾曼濾波器預(yù)測(cè)紅外圖像中接觸線的參數(shù)跟蹤部分，再次獲取實(shí)際接觸線的測(cè)量參數(shù)，并將參數(shù)與接觸線逐一匹配，最終實(shí)現(xiàn)紅外視頻中接觸線的檢測(cè)和跟蹤。接觸網(wǎng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法流程。

2 接觸線檢測(cè)

2.1 圖像預(yù)處理

首先，紅外圖像(見圖2a）轉(zhuǎn)換為灰度圖像(見圖2)b），它可以提高圖像中的特征信息，提高圖像處理的工作效率，也便于進(jìn)一步處理圖像（如圖像噪聲、圖像分割等）。其次， 利用大津法自適應(yīng)圖像閾值，分割后獲得二值圖像(見圖2c）。大津法是圖像分割中閾值選擇的最佳算法[7]，操作簡(jiǎn)單，不受圖像亮度和對(duì)比度的影響，廣泛應(yīng)用于數(shù)字圖像處理。最后，為了獲取圖像的邊緣信息， 采用prewitt邊緣檢測(cè)算法[8]提取接觸網(wǎng)的邊緣特征信息，獲取二值化邊緣圖像(見圖2dNordic代理）。Prewitt 邊緣檢測(cè)算子對(duì)噪聲有一定的抑制能力，對(duì)噪聲大、灰度漸變的圖像處理有較好的邊緣效果。充分利用OTSU 自適應(yīng)閾值分割和Prewitt 與傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法相比，算子具有邊緣細(xì)節(jié)更清晰、背景噪聲更小的優(yōu)點(diǎn)，可以更完整、更準(zhǔn)確地提取邊緣信息。

假設(shè)紅外視頻中的目標(biāo)接觸線s 幀以使用一個(gè)向量參數(shù)Peak(s,:) 其中rho_max 極坐標(biāo)系下半徑最大值表示其接觸線參數(shù)，theta_max 極坐標(biāo)系下角度最大值表示其接觸線參數(shù)。

式中：x1(s,:) 是在第s 幀接觸線參數(shù)的預(yù)測(cè)矩陣，A 表示由s-1 幀最優(yōu)估計(jì)x(s-1) 推測(cè)出第s 幀接觸線軌跡參數(shù)觀測(cè)矩陣，w 預(yù)測(cè)模型的過程噪聲，B 控制矩陣表示控制量w 如何作用于當(dāng)前狀態(tài)？由于是對(duì)紅外視頻中目標(biāo)接觸線參數(shù)的預(yù)測(cè)，這里的平均值為0 高斯噪聲模擬預(yù)測(cè)中產(chǎn)生的誤差。視頻中每幀的不確定性都是通過狀態(tài)噪聲協(xié)方差矩陣來表示的，預(yù)測(cè)參數(shù)必須不準(zhǔn)確。本文通過狀態(tài)噪聲協(xié)方差矩陣Q 表示預(yù)測(cè)過程中的誤差，包括一些不確定因素，預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差矩陣是

式中，p1(s,:) 協(xié)方差矩陣是下一幀接觸線位置參數(shù)的預(yù)測(cè)誤差，p(s-1,:) 觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣是前一幀位置參數(shù)的最佳估計(jì)，A 預(yù)測(cè)上一幀的最佳估計(jì)s 幀接觸線軌跡的參數(shù)轉(zhuǎn)移矩陣的轉(zhuǎn)移矩陣。在紅外視頻中，接觸線在實(shí)際檢測(cè)中無論如何都無法避免誤差Hough 嚴(yán)格來說，變換檢測(cè)的接觸線只是對(duì)接觸線參數(shù)的預(yù)測(cè)和估計(jì)。Kalman 由預(yù)測(cè)過程和測(cè)量修正兩部分組成，包括預(yù)測(cè)接觸線當(dāng)前位置參數(shù)和預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差。濾波器校正部分主要是更新預(yù)測(cè)狀態(tài)，包括Kalman 更新濾波增益，利用濾波增益K(s) 修正位置參數(shù)值和協(xié)方差。

卡爾曼增益表達(dá)式為

式中，k(s) 為第s 卡爾曼濾波常數(shù)幀，R 是參數(shù)觀測(cè)噪聲協(xié)方差矩陣，即參數(shù)的測(cè)量誤差，H 從預(yù)測(cè)參數(shù)到預(yù)測(cè)參數(shù)的參數(shù)轉(zhuǎn)移矩陣。

數(shù)學(xué)表達(dá)式推測(cè)了接觸線下一幀位置參數(shù)的最佳估計(jì)值

式中，x1(s,:) 是第s 幀接觸線實(shí)際軌跡的參數(shù)推測(cè)值，y(s,:) 是第s 幀接觸線參數(shù)的實(shí)際測(cè)量值是參數(shù)觀測(cè)值。

最后，更新紅外視頻圖像中接觸線實(shí)際位置參數(shù)與檢測(cè)位置參數(shù)之間的誤差協(xié)方差矩陣，即更新預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差矩陣

從以上分析可以看出，卡爾曼濾波所使用的信息都是時(shí)域內(nèi)的量， 因此，卡爾曼濾波器是在時(shí)域內(nèi)設(shè)計(jì)的， 適用于多維情況。本文利用卡爾曼濾波器預(yù)測(cè)當(dāng)前視頻幀接觸線的參數(shù)來估計(jì)接觸線的軌跡位置。如果在紅外視頻的某一幀中沒有檢測(cè)到接觸線的參數(shù)，也沒有預(yù)測(cè)到接觸線的參數(shù)，則放棄記錄視頻幀接觸線的軌跡位置。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

采用本文實(shí)驗(yàn)MATLAB R2018a 工作環(huán)境為：CPU：Intel Core i5-8250U@ 1.6 GHz 1.8 GHz，內(nèi)存：8G，Windows10 操作系統(tǒng)。使用MATLAB 仿真實(shí)現(xiàn)MP4 從接觸網(wǎng)絡(luò)視頻文件到序列幀的轉(zhuǎn)換。以此序列圖為例，對(duì)接觸線的跟蹤成功實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有良好的準(zhǔn)確性和顯著的跟蹤效果，在電氣化鐵路的快速發(fā)展、接觸線檢測(cè)和跟蹤研究中具有良好的應(yīng)用價(jià)值。

5 結(jié)語

由于機(jī)車在行駛過程中需要頻繁更換線路，以確保機(jī)車的高速安全運(yùn)行，本文提出了高速鐵路接觸線的檢測(cè)和跟蹤方法，以解決駕駛過程中弓網(wǎng)分離引起的安全事故，克服了許多類似的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)問題。為了準(zhǔn)確跟蹤紅外視頻中的接觸線，使用它Hough 直線參數(shù)和卡爾曼濾波跟蹤參數(shù)的轉(zhuǎn)換提取，但不能進(jìn)行自適應(yīng)檢測(cè)。Hough 變換檢測(cè)速度仍有上升空間。此外，在接觸線運(yùn)動(dòng)特征變化不大的情況下，卡爾曼濾波器跟蹤參數(shù)跟蹤相對(duì)穩(wěn)定，但在目標(biāo)位置嚴(yán)重屏蔽等復(fù)雜背景下，跟蹤效果較差，需要在后續(xù)工作中進(jìn)一步研究。

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(本文來源《IC2021年1月，代理雜志