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

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摘要：實驗結果表明，該算法能夠在大多數情況下實時、準確地檢測和跟蹤接觸線，保證城市軌道的安全運行。

0 引言

隨著我國電氣化鐵路向高速、重載方向的不斷發展，接觸網- 在高速運行狀態下，受電弓越來越受到關注[1-2]。由于接觸網與受電弓滑板長期保持接觸，在機車行駛過程中始終磨損，給機車取電性能帶來諸多不可靠因素，直接影響機車行駛狀態，嚴重時造成安全事故。因此，需要實時檢測接觸網的運行狀態，以確保機車的安全運行。

近年來，國內外對接觸網運行狀態的監測引起了研究學者的廣泛關注。文獻[3]提出了基于圖像處理的鐵路接觸網檢測系統，以識別接觸線的導高、拉出值和硬點。文獻[4]利用高精度傳感器收集線夾溫度等參數，提出了基于張力和溫度的在線監控系統。文獻[5] 研究了一套牽引電源接觸網溫度在線監測系統，但只檢測了接觸網某些關鍵部位的溫度。西安理工大學熊磊開發了一套基于紅外熱像儀的接觸網載流溫度監測管理系統，對實現自動監測具有重要意義。

由于機車在行駛過程中需要經常更換道路岔口，為了解決弓網分離引起的安全事故，本文提出了接觸網目標檢測和跟蹤算法，可以實時快速檢測接觸網，準確跟蹤接觸線。

1 算法概述

該算法主要分為兩部分：接觸線檢測和參數提取和跟蹤。檢測部分首先對輸入幀進行灰度化處理，然后分別使用OTSU 提取接觸網的邊緣特征有兩種方法：自適應閾值分割和邊緣檢測Hough 連接直線邊緣的變換。在紅外視頻圖像序列中，絕大多數接觸線和承力索成對出現，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接觸線的參數和跟蹤參數。首先使用參數提取部分Hough 根據收集到的紅外視頻，發現收集到的視頻圖像中的接觸網導線出現在圖片中，通常是2~4 因此，需要根據直線數量點進行討論，然后判斷和提取接觸網目標的直線參數；通過卡爾曼濾波器預測紅外圖像中接觸線的參數跟蹤部分，再次獲取實際接觸線的測量參數，并將參數與接觸線逐一匹配，最終實現紅外視頻中接觸線的檢測和跟蹤。接觸網目標檢測和跟蹤算法流程。

2 接觸線檢測

2.1 圖像預處理

首先，紅外圖像(見圖2a）轉換為灰度圖像(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]，操作簡單，不受圖像亮度和對比度的影響，廣泛應用于數字圖像處理。最后，為了獲取圖像的邊緣信息， 采用prewitt邊緣檢測算法[8]提取接觸網的邊緣特征信息，獲取二值化邊緣圖像(見圖2dNordic代理）。Prewitt 邊緣檢測算子對噪聲有一定的抑制能力，對噪聲大、灰度漸變的圖像處理有較好的邊緣效果。充分利用OTSU 自適應閾值分割和Prewitt 與傳統的邊緣檢測算法相比，算子具有邊緣細節更清晰、背景噪聲更小的優點，可以更完整、更準確地提取邊緣信息。

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

式中：x1(s,:) 是在第s 幀接觸線參數的預測矩陣，A 表示由s-1 幀最優估計x(s-1) 推測出第s 幀接觸線軌跡參數觀測矩陣，w 預測模型的過程噪聲，B 控制矩陣表示控制量w 如何作用于當前狀態？由于是對紅外視頻中目標接觸線參數的預測，這里的平均值為0 高斯噪聲模擬預測中產生的誤差。視頻中每幀的不確定性都是通過狀態噪聲協方差矩陣來表示的，預測參數必須不準確。本文通過狀態噪聲協方差矩陣Q 表示預測過程中的誤差，包括一些不確定因素，預測誤差協方差矩陣是

式中，p1(s,:) 協方差矩陣是下一幀接觸線位置參數的預測誤差，p(s-1,:) 觀測誤差協方差矩陣是前一幀位置參數的最佳估計，A 預測上一幀的最佳估計s 幀接觸線軌跡的參數轉移矩陣的轉移矩陣。在紅外視頻中，接觸線在實際檢測中無論如何都無法避免誤差Hough 嚴格來說，變換檢測的接觸線只是對接觸線參數的預測和估計。Kalman 由預測過程和測量修正兩部分組成，包括預測接觸線當前位置參數和預測誤差協方差。濾波器校正部分主要是更新預測狀態，包括Kalman 更新濾波增益，利用濾波增益K(s) 修正位置參數值和協方差。

卡爾曼增益表達式為

式中，k(s) 為第s 卡爾曼濾波常數幀，R 是參數觀測噪聲協方差矩陣，即參數的測量誤差，H 從預測參數到預測參數的參數轉移矩陣。

數學表達式推測了接觸線下一幀位置參數的最佳估計值

式中，x1(s,:) 是第s 幀接觸線實際軌跡的參數推測值，y(s,:) 是第s 幀接觸線參數的實際測量值是參數觀測值。

最后，更新紅外視頻圖像中接觸線實際位置參數與檢測位置參數之間的誤差協方差矩陣，即更新預測誤差協方差矩陣

從以上分析可以看出，卡爾曼濾波所使用的信息都是時域內的量， 因此，卡爾曼濾波器是在時域內設計的， 適用于多維情況。本文利用卡爾曼濾波器預測當前視頻幀接觸線的參數來估計接觸線的軌跡位置。如果在紅外視頻的某一幀中沒有檢測到接觸線的參數，也沒有預測到接觸線的參數，則放棄記錄視頻幀接觸線的軌跡位置。

4 實驗結果

采用本文實驗MATLAB R2018a 工作環境為：CPU：Intel Core i5-8250U@ 1.6 GHz 1.8 GHz，內存：8G，Windows10 操作系統。使用MATLAB 仿真實現MP4 從接觸網絡視頻文件到序列幀的轉換。以此序列圖為例，對接觸線的跟蹤成功實現。實驗結果表明，該算法具有良好的準確性和顯著的跟蹤效果，在電氣化鐵路的快速發展、接觸線檢測和跟蹤研究中具有良好的應用價值。

5 結語

由于機車在行駛過程中需要頻繁更換線路，以確保機車的高速安全運行，本文提出了高速鐵路接觸線的檢測和跟蹤方法，以解決駕駛過程中弓網分離引起的安全事故，克服了許多類似的運動目標和復雜的運動問題。為了準確跟蹤紅外視頻中的接觸線，使用它Hough 直線參數和卡爾曼濾波跟蹤參數的轉換提取，但不能進行自適應檢測。Hough 變換檢測速度仍有上升空間。此外，在接觸線運動特征變化不大的情況下，卡爾曼濾波器跟蹤參數跟蹤相對穩定，但在目標位置嚴重屏蔽等復雜背景下，跟蹤效果較差，需要在后續工作中進一步研究。

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(本文來源《IC2021年1月，代理雜志