專(zhuān)利名稱(chēng)：一種鐵路貨運(yùn)列車(chē)圖像中裝載平衡檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理方法，尤其涉及一種鐵路貨運(yùn)列車(chē)圖像中裝載平衡檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
鐵路貨運(yùn)列車(chē)會(huì)運(yùn)載各種貨物，工人在裝載貨物時(shí)由于人工的原因可能會(huì)導(dǎo)致裝載貨物的不平衡，隨著現(xiàn)代火車(chē)運(yùn)行速度的提高，裝載不平衡在火車(chē)高速運(yùn)行時(shí)會(huì)影響火車(chē)的平穩(wěn)運(yùn)行，因此，如何監(jiān)控鐵路貨運(yùn)的裝載平衡狀況從而保障鐵路貨運(yùn)的安全，是目前
鐵路貨運(yùn)的一個(gè)問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服上述問(wèn)題，本發(fā)明的目的是提供一種鐵路貨運(yùn)列車(chē)圖像中裝載平衡檢測(cè)方法，其能夠?qū)α熊?chē)裝載平衡進(jìn)行自動(dòng)的智能檢測(cè)和分析，提高鐵路貨運(yùn)的安全性。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下方法一種鐵路貨運(yùn)列車(chē)圖像中裝載平衡檢測(cè)方法，其包括如下步驟步驟I :獲取圖像，獲取鐵路貨運(yùn)列車(chē)圖像；步驟2 :去除背景和無(wú)關(guān)的位置，保留裝載區(qū)域圖像，獲得待處理圖像P ;步驟3 :均值偏移濾波，使用均值偏移算法對(duì)待處理圖像P進(jìn)行方向?yàn)閄軸的均值濾波，濾波器的窗口尺度為定值N，獲得去除噪音，強(qiáng)化前景邊緣的圖像，其中！■為自然數(shù)且3 ^ r ^ 7 ；步驟4 :SURF獲得特征點(diǎn)云，根據(jù)步驟3中獲得的圖像，利用SURF算法獲得特征點(diǎn)云;步驟5 :去除離散特征點(diǎn)，根據(jù)步驟4中獲得的特征點(diǎn)云，去除離散的特征點(diǎn)，只保留集中聚集的特征點(diǎn)；具體為A利用K-Mean算法將特征點(diǎn)云按照X，Y軸的坐標(biāo)，分成M類(lèi)，這里M為自然數(shù)且3彡M彡5 ;B計(jì)算各特征點(diǎn)到本類(lèi)中心點(diǎn)的距離；C當(dāng)特征點(diǎn)到本類(lèi)中心點(diǎn)距離大于設(shè)定的閾值T時(shí)，去除該特征點(diǎn)；步驟6 =K-Mean分割，對(duì)步驟3獲得的圖像進(jìn)行區(qū)域分割，使用K-Mean算法對(duì)圖像的灰度分布進(jìn)行K個(gè)分類(lèi)，這樣在圖像像素空間形成K組區(qū)間，根據(jù)不同的分類(lèi)區(qū)間，對(duì)圖像中的每一格像素進(jìn)行二次賦值，得到分割后的圖像P。，其中K為自然數(shù)；步驟7 :特征點(diǎn)重新分組和統(tǒng)計(jì)，根據(jù)步驟6的分割后的圖像P。，對(duì)步驟5獲得的特征點(diǎn)進(jìn)行重新分組和參數(shù)統(tǒng)計(jì)，具體步驟如下I)根據(jù)特征點(diǎn)在分割圖像P。的位置，對(duì)特征點(diǎn)云進(jìn)行分類(lèi)，將步驟5獲得的特征點(diǎn)云分為K組；
2)計(jì)算同一組特征點(diǎn)云的中心坐標(biāo)Ck，k e K ;步驟8 :裝載平衡判斷，對(duì)步驟7獲得圖像中的裝載狀態(tài)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)是否存在左右兩側(cè)裝載平衡異常的情況，具體步驟如下a將圖像平均分為左右兩部分；b計(jì)算左右兩端特征點(diǎn)云的中心點(diǎn)到整幅圖像中心的距離Disl和Dis2 ；c計(jì)算屬于左邊的Ck到整幅圖像的平均距離DisCl ；d計(jì)算屬于右邊的Ck到整幅圖像的平均距離DisC2e如果Disl與Dis2的絕對(duì)差值大于設(shè)定閾值，就認(rèn)為裝載平衡異常；如果DisCl與DisC2的絕對(duì)差值大于設(shè)定閾值,就認(rèn)為裝載平衡異常。 優(yōu)選地，r=3。優(yōu)選地，M=4。本發(fā)明的有益效果是通過(guò)對(duì)運(yùn)行途中的鐵路貨運(yùn)火車(chē)的裝載區(qū)域圖像的處理和檢測(cè)，獲取貨物的裝載情況，為鐵路貨運(yùn)提供安全運(yùn)行的保障。


圖I為本發(fā)明的檢測(cè)方法示意圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的檢測(cè)方法做出說(shuō)明。參見(jiàn)圖1，本發(fā)明提供了一種鐵路貨運(yùn)列車(chē)圖像中裝載平衡檢測(cè)方法，其包括如下步驟步驟I :獲取圖像，獲取鐵路貨運(yùn)列車(chē)圖像，通過(guò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)來(lái)獲取運(yùn)行中的鐵路貨運(yùn)列車(chē)圖像；步驟2 :去除背景和無(wú)關(guān)的位置，保留裝載區(qū)域圖像，獲得待處理圖像P ;步驟3 :均值偏移濾波，使用均值偏移算法對(duì)待處理圖像P進(jìn)行方向?yàn)閄軸的均值濾波，濾波器的窗口尺度為定值N，獲得去除噪音，強(qiáng)化前景邊緣的圖像，其中N為自然數(shù)且3 ^ r ^ 7,優(yōu)選 r=3 ；均值偏移濾波原理如下如果有一個(gè)中心點(diǎn)X，獲得其周?chē)拨莻€(gè)鄰域像素點(diǎn)Xi (i e η)，通過(guò)下面的公式進(jìn)行計(jì)算，最終獲得偏移濾波向量Hl(X):
ΠIiif~sV Jf f--—I
,P WiLrf ' I - -1其中K (X)使用高斯函數(shù)表示如下KCx) = W~ s ^對(duì)大小為[w|h]的圖像P，以每一個(gè)像素點(diǎn)為中心X，以窗口半徑尺度為r，進(jìn)行如下步驟，直到所以像素完成濾波處理對(duì)每個(gè)中心點(diǎn)X，計(jì)算m(x) ；>|# m(x)的值賦給X;如果I Im(X)-X < s| |，結(jié)束，否則繼續(xù)步驟1-2;其中，ε為設(shè)置的固定閾值，一般在O. 001至
2.5之間。
步驟4 :SURF獲得特征點(diǎn)云，根據(jù)步驟3中獲得的圖像，利用SURF算法獲得特征點(diǎn)云;步驟5 :去除離散特征點(diǎn)，根據(jù)步驟4中獲得的特征點(diǎn)云，去除離散的特征點(diǎn)，只保留集中聚集的特征點(diǎn)；具體為A利用K-Mean算法將特征點(diǎn)云按照X，Y軸的坐標(biāo)，分成M類(lèi)，這里M為自然數(shù)且3彡M彡5;優(yōu)選M=4B計(jì)算各特征點(diǎn)到本類(lèi)中心點(diǎn)的距離；C當(dāng)特征點(diǎn)到本類(lèi)中心點(diǎn)距離大于設(shè)定的閾值T時(shí)，去除該特征點(diǎn)；這其中，K均值算法的步驟如下假設(shè)對(duì)m個(gè)對(duì)象進(jìn)行K個(gè)分類(lèi) (I)以隨機(jī)初始化中心點(diǎn)作為K個(gè)分類(lèi)對(duì)象的初始聚類(lèi)中心。(2)計(jì)算每個(gè)對(duì)象與這些中心對(duì)象的距離，并根據(jù)最小距離分配到K個(gè)聚類(lèi)中的某一個(gè)。(3)使每個(gè)聚類(lèi)中所有的樣本的均值作為新的聚類(lèi)中心。重復(fù)(2)和(3)直到聚類(lèi)中心不再變化。步驟6 =K-Mean分割，對(duì)步驟3獲得的圖像進(jìn)行區(qū)域分割，使用K-Mean算法對(duì)圖像的灰度分布進(jìn)行K個(gè)分類(lèi)，這樣在圖像像素空間形成K組區(qū)間，根據(jù)不同的分類(lèi)區(qū)間，對(duì)圖像中的每一格像素進(jìn)行二次賦值，得到分割后的圖像P。，其中K為自然數(shù)；步驟7 :特征點(diǎn)重新分組和統(tǒng)計(jì)，根據(jù)步驟6的分割后的圖像P。，對(duì)步驟5獲得的特征點(diǎn)進(jìn)行重新分組和參數(shù)統(tǒng)計(jì)，具體步驟如下I)根據(jù)特征點(diǎn)在分割圖像P。的位置，對(duì)特征點(diǎn)云進(jìn)行分類(lèi)，將步驟5獲得的特征點(diǎn)云分為K組；2)計(jì)算同一組特征點(diǎn)云的中心坐標(biāo)Ck，k e K ;步驟8 :裝載平衡判斷，對(duì)步驟7獲得圖像中的裝載狀態(tài)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)是否存在左右兩側(cè)裝載平衡異常的情況，具體步驟如下a將圖像平均分為左右兩部分；b計(jì)算左右兩端特征點(diǎn)云的中心點(diǎn)到整幅圖像中心的距離Disl和Dis2 ；c計(jì)算屬于左邊的Ck到整幅圖像的平均距離DisCl ；d計(jì)算屬于右邊的Ck到整幅圖像的平均距離DisC2e如果Disl與Dis2的絕對(duì)差值大于設(shè)定閾值,就認(rèn)為裝載平衡異常；如果DisCl與DisC2的絕對(duì)差值大于設(shè)定閾值,就認(rèn)為裝載平衡異常。以上對(duì)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)例進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明，但所述內(nèi)容僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，不能被認(rèn)為用于限定本發(fā)明的實(shí)施范圍。凡依本發(fā)明申請(qǐng)范圍所作的均等變化與改進(jìn)等，均應(yīng)仍歸屬于本發(fā)明的專(zhuān)利涵蓋范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種鐵路貨運(yùn)列車(chē)圖像中裝載平衡檢測(cè)方法，其包括如下步驟 步驟I:獲取圖像，獲取鐵路貨運(yùn)列車(chē)圖像； 步驟2 :去除背景和無(wú)關(guān)的位置，保留裝載區(qū)域圖像，獲得待處理圖像P ； 步驟3 :均值偏移濾波，使用均值偏移算法對(duì)待處理圖像P進(jìn)行方向?yàn)閄軸的均值濾波，濾波器的窗口尺度為定值r，獲得去除噪音，強(qiáng)化前景邊緣的圖像，其中N為自然數(shù)且3≤ r ≤ 7 ； 步驟4 =SURF獲得特征點(diǎn)云，根據(jù)步驟3中獲得的圖像，利用SURF算法獲得特征點(diǎn)云；步驟5 :去除離散特征點(diǎn)，根據(jù)步驟4中獲得的特征點(diǎn)云，去除離散的特征點(diǎn)，只保留集中聚集的特征點(diǎn)；具體為 A利用K-Mean算法將特征點(diǎn)云按照X，Y軸的坐標(biāo)，分成M類(lèi)，這里M為自然數(shù)且3≤M≤5 ; B計(jì)算各特征點(diǎn)到本類(lèi)中心點(diǎn)的距離； C當(dāng)特征點(diǎn)到本類(lèi)中心點(diǎn)距離大于設(shè)定的閾值T時(shí)，去除該特征點(diǎn)； 步驟6 =K-Mean分割，對(duì)步驟3獲得的圖像進(jìn)行區(qū)域分割，使用K-Mean算法對(duì)圖像的灰度分布進(jìn)行K個(gè)分類(lèi)，這樣在圖像像素空間形成K組區(qū)間，根據(jù)不同的分類(lèi)區(qū)間，對(duì)圖像中的每一格像素進(jìn)行二次賦值，得到分割后的圖像P。，其中K為自然數(shù)； 步驟7 :特征點(diǎn)重新分組和統(tǒng)計(jì)，根據(jù)步驟6的分割后的圖像P。，對(duì)步驟5獲得的特征點(diǎn)進(jìn)行重新分組和參數(shù)統(tǒng)計(jì)，具體步驟如下 1)根據(jù)特征點(diǎn)在分割圖像P。的位置，對(duì)特征點(diǎn)云進(jìn)行分類(lèi)，將步驟5獲得的特征點(diǎn)云分為K組； 2)計(jì)算同一組特征點(diǎn)云的中心坐標(biāo)Ck,k e K ; 步驟8 :裝載平衡判斷，對(duì)步驟7獲得圖像中的裝載狀態(tài)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)是否存在左右兩側(cè)裝載平衡異常的情況，具體步驟如下a將圖像平均分為左右兩部分； b計(jì)算左右兩端特征點(diǎn)云的中心點(diǎn)到整幅圖像中心的距離Disl和Dis2 ； c計(jì)算屬于左邊的Ck到整幅圖像的平均距離DisCl ； d計(jì)算屬于右邊的Ck到整幅圖像的平均距離DisC2 e如果Disl與Dis2的絕對(duì)差值大于設(shè)定閾值，就認(rèn)為裝載平衡異常；如果DisCl與DisC2的絕對(duì)差值大于設(shè)定閾值,就認(rèn)為裝載平衡異常。
2.如權(quán)利要求I所述的檢測(cè)方法，其特征在于所述r=3。
3.如權(quán)利要求I或2所述的檢測(cè)方法，其特征在于所述M=4。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種鐵路貨運(yùn)列車(chē)圖像中裝載平衡檢測(cè)方法，其包括如下步驟獲取圖像；獲得待處理圖像；均值偏移濾波；利用SURF算法提取左右兩側(cè)圖像的不變紋理特征點(diǎn)；然后通過(guò)分割后的區(qū)域，確定左右兩側(cè)貨物的特征點(diǎn)分布范圍；最后通過(guò)計(jì)算分布范圍的幾何數(shù)據(jù)，判斷圖像中左右兩側(cè)貨物的裝載是否平衡。本發(fā)明的有益效果是通過(guò)本發(fā)明的方法來(lái)對(duì)鐵路貨運(yùn)列車(chē)的裝載狀況進(jìn)行檢測(cè)，獲取是否裝載平衡的信息，為鐵路貨運(yùn)的安全提供相關(guān)的數(shù)據(jù)，保證貨運(yùn)列車(chē)運(yùn)行的安全。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102867305SQ20121032538
公開(kāi)日2013年1月9日 申請(qǐng)日期2012年9月5日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月5日
發(fā)明者俞大海, 單玉堂, 韓建楓, 陳鐘, 李書(shū)軍, 李震, 顧輝 申請(qǐng)人:天津光電高斯通信工程技術(shù)有限公司