蔣躍民 肖碩

摘 要:目前我國鐵路運輸存在較大安全隱患,主要在于沒有專門的設備對進入國鐵線路的運煤貨車檢查其是否存在偏載偏重的問題,而該文所設計的視頻識別技術系統很好地解決了這方面的問題,它的特點主要體現在以下兩點:第一是能夠提早告知抑塵站工作人員進行抑塵的準備工作,使之能夠更好地開展抑塵工作;第二是實現對運煤貨車裝載出現偏載偏重情況時及時報警,由此規避了貨車由于此類情況發生安全事故。
關鍵詞:貨物檢測 動態識別 圖像處理
中圖分類號:TP274 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2016)07(b)-0012-02
煤炭資源作為一種對國家工業以及社會發展起著十分重要作用的不可再生資源,在如今新的市場形勢下,國內外煤炭市場競爭十分激烈,在此情況下,煤炭資源的開挖與使用更應該在合理的監控下進行,由此最大可能保護煤炭資源。該文所設計的系統正是以此為目標,將視頻監控系統安放在抑塵站,實時監察進入國鐵線路的貨車。系統通過高速攝像頭提取貨車的圖像,由此精準、迅速識別。
該系統可在無人看守的情況下自主運行,通過計算機先進的數據分析與處理能力,視頻識別技術采用模式識別、計算機視覺和圖像處理等一些技術,獲取并對視頻進行分析,由此獲得其中的重要數據信息,為高效地幫助工作人員對突發情況進行處置,盡可能減少漏報和誤報的情況出現。
1 系統總體結構
貨車出現偏載偏重的問題多數是由所裝載的貨物沒有依照原計劃的裝載方式進行,使貨物在貨車車廂的分布不均,貨車失去平衡所導致的。此類問題輕者會損壞貨車配件,重者會導致貨車出現切軸、脫軌乃至顛覆等嚴重事故。鐵路運輸亟需一套可靠穩定的偏載偏重檢測系統。保證貨車的穩定安全運輸。該系統以高速攝像和紅外感應技術為基本原理,其中包含偏載偏重測量模塊、偏載偏重報警模塊、傳輸模塊等幾類功能模塊。
該文所述系統的結構功能圖如圖1所示。
2 關鍵技術
該系統擁有以下幾個技術特點。
2.1 對列車偏載偏重進行動態監控
貨物運輸安全的前提就是列車沒有出現偏載偏重情況。該系統基于對視頻攝像機應用理論的分析,利用多臺視頻攝像機,將其分布到火車的左中右位置,獲取實時有效的貨車貨物圖像,將其投放到顯示屏上,再利用圖像及計算機的數據處理功能獲取例如貨物高度等重要信息。
2.2 利用冗余主動激光探測器
系統檢測設備持續檢測觸發和光源設計的科學合理,對貨車貨物的偏載偏重情況及狀態同時監測,行駛的貨車不同方面的圖像同時監測,取樣圖像可依據實際情況實現對各個參數的調整。該技術的優點是對貨物偏載偏重實現連續監控,前端的檢測設備對數據進行循環備份,降低了錯誤檢測以及遺漏檢測的概率。
2.3 采取圖像測量技術與CCD技術及計算機相關技術的結合
該系統采取將圖像測量技術與CCD技術及計算機圖像處理算法相結合的設計思路,將現實物體的三維空間與圖形的二維空間關聯起來,將獲取的圖像交由計算機進行數據處理,由此計算得出貨物的寬度及高度,將此寬度與高度與預先設置在計算機內部的有關貨物偏載偏重的參數項對比,實時反饋比較的結果。由此該系統可對列車偏載偏重進行動態的監控,并在貨車出現偏載偏重情況時發出預警信息,并將具體的偏載偏重位置與貨車輪廓、偏載偏重具體數值、貨車順位、行駛速度、監控時間等信息實時傳輸到顯示屏幕上。
3 系統各模塊功能介紹
3.1 列車檢測模塊
紅外傳感器接收信號工作,發送信號讓處在對應位置的高速攝像機開始工作,采集相關圖像。
3.2 圖像處理模塊
(1)計算機接收來自傳輸模塊的圖像以及相關信息,通過相關的數據處理,計算機開始對獲取到的圖像進行目標識別、消除噪音、幾何運算、校正等等相關的處理,從而計算出當前檢測偏載偏重貨運車輛明確的偏載偏重數值。(2)為使系統監控工作過程長久有效運行,要為系統設立相適應的運行環境與功能。(3)系統擁有自我檢查以及校正保障功能,能夠在惡劣條件下,實現自我檢查以及校正保障功能,可預防一系列例如雨、雪、冰雹、沙塵暴等惡劣天氣,校正有可能產生的偏差,前端的檢測設備對數據進行循環備份等。
3.3 偏載、偏重報警模塊
該模塊控制有關貨物偏載偏重位置等信息顯示到屏幕上,同時進行報警。
3.4 統計分析模塊
依據預先設定的條件分析行駛過的列車相關數據信息,這里面就包含對貨物車輛進行檢測的具體時間、列車行駛的速度、通過的車輛數目;統計得出具體偏載偏重列車的數目以及所占有的比率。
3.5 傳輸功能
把獲取到的視頻信息傳送到控制室;為確保對圖像進行測量的精度,要同步協調好視頻傳送過程的可靠性、衰減度及各攝像機之間的信號。
4 結語
該系統要充分發揮現有抑塵站設備和人員的工作職能,同時將該系統安放在抑塵站,以此對貨物列車進行檢測。這樣一方面能夠提早告知抑塵站工作人進行抑塵的準備工作,使之能夠更好地開展抑塵工作;另一方面是實現對運煤貨車裝載出現偏載偏重情況時及時報警,由此規避了貨車由于此類情況發生安全事故。
參考文獻
[1] 范春雨.視頻跟蹤技術研究[D].西安:西安電子科技大學,2007.
[2] Milan Sonka,Vachav Hlavac,Roger Bo,著.圖像處理分析與機器視覺[M].艾海舟,武勃,譯.北京:人民郵電出版社,2002:50-80.
[3] 楊威,張田文.復雜景物環境下運動目標檢測的新方法[J].計算機研究與發展,2005,8(35):40-50.
[4] 馬馳,張紅云,苗守謙,等.改進的多閾值動態二值化算法[J].計算機工程,2006,32(6):203-205.