淺析電動脫軌器圖像自動識別壓脫功能

武彪，趙坤，李彩輝

（1.國能鐵路裝備有限公司準格爾車輛維修分公司，內蒙古 鄂爾多斯 017000；2.鄭州智輛電子科技有限公司，河南 鄭州 450000）

電動脫軌器是在列檢作業過程中對人身安全防護的關鍵設備。為此，國鐵集團專門頒發了《集控電動脫軌器系統》（中國鐵路總公司企業標準Q/CR 557—2017）。目前的操作模式是通過首部檢車員、尾部檢車員在某股道兩頭同時要電，值班員在列檢值班室送電來實現脫軌器同上同下。盡管已經實現了人機互控、現場檢車員與值班室值班員互控等安全措施，但在實際應用中，每年仍然存在幾起因為工作人員誤插脫軌器而引發的機車車輛脫軌事故。因此，迫切需要研制利用設備自動檢測脫軌器上方有無機車、車輛。

1 圖像自動識別壓脫

目前，為了減少事故發生，鐵路部門實行全天窗施工、全天窗維修的管理模式。顯然，利用脫軌器系統的現有設備，不再增加新設備，并且簡單、可靠，才是防止誤插脫軌器的好思路。圖像自動識別壓脫功能就是利用每個脫軌器的專用攝像機的圖像，自動判斷脫軌器上方有無機車、車輛的功能。

1.1 圖像壓脫識別功能要求

該功能實現需在既有視頻箱中安裝一臺模式切換器，以便夜晚視頻圖像不受外界燈光影響，提高圖像清晰度，攝像機采用網絡攝像機，滿足圖像識別參數要求，在主控計算機上增加圖像識別軟件，通過對軌邊攝像視頻流分析處理來完成壓脫識別功能。

1.2 圖像壓脫識別區設置

為防止其他相鄰股道機車車輛干擾圖像識別，需要選擇圖像識別區域，圖像識別時，只判斷該區域的圖像相似度，提高識別效率。識別區大致設置為脫軌器內側15m、外側3m、下邊沿軌枕頭邊緣、上邊沿臨道軌枕頭邊緣的菱形區域，如圖1 所示。

圖1 鋼軌特征位置

圖2 灰度處理

1.3 圖像識別處理過程

（1）灰度化。灰度化的方法有以下幾種：①分量法。②最大值法。③平均值法。④加權平均算法。根據圖像數據處理的關鍵和其他圖像指標，將三個分量以不同的權限進行加權平均處理。由于人眼對綠色的敏感較高，對藍色敏感較低，所以，對RGB 三分量做加權平均處理，得到圖像識別此功能比較合適的灰度圖像。

本項目采用加權平均法對圖片進行灰度化（如圖1）。

（2）銳化。應用銳化功能可以將圖像快速聚焦，模糊圖像邊緣，提高圖像識別需要部分的清晰度和圖像聚焦程度。使圖像效果更加清晰。銳化邊緣濾鏡只銳化圖像的邊緣，同時保留總體的平滑度，在不指定數量的情況下銳化圖像邊緣。

圖像識別技術通過圖像平滑處理使采集的圖片輪廓、邊界處理的比較模糊，為了不影響軟件判斷，提高判斷的準確度就需要利用圖像銳化技術，保證圖像邊緣、輪廓清晰。圖像經過平滑處理使圖像變得模糊是因為經過平均、積分運算，因此，可以對其進行逆運算處理，提高圖像的清晰度。圖像通過頻率域方面考慮，變模糊的實質是因為高頻分量被衰減，因此可以通過高通濾波器使圖像細節變的清楚、色彩效果更好。銳化處理如圖3。

圖3 銳化處理

（3）濾波。本項目采用中值濾波方法。中值濾波的方法是根據次序統計完成信號恢復的一種比較特殊的非線性濾波處理，根本原理是把圖像中或者序列中心點位置的值用該域的中值代替，其特點是處理速度快、運算簡單、除噪效果更好的優點，中值濾波的方法是根據濾波窗口內的最大值和最小值都視為噪聲，用濾波窗口內的中值替代中心像素點的灰度，起到降低噪聲的效果，實際運用中，在一定領域范圍內具有最大或最小灰度值這個特性，除了噪聲點還包括圖像識別中的線性、邊緣特征點等，中值濾波作為圖像濾波的依據（如圖4）。

圖4 濾波處理

（4）增加對比度。對比度是畫面黑與白的比值，也就是從黑到白的漸變層次。比值越大，從黑到白的漸變層次就越多，從而色彩表現越豐富。對比度是最白與最黑亮度單位的相除值，因此，白色越亮、黑色越暗，對比度就越高。根據設定閾值將每個像素點的值進行分類，減少層次達到增加對比度的效果（如圖5）。

圖5 增加對比度處理

（5）邊緣檢測。邊緣檢測是提取出圖像中對象與背景間的交界線。圖像識別功能是將邊緣定義為圖像中灰度發生急劇變化的部分設置為區域邊界。采用局部圖像微分技術來獲得邊緣檢測算子，通過對原始圖像中像素的某小領域構造邊緣檢測算子，到達對圖像邊緣檢測（如圖6）。

圖6 邊緣檢測圖片

（6）二值化。圖像的二值化，就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0 或255，就是將我們需要的整個圖片呈現出黑白效果，在圖像處理中二值化占有重要的作用（如圖7），采用局部自適應二值化，閾值的設定更加合理化，此方法的閾值通過圖像窗口像素平均值E、像素之間的差平方P、均方根值Q 等設定參數方程進行計算得出，這樣就能得出二值化圖像，有利于進一步對圖像處理，使圖像識別功能更加簡單、準確。

圖7 二值化處理圖片

1.4 圖像壓脫識別鋼軌特征位置及設置

鋼軌特征是壓脫識別的重要判斷依據，在沒有機車車輛壓脫時，識別軟件應能在識別區找出來那條完整的鋼軌特征。如圖1 中的兩條藍色直線是鋼軌特征。在不超出識別區的情況下，讓兩條直線盡量長。鋼軌特征位置設置，自動保存圖片模板，彩色與黑白模式區分對比，圖像相似度對比識別（根據圖像的信噪比、均方誤差、絕對誤差、灰度值等參數，計算兩張圖片的相似度），鋼軌特征識別（圖片灰度化、濾波、銳化、增加對比度、腐蝕、膨脹、邊緣檢測、提取鋼軌特征）。

1.5 圖像壓脫識別及控制聯鎖

（1）電脫軟件每20min，自動保存圖片模板，如果當前判斷正在壓脫，則不保存。

（2）電脫軟件定時（不壓脫時1 秒鐘發送一次，壓脫時3 秒鐘發送一次）向圖像識別軟件發送查詢命令，壓脫軟件根據圖像模板判斷當前圖像是否壓脫，將判斷結果返回電脫軟件。

（3）當前圖片為彩色模式（白天），則相似度大于97%，認為對比成功。當前圖片為黑白模式（夜晚），則相似度大于98%，認為對比成功。需要找出2 張相似的圖片，認為對比成功，判別為不壓脫。

（4）如果壓脫時，同時生成壓脫特征圖片，電脫軟件顯示壓脫的邊界特征，用紅色標示在壓脫圖像中。

（5）要電方式為值班員申請上脫時，壓脫識別參與控制。即如果圖像識別為正在壓脫，值班員申請上脫時，則提示“X 道圖像識別壓脫，需要人工確認”。

（6）要電方式為現場申請要電并且選擇圖像識別參與控制時，脫軌器上脫申請時壓脫識別參與控制。即如果圖像識別為正在壓脫，現場申請上脫時，則提示“X道圖像識別壓脫，需要人工確認”。

（7）由于雨雪天氣或其他干擾，造成圖像識別誤判壓脫時，值班員在脫軌器放大視頻窗口中確認，確認不壓脫后，輸入3 位短密碼允許上脫。

（8）電動脫軌器下脫時是否壓脫，不參與控制。

2 結語

電動脫軌器圖像自動識別壓脫功能，經過在國能集團裝備公司點岱溝列檢作業場半年多的應用，有效避免工作人員因為疲勞而誤插脫軌器的現象，提高電動脫軌器的安全性、可靠性，減少事故率，為現場作業人員增加了一套防護網。