肖冰語，徐恒巍，孫藝洋

（中車長(zhǎng)春軌道客車股份有限公司，吉林 長(zhǎng)春 130113）

在科學(xué)技術(shù)水平不斷發(fā)展的大時(shí)代背景下，我國(guó)電氣化鐵路管理水平出現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。隨著人們生活水平的逐漸提高，城市架構(gòu)內(nèi)部的交通軌道系統(tǒng)及鐵路對(duì)高速接觸網(wǎng)動(dòng)態(tài)特性的要求也隨之提升，經(jīng)過科研人員的不斷研發(fā)和探索，管理人員通過特定方式對(duì)弓網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行多元檢測(cè)，尤其是在動(dòng)態(tài)檢測(cè)試驗(yàn)中，其利用適量的激光測(cè)量方法，經(jīng)過相關(guān)人員的不斷優(yōu)化和調(diào)整，采用導(dǎo)高方式能夠?qū)⒄w測(cè)量誤差降至1 ～2cm,進(jìn)一步了解后發(fā)現(xiàn)，管理人員還可利用雷達(dá)激光方法確定拉出值的數(shù)據(jù)信息，整體測(cè)量誤差降至1cm 左右。為了全面提升弓網(wǎng)檢測(cè)的真實(shí)性和準(zhǔn)確性，高速鐵路管理部門應(yīng)摒棄傳統(tǒng)的弓網(wǎng)檢測(cè)方法，順應(yīng)時(shí)代發(fā)展潮流，積極利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，在引進(jìn)適量的高清攝像頭設(shè)備后，進(jìn)一步對(duì)攝像頭拍攝的圖像信息進(jìn)行識(shí)別，掌握視距內(nèi)弓網(wǎng)接觸部位所形成的輪廓曲線存在規(guī)律后，在各個(gè)部門周密分析的基礎(chǔ)上，制定科學(xué)合理的接觸網(wǎng)幾何參數(shù)目的的非接觸式檢測(cè)方案，為后期拉出值及導(dǎo)線測(cè)量工作的獲取創(chuàng)設(shè)諸多有利條件。

1 弓網(wǎng)系統(tǒng)相關(guān)內(nèi)容分析

1.1 地鐵車輛弓網(wǎng)系統(tǒng)

眾所周知，接觸網(wǎng)和受電弓是地鐵車輛的重要組成部分，例如，首先，在地鐵運(yùn)輸軌道上方架設(shè)是現(xiàn)實(shí)接觸網(wǎng)主要安設(shè)的形式之一，此個(gè)架構(gòu)主要是將大量電能及時(shí)輸送至正在移動(dòng)的牽引自系統(tǒng)架構(gòu)中，采用特定模式滿足地鐵車輛牽引的實(shí)際需求。一般情況下，可以將接觸網(wǎng)分為柔性懸掛和剛性懸掛兩種方式，柔性懸掛主要是通過支柱、接觸線、吊弦及承力索等重要元器件組成的，而旋轉(zhuǎn)底座、絕緣子、匯流排和接觸線等重要零部件則是剛性懸掛的重要組成部分，在不同的接觸網(wǎng)架構(gòu)中發(fā)揮著相應(yīng)的作用；其次，針對(duì)受電弓等架構(gòu)，是地鐵弓網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)中重要的受流設(shè)備，在現(xiàn)實(shí)生活中，全面連接地鐵車輛及相關(guān)接觸網(wǎng)，主要是與接觸網(wǎng)緊密連接后達(dá)到電能快速傳輸?shù)男Ч?/p>

1.2 弓網(wǎng)檢測(cè)系統(tǒng)的主要方式

（1）人工檢測(cè)。管理人員應(yīng)采用人工登頂測(cè)量方式，采用特定方式及時(shí)獲取弓網(wǎng)系統(tǒng)的測(cè)量參數(shù)數(shù)據(jù)信息。大量實(shí)踐表明，人工檢測(cè)的數(shù)據(jù)結(jié)果相對(duì)準(zhǔn)確可靠，然而，在實(shí)際的檢測(cè)過程中，需要管理人員進(jìn)行停車對(duì)相關(guān)部位進(jìn)行檢測(cè)，相關(guān)部門需要投入大量的人力物力資源才能完成此項(xiàng)工作，整個(gè)檢測(cè)的效率相對(duì)較低，不能滿足現(xiàn)實(shí)地鐵在線檢測(cè)的工作要求。

（2）接觸式檢測(cè)。此種檢測(cè)方式的操作原理如下：管理人員妥善運(yùn)用地鐵車輛弓網(wǎng)系統(tǒng)的溫度、速度及加裝壓力傳感器，及時(shí)更新并學(xué)習(xí)相應(yīng)的理論知識(shí)，切實(shí)應(yīng)用完整的弓網(wǎng)間數(shù)學(xué)關(guān)系后，采用相關(guān)方式將傳感器內(nèi)部的參數(shù)信息轉(zhuǎn)換成測(cè)量數(shù)據(jù)信息，大量實(shí)踐表明，此種檢測(cè)方式在應(yīng)用后，內(nèi)部的傳感器在標(biāo)記期間會(huì)受到外界客觀環(huán)境因素的影響，抗干擾效果較差的基礎(chǔ)上，不利于接觸式檢測(cè)方式的普及和推廣。

（3）非接觸式檢測(cè)。據(jù)有關(guān)資料顯示，通過地鐵車輛的基礎(chǔ)視覺采集單元對(duì)特定圖像數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析處理時(shí)非接觸式檢測(cè)方法的主要形式，檢測(cè)人員在反復(fù)優(yōu)化、調(diào)整后，緊密聯(lián)系先進(jìn)的圖像加工處理方法，實(shí)時(shí)獲取相對(duì)準(zhǔn)確的參數(shù)檢測(cè)結(jié)果，非接觸式檢測(cè)方法在實(shí)際應(yīng)用中，具備抗干擾性較強(qiáng)且實(shí)時(shí)性較高的諸多優(yōu)勢(shì)，受到了相關(guān)行業(yè)管理人員的一致好評(píng)。與此同時(shí)，有關(guān)資料顯示，國(guó)內(nèi)外檢測(cè)人員通過大量研究出適量的智能弓網(wǎng)檢測(cè)系統(tǒng)，確保對(duì)弓網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)、幾何參數(shù)檢驗(yàn)等諸多工作的順利進(jìn)行。

2 智能識(shí)別簡(jiǎn)介

管理人員利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，在快速獲取大量圖像信息后，對(duì)內(nèi)部的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行全面分析、處理及整合，從不同角度對(duì)不同形式的圖像進(jìn)行技術(shù)加工處理即可稱為圖像識(shí)別技術(shù)。一般情況下，在實(shí)際的工業(yè)生產(chǎn)期間，操作人員應(yīng)利用適量的工業(yè)相機(jī)拍攝的圖片，引進(jìn)相關(guān)軟件系統(tǒng)對(duì)整個(gè)圖像的像素差進(jìn)行統(tǒng)一識(shí)別操作，在利用相關(guān)人工智能識(shí)別技術(shù)后，獲取精準(zhǔn)的識(shí)別參數(shù)信息。例如，動(dòng)態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用過程中，管理人員不但要及時(shí)收集大量的原始圖像，還應(yīng)同時(shí)獲取相應(yīng)的接觸線目標(biāo)信息，在統(tǒng)一收集諸多干擾目標(biāo)信息后，保證檢測(cè)系統(tǒng)能夠全面對(duì)原始圖像進(jìn)行收集和處理，從而完整的對(duì)接觸線目標(biāo)圖像的起始點(diǎn)和終止點(diǎn)予以確定，在得出相應(yīng)的接觸線目標(biāo)圖像寬度，并根據(jù)最終得出的接觸線圖，結(jié)合算法定位出目標(biāo)，采用統(tǒng)一方式獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。

3 算法架構(gòu)分析

針對(duì)高速鐵路車輛的弓網(wǎng)檢測(cè)系統(tǒng)，經(jīng)過科研人員周密分析的基礎(chǔ)上，通常會(huì)將弓網(wǎng)檢測(cè)攝像頭安裝在弓正前方1 ～2m 處，利用相關(guān)元器件構(gòu)建完整的弓網(wǎng)檢測(cè)系統(tǒng)。例如，在受電弓架構(gòu)科學(xué)完整的情況下，操作人員應(yīng)采用特定模式對(duì)圖像中受電弓具體位置進(jìn)行確定后，應(yīng)利用自身知識(shí)，緊密聯(lián)系受電弓前期標(biāo)定情況，獲取準(zhǔn)確的導(dǎo)高數(shù)據(jù)信息，與此同時(shí)，管理人員應(yīng)全面識(shí)別接觸網(wǎng)和受電弓的交叉點(diǎn)部位，及時(shí)計(jì)算獲取中心點(diǎn)的實(shí)際距離，由此可以看出，針對(duì)弓網(wǎng)圖像的識(shí)別處理，應(yīng)高度重視查找交叉點(diǎn)和定位受電弓等方面。

（1）管理人員應(yīng)妥善利用先進(jìn)的圖像濾波處理技術(shù)，對(duì)攝像頭拍取的圖像信息進(jìn)行加工處理，采用此種處理方式的主要原因有兩個(gè)：第一，圖像識(shí)別特征模式大多是由抽出的特征作為主要組成部分的；第二，可以及時(shí)地消除圖像在數(shù)字化處理過程中摻雜的噪聲因素干擾。值得注意的是，采用此種方法應(yīng)盡量避免對(duì)圖像邊緣信息和重要輪廓的破壞，管理人員應(yīng)及時(shí)更新并學(xué)習(xí)相應(yīng)的高斯濾波線性平滑處理方式，實(shí)際的二維處理函數(shù)應(yīng)用如下計(jì)算公式表示：

通過以上計(jì)算公式可以得出，在受電弓定位期間，主要運(yùn)用了模板匹配算法。具體操作流程如下：管理人員應(yīng)提前對(duì)左右弓頭圖像進(jìn)行截取，在確保與高斯濾波后的圖像完全匹配后，采用特定方式對(duì)直方圖進(jìn)行均衡化，其次，通過特定的匹配計(jì)算方法獲取兩個(gè)弓頭位的導(dǎo)高數(shù)據(jù)信息；最后，應(yīng)高度重視高速列車進(jìn)入隧道時(shí)弓網(wǎng)的狀態(tài)，例如，在高曝光的空間下，整個(gè)弓網(wǎng)的周身結(jié)構(gòu)為白色，背景主要為黑色，在此種情況下，弓網(wǎng)檢測(cè)系統(tǒng)的弓頭完全匹配存在一定困難，因此，為了全面提升精準(zhǔn)效果，且能夠完全適應(yīng)黑夜高曝光的空間環(huán)境，操作人員可以采用canny 邊緣檢測(cè)方式對(duì)截取分弓頭和視頻圖像進(jìn)行集中處理，同時(shí)利用適量的輪廓圖像進(jìn)一步進(jìn)行匹配處理，繼而排除外界客觀環(huán)境對(duì)其的干擾。

（2）在定位弓網(wǎng)接觸點(diǎn)具體位置時(shí)，管理人員應(yīng)及時(shí)關(guān)注承力索等因素在圖像中的干擾狀況，利用高度差產(chǎn)生的成像粗細(xì)效果繼而對(duì)接觸線位置、承力索存在形式進(jìn)行分析。例如，在此個(gè)算法中，應(yīng)提前對(duì)受電弓進(jìn)行定位，進(jìn)一步獲取交叉點(diǎn)的大概位置后，統(tǒng)一規(guī)劃出實(shí)際的感興趣區(qū)域，隨后相關(guān)人員通過閉運(yùn)算的方式對(duì)此個(gè)區(qū)域進(jìn)行處理，通過先膨脹比后腐蝕運(yùn)算的方法得出相關(guān)數(shù)據(jù)信息，實(shí)際數(shù)學(xué)表達(dá)公式如下：

上述等式中，處理圖像結(jié)果由dst 表示，原圖像由src 表示，處理內(nèi)核由element 代表。管理人員應(yīng)通過參數(shù)調(diào)整方式，妥善利用大量的閉運(yùn)算處理方法消除較細(xì)的承力索圖像，在確保僅僅保存接觸線的基礎(chǔ)上，方便相關(guān)人員在短時(shí)間內(nèi)及時(shí)定位接觸點(diǎn)。

首先，統(tǒng)一對(duì)整塊感興趣區(qū)域進(jìn)行角分檢測(cè)，確保接觸點(diǎn)主要呈現(xiàn)L 型角點(diǎn)，使用harris 算法提前的角度精度相對(duì)較高，采用大量的試驗(yàn)?zāi)M方法后發(fā)現(xiàn)，兩種測(cè)算方法在定位計(jì)算過程中都會(huì)存在一定誤差，進(jìn)一步證實(shí)后發(fā)現(xiàn)，在對(duì)整段直線路線進(jìn)行提取過程中，采用直線檢測(cè)方法能夠及時(shí)排除外界各種干擾因素，在誤差逐漸縮小的同時(shí)，使用直線檢測(cè)方式對(duì)背景環(huán)境的干擾不會(huì)產(chǎn)生過多敏感。例如，管理人員可以每隔52m，促使弓網(wǎng)與支柱重疊一次，在此種模式下，角點(diǎn)檢測(cè)期間會(huì)產(chǎn)生大量誤差，此種檢測(cè)方法不利于誤差的排除和縮小，假如接觸線的檢測(cè)點(diǎn)位在沒有重疊區(qū)域被檢測(cè)出來，也不會(huì)影響交出點(diǎn)位的準(zhǔn)確度。因此，在實(shí)際的檢測(cè)過程中，利用霍夫變換算法在opencv中可以直接調(diào)用，在相關(guān)接觸線被完全定位后，管理人員只需要對(duì)檢驗(yàn)路段的交叉點(diǎn)像素坐標(biāo)值充分確定后，和中心點(diǎn)位進(jìn)行對(duì)比即可得出相應(yīng)的拉出值。

其次，在工況不穩(wěn)定的情況下，弓網(wǎng)檢測(cè)的環(huán)境會(huì)發(fā)生大量變化，光照、天氣因素、隧道結(jié)構(gòu)都會(huì)從一定程度上影響圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。因此，在現(xiàn)實(shí)生活中，應(yīng)保證系統(tǒng)檢測(cè)參數(shù)處于可以調(diào)節(jié)的狀態(tài)，管理人員應(yīng)采用適當(dāng)方式確保其能滿足弓網(wǎng)系統(tǒng)正常檢測(cè)的運(yùn)行條件，以上檢測(cè)程序需要全面調(diào)整的參數(shù)主要包含以下兩個(gè)方面：首先，應(yīng)及時(shí)對(duì)整體圖像邊緣檢測(cè)用來與弓頭匹配時(shí)的滯后閾值進(jìn)行規(guī)劃；其次，在閉運(yùn)算過程中，應(yīng)高度重視內(nèi)核矩陣尺寸的參數(shù)信息。

最后，為了確保誤差逐漸減少，應(yīng)通過排除背景環(huán)境的干擾因素，采用適當(dāng)?shù)追蔯anny 邊緣檢測(cè)方式獲取相關(guān)輪廓圖像，達(dá)到視頻圖像輪廓能夠和弓頭完全匹配的效果。然而，在現(xiàn)實(shí)生活中，大霧、雨雪等自然氣候等外界因素會(huì)造成圖像在成像期間的形成條件相對(duì)復(fù)雜，管理人員應(yīng)積極學(xué)習(xí)國(guó)內(nèi)外先進(jìn)的canny 檢測(cè)方法對(duì)滯后閾值進(jìn)行調(diào)整。

4 測(cè)試結(jié)果與對(duì)比

首先，通過大量實(shí)踐表明，采用以上檢測(cè)方法形成的圖像，大量細(xì)小的承力索被完全濾除，不會(huì)輕易被人們觀測(cè)到，管理人員全面記錄接觸線的兩條邊界；其次，管理人員應(yīng)采用適當(dāng)方法對(duì)邊界線段進(jìn)行綜合分析，確保其能夠位于弓網(wǎng)交點(diǎn)的平均值即接觸點(diǎn)的坐標(biāo)，與此同時(shí)，在隧道環(huán)境檢測(cè)過程中，當(dāng)隧道內(nèi)部出現(xiàn)大量的曝光燈照時(shí)，雖然背景環(huán)境出現(xiàn)明顯的變化，在部分時(shí)間流逝后，還能進(jìn)一步檢測(cè)出接觸線。

5 新算法優(yōu)勢(shì)與不足

此種算法的優(yōu)勢(shì)如下：在復(fù)雜多變的外界環(huán)境下，此種算法應(yīng)用范圍較廣，管理人員應(yīng)不斷進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，通過大量的視頻圖像來拓寬弓網(wǎng)檢測(cè)的實(shí)際范圍，并且通過大量試驗(yàn)對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整后，能夠全面減少運(yùn)行程序的響應(yīng)時(shí)間。由于匹配過程中進(jìn)行輪廓提取時(shí)，可能受到其他異物在鏡頭前的干擾，繼而可能產(chǎn)生強(qiáng)大的抗干擾因素影響；其次，在標(biāo)定過程中，知橫豎兩邊的像素所代表的距離通過一把刻有標(biāo)度的直尺就可獲得，在后期硬件準(zhǔn)備過程中應(yīng)用很方便。

然而，此種算法也存在諸多不足之處，例如，首先，在進(jìn)行軟硬橫跨過程中，背景輪廓發(fā)生變化會(huì)受到過多因素干擾，形成的圖像在直線檢測(cè)中會(huì)產(chǎn)生較大誤差；其次，當(dāng)高速列車在隧道進(jìn)出口經(jīng)過時(shí)，光線發(fā)生強(qiáng)烈變化時(shí)，視頻圖像會(huì)產(chǎn)生2 ～3s 的完全黑屏或者白屏現(xiàn)象，產(chǎn)生此種狀況后，管理人員不能通過對(duì)程序進(jìn)行改進(jìn)解決此類問題，只能應(yīng)用較好的攝像頭硬件完成檢測(cè)工作；最后，在隧道中，由于探照燈造成的接觸線背部的陰影同樣會(huì)影響到檢測(cè)精度。

6 結(jié)語

總而言之，弓網(wǎng)檢測(cè)識(shí)別算法會(huì)受到諸多外界因素的干擾，相關(guān)人員應(yīng)積極利用先進(jìn)的檢測(cè)技術(shù)和智能處理技術(shù)，安裝質(zhì)量較好的監(jiān)控?cái)z像頭后，構(gòu)建完整的弓網(wǎng)檢測(cè)系統(tǒng)，在具體問題具體分析后，采用適宜的檢測(cè)算法，達(dá)到預(yù)設(shè)的工作效果。