武彪，趙坤，李彩輝

（1.國能鐵路裝備有限公司準(zhǔn)格爾車輛維修分公司，內(nèi)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(yè)過程中對人身安全防護(hù)的關(guān)鍵設(shè)備。為此，國鐵集團(tuán)專門頒發(fā)了《集控電動脫軌器系統(tǒng)》（中國鐵路總公司企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)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(shí)現(xiàn)脫軌器同上同下。盡管已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了人機(jī)互控、現(xiàn)場檢車員與值班室值班員互控等安全措施，但在實(shí)際應(yīng)用中，每年仍然存在幾起因?yàn)楣ぷ魅藛T誤插脫軌器而引發(fā)的機(jī)車車輛脫軌事故。因此，迫切需要研制利用設(shè)備自動檢測脫軌器上方有無機(jī)車、車輛。

1 圖像自動識別壓脫

目前，為了減少事故發(fā)生，鐵路部門實(shí)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(tǒng)的現(xiàn)有設(shè)備，不再增加新設(shè)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(jī)的圖像，自動判斷脫軌器上方有無機(jī)車、車輛的功能。

1.1 圖像壓脫識別功能要求

該功能實(shí)現(xiàn)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(jī)采用網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)，滿足圖像識別參數(shù)要求，在主控計(jì)算機(jī)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(qū)設(shè)置

為防止其他相鄰股道機(jī)車車輛干擾圖像識別，需要選擇圖像識別區(qū)域，圖像識別時，只判斷該區(qū)域的圖像相似度，提高識別效率。識別區(qū)大致設(shè)置為脫軌器內(nèi)側(cè)15m、外側(cè)3m、下邊沿軌枕頭邊緣、上邊沿臨道軌枕頭邊緣的菱形區(qū)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(quán)平均算法。根據(jù)圖像數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵和其他圖像指標(biāo)，將三個分量以不同的權(quán)限進(jìn)行加權(quán)平均處理。由于人眼對綠色的敏感較高，對藍(lán)色敏感較低，所以，對RGB 三分量做加權(quán)平均處理，得到圖像識別此功能比較合適的灰度圖像。

本項(xiàng)目采用加權(quán)平均法對圖片進(jìn)行灰度化（如圖1）。

（2）銳化。應(yīng)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(shù)量的情況下銳化圖像邊緣。

圖像識別技術(shù)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(zhǔn)確度就需要利用圖像銳化技術(shù)，保證圖像邊緣、輪廓清晰。圖像經(jīng)過平滑處理使圖像變得模糊是因?yàn)榻?jīng)過平均、積分運(yùn)算，因此，可以對其進(jìn)行逆運(yùn)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(shí)質(zhì)是因?yàn)楦哳l分量被衰減，因此可以通過高通濾波器使圖像細(xì)節(jié)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(xiàng)目采用中值濾波方法。中值濾波的方法是根據(jù)次序統(tǒng)計(jì)完成信號恢復(fù)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(diǎn)位置的值用該域的中值代替，其特點(diǎn)是處理速度快、運(yùn)算簡單、除噪效果更好的優(yōu)點(diǎn)，中值濾波的方法是根據(jù)濾波窗口內(nèi)的最大值和最小值都視為噪聲，用濾波窗口內(nèi)的中值替代中心像素點(diǎn)的灰度，起到降低噪聲的效果，實(shí)際運(yùn)用中，在一定領(lǐng)域范圍內(nèi)具有最大或最小灰度值這個特性，除了噪聲點(diǎn)還包括圖像識別中的線性、邊緣特征點(diǎn)等，中值濾波作為圖像濾波的依據(jù)（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(xiàn)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(jù)設(shè)定閾值將每個像素點(diǎn)的值進(jìn)行分類，減少層次達(dá)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(fā)生急劇變化的部分設(shè)置為區(qū)域邊界。采用局部圖像微分技術(shù)來獲得邊緣檢測算子，通過對原始圖像中像素的某小領(lǐng)域構(gòu)造邊緣檢測算子，到達(dá)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(diǎn)的灰度值設(shè)置為0 或255，就是將我們需要的整個圖片呈現(xiàn)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(yīng)二值化，閾值的設(shè)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(shè)定參數(shù)方程進(jìn)行計(jì)算得出，這樣就能得出二值化圖像，有利于進(jìn)一步對圖像處理，使圖像識別功能更加簡單、準(zhǔn)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(shè)置

鋼軌特征是壓脫識別的重要判斷依據(jù)，在沒有機(jī)車車輛壓脫時，識別軟件應(yīng)能在識別區(qū)找出來那條完整的鋼軌特征。如圖1 中的兩條藍(lán)色直線是鋼軌特征。在不超出識別區(qū)的情況下，讓兩條直線盡量長。鋼軌特征位置設(shè)置，自動保存圖片模板，彩色與黑白模式區(qū)分對比，圖像相似度對比識別（根據(jù)圖像的信噪比、均方誤差、絕對誤差、灰度值等參數(shù)，計(jì)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(lián)鎖

（1）電脫軟件每20min，自動保存圖片模板，如果當(dāng)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(fā)送一次，壓脫時3 秒鐘發(fā)送一次）向圖像識別軟件發(fā)送查詢命令，壓脫軟件根據(jù)圖像模板判斷當(dāng)前圖像是否壓脫，將判斷結(jié)果返回電脫軟件。

（3）當(dāng)前圖片為彩色模式（白天），則相似度大于97%，認(rèn)為對比成功。當(dāng)前圖片為黑白模式（夜晚），則相似度大于98%，認(rèn)為對比成功。需要找出2 張相似的圖片，認(rèn)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(biāo)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(rèn)”。

（6）要電方式為現(xiàn)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(xiàn)場申請上脫時，則提示“X道圖像識別壓脫，需要人工確認(rèn)”。

（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(rèn)，確認(rèn)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(jié)語

電動脫軌器圖像自動識別壓脫功能，經(jīng)過在國能集團(tuán)裝備公司點(diǎn)岱溝列檢作業(yè)場半年多的應(yīng)用，有效避免工作人員因?yàn)槠诙`插脫軌器的現(xiàn)象，提高電動脫軌器的安全性、可靠性，減少事故率，為現(xiàn)場作業(yè)人員增加了一套防護(hù)網(wǎng)。