申请/专利权人：中国铁建电气化局集团第二工程有限公司

申请日：2020-11-20

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN112287888B

主分类号：G06V20/56

分类号：G06V20/56;G06V10/25;G06V10/44

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2021.02.23#实质审查的生效;2021.01.29#公开

摘要：本发明属于图像识别技术领域，涉及一种基于预测权重的轨道转弯识别方法。本发明包括以下步骤，摄像装置捕获前方目标图像，获取ROI区域，直方图均衡，采用基于多角度模板的Sobel变换进行边缘检测，采用基于中值和高斯滤波线性叠加的Bernsen算法进行二值化，采用基于预测权重的Hough变换检测直线，统计经过轨道中心点直线所占的比重等步骤。相较于现有技术，本发明对于轨道弯道的检测率较高，且适用于多轨道场景。更有效地识别前方轨道并提醒司机，使司机做出正确地判断，为列车运行提供更好的保障。

主权项：1.一种基于预测权重的轨道转弯识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过摄像装置实时捕获工程车前方目标图像；S2、确定ROI区域，从S1获取的目标图像中，选取图像核心部分能区分轨道是直行还是转弯的方框区域；S3、对ROI区域内的目标图像采用直方图均衡化，进行图像增强；S4、采用Sobel变换对目标图像进行边缘检测，具体为：采用45°、90°和135°的Sobel算子，假设3×3模版的原图像Fx,y为： ，将三种Sobel算子分别与上述原图像作卷积得：S45°＝L23+L32+2L33-L12+L21+2L11S90°＝L11+L31+2L21-L13+L33+2L23S135°＝L21+L32+2L31-L12+L23+2L13将综合梯度值用无穷范数表示： ，得到的Gx,y为边缘检测后的图像；S5、采用改进的Bernsen算法对边缘检测的图像进行二值化，具体为：假设Gx,y为原始图像，x,y为像素点位置，且窗口大小为2w+1*2w+1，w是像素宽度，则该窗口下的阈值T1x,y为： ，其中，i、j表示步长；假设高斯滤波器模版为H1x,y，则高斯滤波后的图像为：K1x,y＝Gx,y*H1x,y经高斯滤波后的Bernsen阈值T2x,y为： ，假设中值波器模版为H2x,y，则中值滤波后的图像为：K2x,y＝Gx,y*H2x,y经高斯滤波后的Bernsen阈值T3x,y为： ，令最佳阈值Tx,y为：Tx,y＝1-a-bT1x,y+aT2x,y+bT3x,y式中0a1,0b1,0a+b1；确定了最佳阈值后，再与原图像Gx,y进行比较，若Gx,y比阈值小则标为背景像素取0，若比阈值大则标为目标像素取1： ，得到的Bx,y就是预处理阶段结束的二值化图像；S6、采用基于预测权重的Hough变换对图像进行处理，具体为：将二值化图像经Hough变换后得到ρ，θ极坐标图像，在该坐标中每个点代表二值化图像中的一条直线，基于预测权重的Hough变换就是将前一幅极坐标下的值取权重c％，加到下一幅极坐标下，再进行归一化；S7、统计所有经过轨道中心点直线的比重，判断铁轨是直行还是转弯：从极坐标下选择最密集的前100个点，代表100条直线，由于直行的铁轨每次都相交于远处同一点，将该点作为中心点，统计经过中心点附近的直线，根据其占所有100条直线的比重判断铁轨时直行还是转弯，具体为：假设中心点的笛卡尔坐标为x0,y0，某条直线在极坐标下的坐标为ρi,θi，则直线在笛卡尔坐标下的方程为：cosθix+sinθiy-ρi＝0根据点到直线的方程： ，推导出轨道中心点到该直线的距离为： ，对于512×512像素，当di≤5，该直线被认为经过中心点附近，统计这些直线在100条直线中所占比重大小，将比重设置为74％：

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国铁建电气化局集团第二工程有限公司 一种基于预测权重的轨道转弯识别方法

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