基于图像处理的弓网参数检测方法

摘要：针对目前铁路受电弓静态拉出值与导高值检测效率低、误差较大等问题，提出一种基于实时图像处理的动态拉出值、导高值的测量方法。首先对相机进行标定得到像素值和实际值的对应关系，通过固定的相机获取受电弓位置，利用形状匹配算法得到受电弓具体位置参数，然后利用Hough直线检测算法得到受电弓上边缘直线，其次通过线条宽度的判别和最小二乘法拟合得到接触线，最后计算出接触线和受电弓上边缘直线的交点坐标，结合相机标定参数进而得到实际的拉出值和导高值。

关键词：拉出值导高接触点形状匹配

中图分类号：U225;TP391.41

PantographParameterDetectionMethodBasedonImageProcessing

CHENYueQIUQiyuanCAIZhengda

XihuaUniversity，ChengduCity，SichuanProvince，610039China

Abstract：Inrespondtotheproblemsofstaticpull-outvalue，lowheightdetectionefficiencyandlargeerrorofrailwaypantograph，adynamicpull-outvalueandheightconductionmeasurementmethodbasedonreal-timeimageprocessingwasproposed.Firstly，thecameraiscalibratedtoobtainthecorrespondencebetweenthepixelvalueandtheactualvalue，thepantographpositionisobtainedbythefixedcamera，thespecificpositionparametersofthepantograph areobtainedbyusingShapeMatchingalgorithm;Then，thestraightlineontheupperedgeofthepantographisobtainedbyusingHoughlinedetectionalgorithm;Next，thecontactlineisobtainedbydiscriminatingthelinewidthandfittingitwiththeleastsquaresmethod;Finally，theintersectionpointcoordinatesofthecontactlineandtheupperedgelineofthepantographarecalculated，andtheactualpull-outvalueandconductionheightvalueareobtainedbycombiningthecameracalibrationparameters.

KeyWords：Pull-outvalue;Hightconduction;Contactpoint;Shapematching

弓网系统是铁路供电系统的重要组成部分。其中导高和拉出值是判断列车是否正常运行的重要参数，列车运行过程中对其进行实时检测极为重要。常用的测量方式包括接触式和非接触式。接触式主要是通过在受电弓上安装各种传感器进行测量；非接触式主要采用双目视觉、结构光辅助的视觉测量、激光扫描[1]等方法计算接触线的高度、拉出值。非接触式检测由于检测速率更快、检测效果较好而渐渐成为首选检测方式。现有非接触式检测主要有可见光相机配合红外相机检测方式，例如：武雷等人[2]首先通过边缘检测算法得到受电弓中心坐标，再通过红外相机采集温度最高点得到弓网接触点坐标进而得出动态拉出值，但该方法容易受到环境温度的干扰。张晓会等人[3]采用双目视觉相机测量，利用亚像素边缘检测和最小二乘法拟合出接触线，该方法能有效提高测量精度，但对相机的安装精度要求高，且检测效率较低。

本文提出一种使用单目视觉相机进行实时测量拉出值和导高的方法，首先定位到相机中受电弓区域，在区域内检测受电弓上边缘直线和接触线直线，得两直线的交点，经过相机标定后得到实际拉出值和导高值。

1检测原理

接触网动态几何参数，即接触网的动态导高值和拉出值，接触网的动态拉出值指的是弓网接触点距离受电弓中心的偏移量；动态导高指的是弓网接触点距离列车轨道平面的高度[4]。通过检测拉出值和导高是否处于合理范围内来判断弓网接触的安全状态。

检测原理包含三部分：首先是受电弓定位，该步骤利用模板匹配方法建立受电弓的准确位置和姿态，确保准确的位置信息用于后续数据处理；其次是弓网接触点识别，这一步骤采用了Hough直线检测技术来识别受电弓的上边缘，并且利用最小二乘法对接触线进行拟合，从而精确确定接触线的位置和方向；再次通过计算受电弓与接触线的交点，确定弓网接触点的准确位置；最后经过相机标定后推算出弓网接触点距离列车轨道平面的高度，即动态导高值，以及弓网接触点距离受电弓中心的偏移量，即动态拉出值。

2检测算法实现

2.1受电弓定位

在检测受电弓与接触线交点之前，需要准确定位出受电弓的位置以确保检测的准确性。本文采用形状匹配方法来定位出受电弓位置。在定位受电弓之前，先创建一个受电弓模板，模板创建后，应用模板在源图中检索匹配对象，基于形状的模板匹配通过相似度来表征模板与待匹配区域的相似性[5]。假设模板在x，y方向的梯度为GiT（GxiT，GyiT），待识别区域在x，y方向的梯度为Gu，vS（Gxu，vS，Gyu，vS），其中u，v为图片的行列数。模板和匹配图片之间的相似程度如式。Su，v的范围在0～1之间，得分数据越高表示匹配程度越高。

经过形状匹配后得到的效果如图1所示。

2.2受电弓的上边缘检测

Hough变换（HT）是一种应用非常广泛的形状分析技术，其原理是利用图像空间和Hough参数空间的线-点对偶性，把图像空间中的检测问题转换到参数空间中进行[6]。将图像空间中的直线对应到参数空间中的点，在直角坐标系中引入极坐标系，直线的参数方程表示为

式（2）中：ρ表示直线距离原点的垂直距离；θ表示垂线与x轴的角度。图像空间中每一条直线都对应了一个点（ρ，θ），而图像空间中的点在参数空间中则对应一条曲线。图像空间中共线的点在参数空间中则表示成曲线相交的点，曲线相交点次数越多，（ρ0，θ0）越确定。在ρ-θ参数空间坐标系下得到（ρ0，θ0）后即可得到所有检测出的直线方程，直线的斜率m，截距n用式子表示为：

经过受电弓定位后得到匹配的中心坐标（Coloumn，Row），此时在受电弓上边缘区域划取用于检测受电弓上边缘直线的ROI区域，并将该区域做二值化处理以便于提高Hough直线检测的准确性（如图2所示）。

在受电弓上边缘区域，观察发现受电弓的角度范围没有太大的变化，通过筛选θ角度，使θ的取值范围在85°～90°之间得到有效受电弓上边缘直线（如图3所示）。

经过θ角度筛选后直线的方程表示如下：

2.3接触线检测

为减少其他杂线的干扰，划定矩形框上面部位的ROI区域来检测接触线。在此区域内分别有接触线和吊弦两根直线，要正确区分出接触线才能得到正确的拉出值。经过对比可以发现，在同一视角下，接触线的线宽比吊弦的线宽大，这一特性可以通过扫描算法来区分出接触线[7]。扫描算法可以利用线宽的差异来区分并识别出接触线，从而准确地定位和提取所需的几何参数。这种精细的区分方法有助于在复杂背景或多线条情况下，有效地提取出接触线，进而实现接触网动态几何参数的精确测量和分析。具体步骤如下。

首先将矩形框上部的ROI区域做二值化处理，通过划定阈值使得画面中有线段的部分像素值变为0其余背景等像素值变为255，这样就初步区分出接触线和背景；接着逐行扫描二值化后的ROI区域，将每一行中连续的像素值为0的序列索引抽出，比较这些连续的序列，筛选出最长连续的序列，将此最大序列的中间索引值xi取出。扫描完成后得到一系列的（xi，yi）坐标数据，其中最大序列中间索引值xi即为x坐标，y坐标为行数yi。将坐标数据集做筛选，将坐标xi变化较大的坐标过滤掉用于减小拟合直线时的误差，剩下的坐标数据做最小二乘法拟合得到接触线的斜率k、截距b，如式（6）（7）所示。

图4为矩形框上部接触线检测ROI区域二值化后的效果，图5为最小二乘法拟合出接触线的效果。拟合出的接触线方程用公式表示为：

结合接触线方程（8）和受电弓上边缘方程（5）计算出两直线的交点即可得到接触点的位置坐标（xp，yp），公式为：

3相机标定

当相机安装位置固定好之后，采用12×2的棋盘格，棋盘格中每个格子的实际大小是80×80mm，相机采集的棋盘格如图6所示。

将棋盘格区域裁剪，经过亚像素角点检测[8]后棋盘格角点显示如图7所示。

选择棋盘格中第1个点P1（x1，y1）与第12个点P2（x2，y2）的像素坐标，此时计算出这两点的欧几里得距离Ldisp：

而P1与P2对应的实际距离为Ldist=80×11，由此得到像素值与实际值的映射关系R=Ldist/Ldisp。

3.1拉出值，导高计算

得到比例关系R后，结合上面式子得出的接触点坐标（xp，yp）和受电弓的中心坐标（Coloumn，Row）即可算出实际的拉出值LH和导高值LV：

其中H表示车顶距离地面的高度。

4结论

本文提出的动态检测拉出值，导高值测量方法，基于图像的受电弓定位，利用线条宽度的差别来识别出接触线，有效排除了吊弦对接触线的干扰。通过计算出的接触线与受电弓上边缘直线的交点并结合相机预先标定的参数得出实际的动态拉出值。该方法能有效的在列车高速运行中检测受电弓与接触线的运行状态，极大的提高安全监测效率。

参考文献

[1]卢建军，黄小斌，吴勇，等.基于移动三维激光扫描技术的地铁隧1d3224d8fa2b7de87c8234a635a53250道接触网导高检测新方法[J].城市轨道交通研究，2024，27（1）：200-205，209.

[2]武雷，薛晓利.一种非接触式接触网动态拉出值实时测量方法_武雷[J].电气化铁道，2020，31（1）：5-9.

[3]张晓会，张凤生，王立伟.双目视觉法测量接触线几何参数的图像处理方法研究_张晓会[J].青岛大学学报（自然科学版），2016，29（2）：80-85.

[4]吕白，王丽娟.基于视频相机的接触网动态几何参数检测技术研究_吕白[J].中国设备工程，2023（10）：183-185.

[5]冯诗源.半挂汽车列车制动时序检测方法研究及制动稳定性评价[D].长春：吉林大学，2023.

[6]周占松.基于Hough变换的直线轨道检测[J].中国高新科技，2022（12）：85-86，94.

[7]孔龙飞，韩通新，刘寅秋.基于二维图像直线标定的接触网几何参数测量方法[J].电气化铁道，2019，30（S1）：42-46，54.

[8]尚硕，曹建荣，汪明，等.机器视觉中角点检测算法研究[J].计算机测量与控制，2024，32（1）：217-225.