高速铁路异物侵线检测方案探讨--中国期刊网

字体：大中小

首页> 原创作品> 正文

高速铁路异物侵线检测方案探讨

发表时间：2020/7/6 来源：《新纪实》2019年第11期作者：胡勇

[导读] 我国铁路线路所在区域，环境复杂，类型各异。由于大风、轨道异物等导致的行车事故世界各国时有发生，严重影响了铁路运输生产。

        湖南铁路科技职业技术学院湖南株洲 412006

        我国铁路线路所在区域，环境复杂，类型各异。由于大风、轨道异物等导致的行车事故世界各国时有发生，严重影响了铁路运输生产。高速铁路在运行过程中，由于运行速度快，制动距离远等特点，需要重点关注异物飞入线路。大风及严寒气候对高速铁路行车造成的灾害主要有：大雪埋道、风引起的沙上道等异物入侵事件也严重威胁着列车运行安全。
        随着我国高速铁路网建设的推进，大风环境下高铁运行安全和恶劣环境下的异物入侵事件的检测预警已经成为高速铁路列车安全运行的关键问题。
        一、检测方案比选
        目前国内外异物检测方法主要包括双电缆监控、倾角传感、红外对射、光纤光栅探测、检测雷达、微波检测、光缆监测等，但这些方法存在先天的缺陷，主要表现在：
        1.对于落在轨道上的静态异物无法测量；
        2.存在漏报和误报，特别是误报的情形较多；
        3.发生误报时无法远程人工确认铁路轨道表面是否存在异物，需要人工现场确认；
        4.对沙雪埋道无法检测；
        5.对异物大小无法检测。
        本团队通过对各种方案比较讨论后，拟采用机器视觉理论，结合光网格扫描技术和几何仿射原理，在二维视觉空间上测量异物大小，实现铁路轨道表面异物检测。

期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆

        二、检测原理
        在铁轨的同一位置连续拍两帧照片，一帧是线激光器关闭时的照片，一帧是线激光器打开时的照片，该两帧照片相减得到铁轨和异物在线激光照射下的投影，同时耦合铁轨不同位置的相减后的图片信息，并根据仿射几何原理计算得出异物大小。
        三、系统检测算法
        （一）轨道识别算法
        选取图像中心坐标（x_center，y_center）为计算基点，角alpha为经过中心点直线与X轴正方向的夹角，取值范围为-90度到90度，每次变动1度。对每个角度，图像沿经过中心点、与X轴成该角度的直线ab进行灰度值积分，并归一化，然后对积分进行差分。若差分的绝对值最大值大于10，则该角度存在直线。直线方程斜率是角度alpha的正切值，截距可由差分最大值在差分向量中的位置计算出来，则铁轨直线方程可确定。
        （二）火车通过检测算法
        火车经过时，一定时间间隔抓取的图片景物大部分像素灰度值是不同的，对每个像素差值求和将得到一个很大的和值Sum，利用该和值Sum可有效反应火车经过事件。
        （三）异物高度检测算法
        第一步：找出线激光在铁轨上的投影a，b两点。直线寻找算法得到两条铁轨直线方程，将相邻两帧图像相减（一帧激光开，一帧激光灭），得到线激光在图像中的所有投影点，计算每个投影点与两条直线的距离，距离最小的两点视为铁轨上的激光点，分别标记为a和b；若没有任何点的坐标符合铁轨直线方程，则没有检测到激光在铁轨上的投影，应是被异物遮挡，直接报警。