盧 義，林建輝，張 兵，杜高峰

（1 西南交通大學(xué)牽引動力國家重點實驗室，四川成都610031；2 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，四川成都610031）

基于機(jī)器視覺技術(shù)的列車脫軌試驗研究

盧 義1，林建輝1，張 兵1，杜高峰2

（1 西南交通大學(xué)牽引動力國家重點實驗室，四川成都610031；2 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，四川成都610031）

提出一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的列車脫軌運動檢測方法。該方法采用高速攝像機(jī)記錄脫軌防護(hù)器以及脫軌輪對運動情況，利用攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)建立圖像平面與三維空間的對應(yīng)關(guān)系，完成對列車運動軌跡以及縱向運動參數(shù)的測量。該測量方法解決了破壞性試驗中測試系統(tǒng)安裝的難點，突破傳統(tǒng)測試方法，所需設(shè)備較少，試驗現(xiàn)場適應(yīng)性強。

機(jī)器視覺；列車脫軌試驗；相機(jī)標(biāo)定；圖像處理；運動分析

近年來，列車脫軌事故頻有發(fā)生，對鐵路運輸造成極大的危害。脫軌機(jī)理與脫軌防護(hù)一度成為各國軌道交通領(lǐng)域的重大研究課題［1］。隨著我國高速客運專線的不斷開通，列車運行安全性研究變得更加重要。針對國內(nèi)近年重大脫軌事故，本文研究提出了脫軌安全防護(hù)裝置，并利用脫軌機(jī)構(gòu)提供穩(wěn)態(tài)爬軌脫軌，闡述了利用機(jī)器視覺技術(shù)檢測脫軌防護(hù)器運動軌跡，為脫軌仿真提供一定的理論基礎(chǔ)。

在破壞性試驗中，測試設(shè)備的安裝與數(shù)據(jù)的采集是試驗的重點和難點。利用機(jī)器視覺技術(shù)完成運動目標(biāo)檢測跟蹤測量，成為了整個脫軌試驗運動測量最行之有效的方法。針對拍攝的高速脫軌視頻需要進(jìn)行如下幾個部分的處理：（1）視頻圖像的預(yù)處理，主要包括圖像的灰度化以及濾波，通過以上步驟消除視頻中的干擾成分；（2）運動目標(biāo)的檢測與跟蹤，選擇背景差法進(jìn)行目標(biāo)檢測，利用Kalman算法對物體進(jìn)行跟蹤［2］；（3）運動參數(shù)的測量，利用相機(jī)標(biāo)定技術(shù)建立圖像平面與實際場地的對應(yīng)關(guān)系，從而求解運動目標(biāo)的空間位置信息，完成運動軌跡與縱向運動參數(shù)的測量。

1　脫軌試驗過程與機(jī)構(gòu)

如圖1所示，整個試驗由機(jī)車自區(qū)段①推動被試車輛以5 km/h的速度行至第一直線段，在區(qū)段②約40 m范圍內(nèi)將車速提高至試驗速度后機(jī)車制動，解開車鉤使之與被試車輛脫離。機(jī)車在區(qū)段③約70 m內(nèi)停車，被試車輛脫離后惰行至區(qū)段④無砟軌道區(qū)，進(jìn)入18 m后在脫軌器作用下向右側(cè)脫軌。預(yù)留52 m作為脫軌后的車輛運行停車區(qū)。脫軌試驗按照3個速度級進(jìn)行，分別為（15～20）km/h，（20～25）km/h和（25～35）km/h。

圖1　試驗線路圖

為使單輛拖車在CRTSⅠ型板式無砟軌道指定位置進(jìn)行低速脫軌，試驗設(shè)計了如圖2所示的固定式脫軌器。

圖2　脫軌器機(jī)構(gòu)示意圖

試驗為了驗證低速脫軌后脫軌安全防護(hù)裝置防傾翻性能及運動形態(tài)，設(shè)計了如圖3所示L型防脫機(jī)構(gòu)，該裝置安裝于脫軌軸箱底部。

圖3　列車脫軌防護(hù)機(jī)構(gòu)示意圖

2　圖像檢測系統(tǒng)

脫軌列車運動軌跡檢測的圖像測試系統(tǒng)是由奧林巴斯高i-SPEED TR高速攝像機(jī)（最高幀率10 000 fs，鏡頭焦距50 mm，光圈范圍f/1.4～f/22）和工業(yè)計算機(jī)組成，如圖4所示。

圖4　圖像檢測系統(tǒng)

高速圖像采集是該檢測系統(tǒng)的基礎(chǔ)部分［3］。該測試系統(tǒng)需要縮短傳感器曝光時間，以便減少每幀的運動模糊和凍結(jié)運動，為了得到滿足后期分析處理要求的圖像，需要進(jìn)行人工輔助燈光補償，傳統(tǒng)解決方法是對目標(biāo)景物使用大功率的聚光燈，但是只提供高瓦數(shù)的聚光燈并不能解決大多數(shù)問題，通常還需要聚焦和定位光線，光線的聚集遠(yuǎn)比光線的數(shù)量更重要，所以常規(guī)探照燈在HSV任務(wù)中并不實用。該系統(tǒng)采用Olympus工業(yè)光源和液芯光導(dǎo)管，其具有光線集中、發(fā)光效率高、支持相機(jī)誤觸發(fā)保護(hù)功能、耗電少、壽命長等優(yōu)點。系統(tǒng)補光燈置于脫軌區(qū)間與攝像機(jī)之間，脫軌器左右側(cè)各一個光源。鏡頭的選擇同樣會對所獲得的視頻圖像產(chǎn)生明顯不同的效果。由于爬軌側(cè)觀察區(qū)域較大，因此選擇短焦鏡頭，脫軌防護(hù)側(cè)觀察區(qū)域較遠(yuǎn)，選擇長焦鏡頭。

3　圖像預(yù)處理

由于對脫軌區(qū)間進(jìn)行了人工輔助燈光補償，燈光分布不均，存在部分的低頻噪聲干擾［4］。因此，在進(jìn)行圖像處理之前，首先需要對原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像的灰度化以及濾波，灰度化處理結(jié)果如圖5所示。目前常見的濾波方法主要包括高斯濾波、均值濾波、中值濾波和雙邊濾波，本文主要采用雙邊濾波算法［5］。由于雙邊濾波在進(jìn)行灰度值計算時不僅要考慮其領(lǐng)域范圍內(nèi)的灰度還需要注意他們與中心點之間的距離，因此濾波后點的灰度值表達(dá)公式為：

其中k為歸一化系數(shù)，其表達(dá)式為：

式中h為濾波后灰度；x為濾波前灰度；c為空間相似度；s為灰度相似度。

在實際處理過程當(dāng)中，利用高斯函數(shù)即可實現(xiàn)c和s函數(shù)，其定義如下：

通過分析得知雙邊濾波不僅具有較好的圖像邊界信息保存能力，而且還可以較好的過濾圖片中的低頻成分，濾波后效果如圖6所示。

圖5　灰度化圖像

圖6　雙邊濾波圖像

4　脫軌運動測量

運動目標(biāo)檢測與跟蹤是脫軌試驗過程當(dāng)中最基本也是最核心部分，在進(jìn)行高速視頻分析時，通過相應(yīng)的算法完成對脫軌防護(hù)器及一位輪對在視頻圖像中的檢測分割，實現(xiàn)運動目標(biāo)的跟蹤監(jiān)測，利用相機(jī)標(biāo)定技術(shù)實現(xiàn)圖像與實際物體的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，在坐標(biāo)系中確定物體的空間信息，最終分析確定其運動情況。

運動目標(biāo)的檢測是運動目標(biāo)跟蹤定位的基礎(chǔ)，主要任務(wù)是從圖像中分割提取運動目標(biāo)，目前比較主流的分析方法包括：背景差法、幀差法、光流法等［6］。

在脫軌試驗過程中，攝像機(jī)處于靜止?fàn)顟B(tài)，圖像序列背景變化較小，因此采用背景差法檢測運動目標(biāo)。背景差法的關(guān)鍵點是如何獲取背景圖像，進(jìn)行背景建模，并能保持對其進(jìn)行實時更新，獲取精確的背景圖像。背景差法可用如下公式（2）表示：

其中Fi（x，y）為第i幀時的前景圖像；Pi（x，y）為幀圖像；Bi（x，y）為背景圖像。在獲取Bi（x，y）背景圖像時，由于存在部分背景變化，且整個脫軌過程在室外進(jìn)行，光照和天氣的變化會對背景模型產(chǎn)生一定的干擾，而單高斯模型法會對圖像中每個像素進(jìn)行計算，然后使用在線估計法來進(jìn)行背景模型的更新，能夠有效的降低因光照和天氣變化引起的干擾，因此可以利用單高斯模型法進(jìn)行背景提取。首先應(yīng)計算圖像中t時刻每點像素Xt的高斯分布參數(shù)均值ut和方差∑t，則Xt的概率密度分布為η（Xt，ut，∑t）。當(dāng)每個像素點的概率大于自適應(yīng)閾值T時，即可將該像素點當(dāng)做背景中的像素。針對每個像素都進(jìn)行上述高斯統(tǒng)計，生成背景圖像。利用該算法便可有效提取視頻圖像中的運動目標(biāo)［7］。

在完成運動目標(biāo)提取工作之后需要實現(xiàn)目標(biāo)物體的運動跟蹤。對于脫軌車輛而言，整個脫軌過程均是非線性的，但是高速攝像機(jī)拍攝的圖像之間的時間間隔非常短暫（2 000 fs），在這個過程中車輛的運動狀態(tài)不會發(fā)生突然性變化，因此可以認(rèn)為脫軌車輛一直處于勻速運動狀態(tài)。針對該特點，在跟蹤算法方面本文采用了Kalman濾波。它是運動跟蹤中一種有效的最小方差估計方法。其基本思想是基于信號和噪聲的狀態(tài)空間模型利用前一時刻的估計值和當(dāng)前時刻的觀測值來更新狀態(tài)變量，其中狀態(tài)變量用以表征各特征點的位置、速度等狀態(tài)信息［8］。在進(jìn)行運動狀態(tài)變量估計時，運動目標(biāo)的狀態(tài)方程為：

運動目標(biāo)的觀測方程為：

式中A為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；w（k）為系統(tǒng)噪聲；H為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；r（k）為觀測噪聲。觀測方程有效的反映了理想跟蹤結(jié)果與實際跟蹤結(jié)果之間的相互關(guān)系，Kalman濾波不僅可以實現(xiàn)對物體運動軌跡濾波跟蹤，還可以通過平滑波動數(shù)據(jù)消除測量位置產(chǎn)生的數(shù)據(jù)抖動。它有效的完成了對脫軌防護(hù)機(jī)構(gòu)及脫軌輪對的外部輪廓及對稱中心位置點的跟蹤［9］。

最后物體的定位和軌跡測量實施過程主要包括：（1）確定運動目標(biāo)物體在每幀圖像中的二維像素坐標(biāo)值；（2）將目標(biāo)物體的二維像素坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換為物體在試驗場地中的三維空間值。通過以上2步便可以確定單幀圖像中的運動目標(biāo)在脫軌試驗場景中的空間位置信息，最后將每幀圖像中運動物體的位置連接起來便能夠得到實際的運動軌跡。與此同時，攝像機(jī)的拍攝幀率已知，即可知兩幀圖像之間的時間間隔，因此目標(biāo)物體的運動速度可以比較容易的計算出來。

5　脫軌試驗與結(jié)果分析

5.1高速攝像機(jī)標(biāo)定

利用C++及OpenCV相機(jī)標(biāo)定函數(shù)對高速攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)及外部參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定［10］。其中內(nèi)部參數(shù)表示攝像機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系之間的關(guān)系，外參數(shù)表示攝像機(jī)在世界坐標(biāo)系里的位置和方向。攝像機(jī)標(biāo)定坐標(biāo)系有，世界坐標(biāo)系P（Xw，Yw，Zw）；攝像機(jī)坐標(biāo)系Pu（Xu，Yu，Zu）；圖像坐標(biāo)系：［u，v］，［x，y］。攝像機(jī)模型三坐標(biāo)的系統(tǒng)關(guān)系如圖7所示，其中θ是攝像機(jī)坐標(biāo)光軸與像平面夾角，f為相機(jī)焦距。

圖7　相機(jī)模型三坐標(biāo)關(guān)系

利用攝像機(jī)坐標(biāo)系與像平面坐標(biāo)系變換矩陣完成內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定如下：

焦距：f=［1 014.218；1 018.913］

圖像中心坐標(biāo)點：c=［510.557；501.792］

世界坐標(biāo)系和攝像機(jī)坐標(biāo)系的相互轉(zhuǎn)換主要是通過旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T完成，其具體關(guān)系如圖8所示。

圖8　坐標(biāo)系關(guān)系圖

物體坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下：

經(jīng)標(biāo)定的攝像機(jī)外部參數(shù)為：

5.2試驗結(jié)果分析

在低速脫軌試驗過程中，高速攝像機(jī)采樣頻率為2000 fs，利用圖像處理技術(shù)完成了對防脫器運動軌跡的跟蹤測量，其運動軌跡如圖9所示；

圖9　二位側(cè)防脫器運動軌跡

在運動軌跡高度測量中，取輪軌耦合面為基準(zhǔn)平面，以脫軌防護(hù)器與軸箱安裝法蘭下表面為軌跡點。通過軌跡曲線可知脫軌防護(hù)器在運動過程中并不是線性變化的。在脫軌瞬間，脫軌防護(hù)器下表面未與軌面發(fā)生正面碰撞，而是與鋼軌側(cè)面產(chǎn)生了劇烈的摩擦，出現(xiàn)強烈的火花現(xiàn)象，由此可見在橫向脫軌上起到了應(yīng)有的保護(hù)作用，隨著橫向脫軌距離的穩(wěn)定，脫軌防護(hù)器開始與鋼軌上表面發(fā)生垂向撞擊，并出現(xiàn)彈跳現(xiàn)象，隨著能量遞減而趨于緩和。該測試方法有效記錄了脫軌運動過程。

同時針對一位脫軌輪對，本文求取了不同牽引速度級下其脫軌至落地位移過程中的時程函數(shù)如圖10所示。

圖10　一位輪對脫軌至落地位移時程圖

一位輪對脫軌過程中，除了產(chǎn)生縱向的拋物線式運動，還存在橫向的脫軌運動，因此其運動軌跡是縱向運動與橫向運動的合成，對于不同的牽引及脫軌速度，其時程函數(shù)存在一定的差異。

不同工況下，試驗列車脫軌縱向參數(shù)測量統(tǒng)計如表1所示。

表1　縱向參數(shù)

由于攝像機(jī)的拍攝幀率已知，圖像之間的時間間隔也就成為已知量，在較短的時間間隔內(nèi)，可以將脫軌瞬間理解為勻速運動，因此車輛的脫軌速度就可以比較容易的計算出來。在制動距離方面，由于運動物體的距離不斷增大，通過圖像測得的數(shù)據(jù)與試驗結(jié)束后實際測量的距離存在一定的誤差，其誤差均在5%左右，因此對于遠(yuǎn)距離的拍攝測量，該方法還有待進(jìn)一步的優(yōu)化。

6　結(jié)束語

提出了利用機(jī)器視覺技術(shù)研究測量列車脫軌軌跡以及縱向運動參數(shù)，試驗結(jié)果表明該方法能夠準(zhǔn)確測量脫軌防護(hù)器運動軌跡以及脫軌輪對的運動情況，是一種有效的破壞性試驗檢測方法。在以后的研究工作過程中，為了提高測試系統(tǒng)的可靠性以及測量的更精確性，在保證正常檢測的基礎(chǔ)上，需要進(jìn)一步對軌跡跟蹤算法進(jìn)行改進(jìn)。

［1］ 向 俊，曾慶元.列車脫軌機(jī)理與脫軌分析理論研究［J］.中國鐵道科學(xué)，2008，29（1）：127-129.

［2］ 李 明.視頻序列中運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法的研究［D］.江蘇：蘇州大學(xué)，2010.

［3］ 王華夏.高速鐵路隧道襯砌裂縫自動化檢測硬件系統(tǒng)研究［J］.鐵道標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計，2013，（10）：97-102.

［4］ 郭 磊，徐友春，李克強，連小珉.基于單目視覺的實時測距方法研究［J］.中國圖象圖形學(xué)報，2006，11（1）：74-81.

［5］ 沈 豐，趙宇明.基于實時Retinex與雙邊濾波的圖像增強算法［J］.計算機(jī)應(yīng)用與軟件，2009，26（11）：234-238，258.

［6］ 李 建，藍(lán)金輝，李 杰.一種新型快速運動目標(biāo)檢測算法［J］.中南大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）.2013，（3）：978-984.

［7］ 張青苗，李 鵬，趙 勇，何寶富，孫彧.一種基于OpenCV實現(xiàn)的運動目標(biāo)檢測算法的研究［J］.艦船電子工程，2010，（7）：59-61.

［8］ 王建鋒.基于多信息融合的車輛狀態(tài)參數(shù)估計［J］.計算機(jī)仿真，2013，（11）：131-136.

［9］ 羅忠祥，莊越挺，潘云鶴，劉 豐.基于雙攝像機(jī)的視頻特征跟蹤算法研究［J］.計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2002，14（7）：646-650.

［10］ （美國）布拉德斯基，譯者：于仕琪.學(xué)習(xí)OpenCV［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2009.

Study on Train Derailment Test Based on Computer Vision Technology

LU Yi1，LIN Jianhui1，ZHANG Bing1，DU Gaofeng2
（1 Traction Power State Key Laboratory，South west Jiaotong University，Chengdu 610031 Sichuan，China；2 School of Mechanical Engineering，South west Jiaotong University，Chengdu 610031 Sichuan，China）

A new method is Proposed to measure the train derailment motion，which is based on computer vision technology.The method uses the high-speed cameras to record the movement of derailed protector and derailed wheel，and completes the measurement of the train movement trajectory and the longitudinal motion parameters by using the camera calibration technology，which establishes correspondence between the image plane and the three-dimensional space.This measurement method solves the problem of test system installation difficulty in destructive test，breaking the traditional testing methods.It needs less equipment and has a strong adaptability in test site.

computer vision；train derailment test；camera calibration；image processing；motion analysis

U260.11+2

A doi：10.3969/j.issn.1008-7842.2015.04.14

1008-7842（2015）04-0063-04

?）男，碩士研究生（

2015-01-23）