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        基于幀間差分優(yōu)化算法的霧天軌道異物檢測方法*

        2022-12-13 03:47:48王林峰劉子儀黃德青張一鳴
        城市軌道交通研究 2022年10期
        關(guān)鍵詞:霧天異物差分

        王林峰 萬 衡 劉子儀 秦 娜 黃德青 張一鳴

        (1.上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)軌道交通學(xué)院, 201400, 上海;2.西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院, 611756, 成都∥第一作者, 碩士研究生)

        及時檢測并清除軌道異物對于保證軌道交通列車運(yùn)行安全有重要意義。針對復(fù)雜線路環(huán)境和惡劣天氣,本文提出基于幀間差分優(yōu)化算法的霧天軌道異物的檢測方法。為解決霧天的圖像干擾[1],運(yùn)用暗通道先驗(yàn)算法對圖像實(shí)現(xiàn)去霧處理。為提高軌道異物識別的準(zhǔn)確率,引入分權(quán)評價對算法進(jìn)行優(yōu)化,以增強(qiáng)軌道異物檢測系統(tǒng)對惡劣環(huán)境的適應(yīng)能力,優(yōu)化后異物識別的準(zhǔn)確率提高了3.69%。

        1 霧天軌道異物檢測方法介紹

        本文選用暗原色理論算法[2]實(shí)現(xiàn)去霧處理,使用幀間差分優(yōu)化算法的連續(xù)監(jiān)測實(shí)現(xiàn)霧天環(huán)境下的軌道異物侵入檢測。通過消融試驗(yàn),驗(yàn)證了上述方法的可行性?;镜膸g差分法主要是利用視頻序列中相鄰兩幀的變化來檢測靜態(tài)場景下的運(yùn)動目標(biāo)[3]。幀間差分優(yōu)化算法是將識別的相鄰兩幀圖像改取連續(xù)多幀,得出各組差值:

        (1)

        式中:

        Di,j(x,y)——第i幀圖像與第j幀圖像間的像素差;

        Ii(x,y)——第i幀圖像在(x,y)位置上的像素值。

        通過引入分權(quán)評價的概念,建立對應(yīng)的權(quán)重矩陣ω,并選擇適當(dāng)?shù)拈撝礟將上述差分圖像進(jìn)行二值化處理:

        ω=(ωi-3ωi-2…ωi+2ωi+3)T

        (2)

        Bi(x,y)=Dω

        (3)

        (4)

        式中:

        Bi(x,y)——第i張圖像整體的差分結(jié)果;

        D、P——分別為與ω對應(yīng)的幀間差值矩陣和閾值矩陣;

        Ri(x,y)——第i張圖像中每個像素點(diǎn)(x,y)二值化后的結(jié)果。

        2 霧天軌道異物檢測試驗(yàn)分析

        2.1 圖像評價指標(biāo)構(gòu)建

        灰度方差表示圖像灰度值的離散程度,對比度去霧函數(shù)和信息熵表示圖像質(zhì)量。具體如下:

        (5)

        (6)

        (7)

        式中:

        Std——灰度方差、去霧度、信息熵評價指標(biāo);

        M、N——分別為圖像矩陣的長度和寬度;

        k、Pk——分別為像素點(diǎn)灰度級和灰度級出現(xiàn)的概率;

        C(I)——去霧度;

        E——信息商評價指標(biāo)。

        2.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

        不同算法對圖像去霧處理的效果不同。通過消融試驗(yàn),設(shè)置權(quán)重矩陣,得到的處理結(jié)果如表1所示。

        表1 不同圖像去霧算法結(jié)果對比

        由表1可見,通過暗原色先驗(yàn)去霧算法得到的圖像質(zhì)量較好,且圖像中各像素點(diǎn)的信息保留較完整。

        對不同的軌道異物檢測方法進(jìn)行消融試驗(yàn),得到的結(jié)果如表2所示。

        表2 不同評價方法下的軌道異物檢測結(jié)果

        2.3 軌道異物檢測效果

        對每幀軌道圖像進(jìn)行去霧處理,并進(jìn)行幀間差分優(yōu)化,結(jié)合權(quán)重矩陣得到軌道出現(xiàn)不同異物的效果圖。圖1提供了人、樹、石頭等3種異物侵入軌道時的檢測結(jié)果。

        3 結(jié)語

        對于復(fù)雜環(huán)境下的軌道異物,通過暗通道先驗(yàn)算法實(shí)現(xiàn)去霧處理,提高軌道異物檢測系統(tǒng)對惡劣環(huán)境的適應(yīng)能力;引入分權(quán)評價實(shí)現(xiàn)相鄰兩幀圖像的數(shù)值融合,提高檢測異物的準(zhǔn)確率。但在圖像二值化處理中,設(shè)定的閾值主觀且固定,無法及時隨環(huán)境改變。后續(xù)將深入研究其他惡劣環(huán)境對視頻圖像的抗干擾處理,以及對軌道異物侵入的預(yù)警識別。

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