CN105550654A - 高速列车图像采集系统、实时车号检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高速列车图像采集系统、实时车号检测系统及方法，图像采集系统包括列车速度检测模块、图像采集控制模块、车号图像采集模块，列车速度检测模块用于检测列车到达指定位置的到达时间T和列车速度v，图像采集控制模块用于根据到达时间T和列车速度v控制车号图像采集模块在指定时间T_s开始采集列车图像，并在之后按照一定的时间间隔T_i采集列车图像。本发明能够根据列车运行速度、成像设备视场中列车长度自动调节图像采集间隔时间，以更好地获取列车车号图像，以便于后续车号的识别能够更加准确和优质，对高速列车的车号实时准确地自动识别。

Description

高速列车图像采集系统、实时车号检测系统及方法

技术领域

本发明涉及列车图像处理技术领域，具体地，涉及一种高速列车图像采集系统、实时车号检测系统及方法。

背景技术

随着我国高速铁路的不断发展，在列车不断提高运营速度的同时，列车运营的安全性问题也显得越来越重要，其关系到人民的生命和财产安全。为此，保证列车运营安全是所有工作的核心。随着我国城镇化发展不断深入，地域之间的流动性显著增加，对高速列车的需求量也不断增加，列车运行的密度和时长也相应增加。因此，仅靠列车检测人员对列车进行检测的时间也相应减少，更重要的是列车在运行期间的安全问题不能得到及时响应，从而降低了高速列车的行车安全。为了实现在列车运行期获取列车的安全信息，如受电弓的工作状态等，则可以利用对列车某一部位进行成像的方式对运行中的列车进行监测。然而，在获取列车某一部位图像信息的同时，还需要得到该列车的车号才能将图像信息与列车进行对应，以便于检查检修人员迅速定位问题列车。因此，在高速列车运行过程中获取列车车号显得尤为重要。

现有的列车车号自动识别系统的实现方式主要是在列车上安装电子标签，在所有区段站、编组站和分界站安装地面识别设备(AEI)，当列车通过时，AEI设备通过读取电子标签获取列车车号。该系统需要在列车上安装较多的电子设备，包括微带天线、虚拟电源、反射调制器、编码器、微处理器和存储器等，设备安装、维护的工作量大，如果电子标签受到损坏，AEI设备将无法获取车号信息导致误判和漏车的情况。

随着图像识别技术的不断发展，也有一些利用图像识别技术实现列车车号识别的系统，其主要存在的问题有：不能实现高速列车(大于200km/h)的车号识别、车号识别的准确率不高、夜间获取的列车车号图像质量差等。

发明内容

本发明的目的就在于克服上述现有技术的缺点和不足，提供一种高速列车图像采集系统，该系统能够根据列车运行速度、成像设备视场中列车长度自动调节图像采集间隔时间，以更好地获取列车车号图像，以便于后续车号的识别能够更加准确和优质；本发明还提供了高速列车实时车号检测系统和高速列车实时车号检测方法，能够对高速列车的车号实时准确地自动识别。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：

高速列车图像采集系统包括列车速度检测模块、图像采集控制模块、车号图像采集模块，其中：列车速度检测模块，用于检测列车到达指定位置的到达时间T和列车速度v，并将检测到的到达时间T和列车速度v发送给图像采集控制模块；车号图像采集模块，用于采集列车图像；图像采集控制模块，用于根据到达时间T和列车速度v控制车号图像采集模块在指定时间T_s开始采集列车图像，并在之后按照一定的时间间隔T_i采集列车图像。

作为本发明的进一步改进，所述指定时间T_s的计算方式是：T_s＝(d-v*T_f)/v+T+T_f(1)；式(1)中，T_f为车号图像采集模块的防误拍滤波时长，d为指定位置到列车速度检测模块的距离。

作为本发明的又一改进所述时间间隔T_i的取值为：T_i≦w/v(2)；式(2)中，w为车号图像采集模块的视场宽度。本技术方案中，能够根据列车运行速度、图像采集模块的视场宽度(与视场中列车长度成正比)自动调节图像采集间隔时间，以更好地获取列车车号图像，以便于后续车号的识别能够更加准确和优质，对高速列车的车号实时准确地自动识别。

进一步，所述车号图像采集模块与每次采集的图片不小于N张，其中，N＝a/w，其中，a为列车单节车厢长度。

进一步，所述车号图像采集模块的曝光时间为T_p，T_p的计算方式是：T_p＝s/v(3)；式(3)中，s为曝光时间内容许车号运动的最大距离，s＝r*n/180(4)，其中，n为车号图像采集模块在保证图像清晰的情况下容许车号在曝光时间内移动的最大圆心角，r为车号图像采集模块到列车车号的距离。本技术方案中，能够根据列车运行速度、图像采集控制模块的参数调整曝光时间，以更好地获取列车车号图像，保证列车高速运行状态下的图像采集质量，以便于后续车号的识别能够更加准确和优质。

优选的，所述车号图像采集模块的镜头拍摄方向与列车成30-60°夹角。本技术方案中，图像采集控制模块的拍摄方向与列车成一定夹角，有利于增加图像中列车的拍摄长度，最大程度将车号拍摄进图片，便于图像处理时车号的识别。

高速列车实时车号检测系统，包括图像采集装置和图像分析装置，所述图像采集装置为上述任一技术方案中的高速列车图像采集系统，所述图像分析装置包括图像处理模块和车号统计模块，

所述图像处理模块包括：车号定位模块，用于获取图像中列车车号区域；车号透视变换模块，用于使列车车号区域中车号由倾斜状态变为水平状态；车号字符提取模块，用于对图像进行分块分割，提取车号中的字符；车号识别，用于识别车号字符提取模块提取的字符，获得图像中的列车车号；

所述车号统计模块用于统计所有识别出的车号中的选定比较位，将选定比较位的字符完全相同的最多的图像对应的车号设定为正确车号。

高速列车实时车号检测方法，包括图像采集步骤和图像分析步骤，其特征在于，所述图像采集步骤为：图像采集装置在指定时间T_s开始采集列车图像，并在之后按照一定的时间间隔T_i采集列车图像；

所述图像分析步骤包括：

S1、识别所有图像中的车号，该步骤中对每张图像中的车号进行识别；

S2、统计所有识别出的车号中的选定比较位，将选定比较位的字符完全相同的最多的图像对应的车号设定为正确车号；

步骤S1中对每张图像中的车号进行识别的步骤如下：

S11、车号定位：获取图像中列车车号区域；

S12、车号字符提取：对图像进行分块分割，提取车号中的字符；

S13、车号识别：识别步骤S12中提取的字符，获得图像中的列车车号。

本技术方案中，车号检测方法中采集的图像为列车车号序列图像，通过对序列图像进行车号识别，能够提高车号识别的准确性。

进一步，在步骤S11和步骤S12之间还具有车号透视变换步骤，使列车车号区域中车号由倾斜状态变为水平状态，车号透视变换的具体方法为：令步骤S11中获得的列车车号区域的四个角点的坐标分别为：(x0,y0)、(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)；采用错切变换将这4个角点的坐标对应变换为(0,0)、(x,0)、(x,y)、(0,y)。本技术方案中，车号检测方法中采用基于透视变换的列车车号变换，能够提高车号识别准确性。

进一步，指定时间T_s的计算方法为：T_s＝(d-v*T_f)/v+T+T_f，

时间间隔T_i的计算方法为：T_i＝w/v；

其中，T为列车速度检测模块检测到的列车到达指定位置时的到达时间；T_f为防误拍的滤波时长，v为列车速度检测模块检测到的列车速度，d为指定位置到列车速度检测模块的距离，w为车号图像采集模块的视场宽度。

综上，本发明的有益效果是：

1、本发明能够根据列车运行速度、成像设备视场中列车长度自动调节图像采集间隔时间，以更好地获取列车车号图像，以便于后续车号的识别能够更加准确和优质，对高速列车的车号实时准确地自动识别；

2、本发明能够根据列车运行速度、图像采集控制模块的参数调整曝光时间，以更好地获取列车车号图像，保证列车高速运行状态下的图像采集质量，以便于后续车号的识别能够更加准确和优质；

3、本发明的图像采集控制模块的拍摄方向与列车成一定夹角，有利于增加图像中列车的拍摄长度，最大程度将车号拍摄进图片，便于图像处理时车号的识别；

4、本发明中的车号检测方法中采集的图像为列车车号序列图像，通过对序列图像进行车号识别，能够提高车号识别的准确性；

5、本发明中的车号检测方法中采用基于透视变换的列车车号变换，能够提高车号识别准确性。

附图说明

图1是本发明的车号图像采集模块的视场示意图；

图2是本发明在图像处理中错切变换的示意图。

具体实施方式

为了解决现有技术中列车车号识别系统不能实现高速列车(大于200km/h)的车号识别、车号识别的准确率不高、夜间获取的列车车号图像质量差等问题，本发明提供一种高速列车图像采集系统，该系统能够根据列车运行速度、成像设备视场中列车长度自动调节图像采集间隔时间，以更好地获取列车车号图像，以便于后续车号的识别能够更加准确和优质；本发明还提供了高速列车实时车号检测系统和高速列车实时车号检测方法，能够对200km/h以上时速甚至350km/h的高速列车的车号实时准确地自动识别。

下面结合实施例及附图，对本发明作进一步地的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例1：

高速列车图像采集系统，包括列车速度检测模块、图像采集控制模块、车号图像采集模块，其中：

列车速度检测模块，用于检测列车到达指定位置的到达时间T和列车速度v，并将检测到的到达时间T和列车速度v发送给图像采集控制模块；

车号图像采集模块，用于采集列车图像，本实施例中采用摄像头；

图像采集控制模块，用于根据到达时间T和列车速度v控制车号图像采集模块在指定时间T_s开始采集列车图像，并在之后按照一定的时间间隔T_i采集列车图像。

列车速度检测模块主要由测速雷达对列车速度进行检测，根据雷达数据能够判断列车的到来以及其实时速度，上述的指定位置即列车到来的方向上雷达探测的最远距离。列车速度检测模块为整个高速列车图像采集系统的前置触发装置，其检测精度决定了图像采集的时间点和每帧图像的间隔时间。

设雷达探测的最远距离为d，雷达探测到列车的时间(即到达时间)为T，列车速度为v；摄像头的视场宽度为w，防误拍的滤波时长为T_f，则：

开始触发摄像头采集图像的时间(即指定时间T_s)的计算方式是：

T_s＝(d-v*T_f)/v+T+T_f(1)；

两帧图像拍摄的时间间隔T_i的取值为：T_i≦w/v(2)；本实施例中就取T_i＝w/v。w/v为时间间隔T_i的最大取值，两帧图像的最大时间间隔主要是为了保证相邻两帧图像的视场有一定的重合，从而保证能够采集到车号图像。

所述车号图像采集模块与每次采集的图片不小于N张，其中，N＝a/w，其中，a为列车单节车厢长度。

上述摄像头视场宽度w与摄像头视场中列车长度L成正比，视场宽度和视场中列车长度的示意如图1所示，图1中虚线x与列车的交点到虚线y与列车的交点之间的水平距离就是视场宽度，虚线x与列车的交点到虚线y与列车的交点之间的距离为市场中列车长度。

本实施例中，能够根据列车运行速度、成像设备(摄像头)视场中列车长度自动调节图像采集间隔时间，以更好地获取列车车号图像，以便于后续车号的识别能够更加准确和优质。

实施例2：

在实施例1的基础上，本实施例中对车号成像模块进行如下改进：

本实施例中，图像采集控制模块应采用工业级高速成像设备，利用外触发的方式获取列车车号序列图像，为了保证列车高速运行状态下的图像采集质量，成像设备的曝光时间必须满足高速采集的需要，设成像设备在保证图像清晰的情况下容许物体在曝光时间内移动的最大圆心角为n，成像设备到列车车号的距离为r，则：

曝光时间内容许车号运动的最大距离s为：s＝r*n/180(4)；

从而可得到所述车号图像采集模块的曝光时间T_p为：T_p＝s/v(3)。

本实施例中，能够根据列车运行速度、图像采集控制模块的参数调整曝光时间，以更好地获取列车车号图像，保证列车高速运行状态下的图像采集质量，以便于后续车号的识别能够更加准确和优质。

实施例3：

在实施例1或实施例2的基础上，本实施例中对车号图像采集模块进行如下改进：

已知图像采集控制模块的视场宽度为w，为了增加单幅图像中所包含的车体的长度L以利于更好地保证采集到列车车号：

如图1所示，所述车号图像采集模块的镜头拍摄方向与列车成30-60°夹角，即图1中的∠Φ为30-60°。优选的，本实施例中，所述车号图像采集模块的镜头拍摄方向与列车成45°夹角，即∠Φ＝45°。为了在列车高速运行时采集到列车车号，本系统中成像设备的镜头拍摄方向(直线z所在的方向)与列车成45°夹角，而非垂直列车拍摄，这样有利于增加图像中列车的拍摄长度，最大程度将车号拍摄进图片，便于图像处理时车号的识别，∠Φ若太小，则拍摄的号牌区域不清楚，因此不大于60度，最佳选择是45度。

实施例4：

在实施例1-实施例3任一的基础上，本实施例中对高速列车图像采集系统进行如下改进：

高速列车图像采集系统还包括光线补偿模块，该光线补偿模块采用红外光触发频闪补光方式为车号图像采集模块补光。高速列车图像采集系统装在铁路轨道旁边，如果采用可见光光源，则会对行车安全造成影响。同时，由于成像设备设置的曝光时间较短，为了保证所采集图像的亮度，光线补偿模块将全天候工作，即白天和夜晚都对成像设备进行补光。

实施例5：

高速列车实时车号检测系统，包括图像采集装置和图像分析装置，所述图像采集装置为实施例1-4中任一所述的高速列车图像采集系统，所述图像分析装置包括图像处理模块和车号统计模块，

所述图像处理模块包括：

车号定位模块，用于获取图像中列车车号区域；

车号透视变换模块，用于使列车车号区域中车号由倾斜状态变为水平状态；

车号字符提取模块，用于对图像进行分块分割，提取车号中的字符；

车号识别，用于识别车号字符提取模块提取的字符，获得图像中的列车车号；

所述车号统计模块用于统计所有识别出的车号中的选定比较位，将选定比较位的字符完全相同的最多的图像对应的车号设定为正确车号。

实施例6：

高速列车实时车号检测方法，采用实施例5中的高速列车实时车号检测系统进行检测，包括图像采集步骤和图像分析步骤。

所述图像采集步骤为：图像采集装置在指定时间T_s开始采集列车图像，并在之后按照一定的时间间隔T_i采集列车图像，指定时间T_s的计算方法为：T_s＝(d-v*T_f)/v+T+T_f，时间间隔T_i的计算方法为：T_i＝w/v；其中，T为列车速度检测模块检测到的列车到达指定位置时的到达时间；T_f为防误拍的滤波时长，v为列车速度检测模块检测到的列车速度，d为指定位置到列车速度检测模块的距离，w为车号图像采集模块的视场宽度。

所述图像分析步骤实现对采集到的列车车号图像进行车号识别功能，主要包括对序列图像中的每幅图像进行车号识别以及对序列图像车号识别结果进行综合分析以得到正确的车号和对应的图像，即包括步骤S1和S2：

S1、识别所有图像中的车号，该步骤中对每张图像中的车号进行识别；

S2、统计所有识别出的车号中的选定比较位，将选定比较位的字符完全相同的最多的图像对应的车号设定为正确车号。

步骤S1中针对序列图像中的每幅图像列车车号识别算法主要包括车号定位、车号提取、基于字符HOG特征的SVM分类器学习、利用分类器进行车号识别等，具体地，对每张图像中的车号进行识别的步骤如下：

S11、车号定位：获取图像中列车车号区域；根据图像特点，利用霍夫变换检测图像中的直线，其中需要设置所检测直线的最小长度阈值为minLen，最大直线间隙阈值为maxGap，然后根据检测到的直线得到车号区域蒙版，对原始图像中的蒙版区域进行二值化获取列车车号区域；

S12、车号字符提取：由于车号区域内时多个字符或字母的组合，因此对图像进行分块分割，提取车号中的每个字符；

S13、车号识别：对步骤S12中提取的每个字符计算HOG特征值，然后输入分类器进行识别，获得图像中的列车车号。

通过单幅图像列车车号识别算法计算出了列车车号序列图中每幅图像的车号识别结果后进入步骤S2。序列图中不是每幅图像都有列车车号，同时也不能保证准确识别每一幅含有车号的图像，因此需要对所有结果进行分析对比，从而得到正确的识别结果。

对于列车车号，每节车厢的车号具有一定的规律。例如，同一列车，车号的前四位为车号，后两位为车厢号，本实施例中，将前四位设定为选定比较位，统计所有识别出的车号中的前四位，最后确定前四位字符相同的图像数量最多的为正确车号。

实施例7：

在实施例6的基础上，进一步，如果成像设备的视角是与列车成一定的夹角，因此采集得到的车号图像中车号是倾斜的。为了方便车号字符提取和提高识别率，需要对车号进行透视变换：

在步骤S11和步骤S12之间还具有车号透视变换步骤，使列车车号区域中车号由倾斜状态变为水平状态，车号透视变换的具体方法为：如图2所示，令步骤S11中获得的列车车号区域的四个角点的坐标分别为：左下角(x0,y0)、右下角(x1,y1)、左上角(x2,y2)、右上角(x3,y3)；采用错切变换将这4个角点的坐标对应变换为(0,0)、(x,0)、(x,y)、(0,y)。

令错切变换公式为：

$\left(\begin{array}{ccc}x& y& 0\end{array}\right)\left(\begin{array}{ccc}1& d& 0\\ b& 1& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ccc}x+by& dx+y& 1\end{array}\right),$

b和d的取值应满足：

$\begin{array}{cc}\{\begin{array}{c}{x}_0+b*y_0=0\\ x_3+b*y_3=0\end{array},& \left\{\begin{array}{c}d*x_0+y_0=0\\ d*x_1+y_1=0\end{array}\right.\end{array};$

求解上述方程组得：

$b=\frac{y_3-y_0}{x_0-x_3},d=\frac{y_0-y_1}{x_1-x_0},$

b和d取上述取值时，将(x0,y0)、(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)代入错切变换公式得到新的坐标(0,0)、(x,0)、(x,y)、(0,y)，采用透视变换后的列车车号区域如图2所示，变为水平状态，其左下角和左上角位于y轴上，左下角和右下角位于x轴上，然后进入步骤S12进行车号字符提取，更加便于字符提取时的分割等操作。

上述的车号定位、字符提取、字符识别都是图像处理技术领域常用的技术，本实施例中不再赘述其具体实现方式。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.高速列车图像采集系统，其特征在于，包括列车速度检测模块、图像采集控制模块、车号图像采集模块，其中：

列车速度检测模块，用于检测列车到达指定位置的到达时间T和列车速度v，并将检测到的到达时间T和列车速度v发送给图像采集控制模块；

车号图像采集模块，用于采集列车图像；

图像采集控制模块，用于根据到达时间T和列车速度v控制车号图像采集模块在指定时间T_s开始采集列车图像，并在之后按照一定的时间间隔T_i采集列车图像。

2.根据权利要求1所述的高速列车图像采集系统，其特征在于，所述指定时间T_s的计算方式是：T_s＝(d-v*T_f)/v+T+T_f(1)；

式(1)中，T_f为车号图像采集模块的防误拍滤波时长，d为指定位置到列车速度检测模块的距离。

3.根据权利要求1所述的高速列车图像采集系统，其特征在于，所述时间间隔T_i的取值为：T_i≦w/v(2)；

式(2)中，w为车号图像采集模块的视场宽度。

4.根据权利要求1所述的高速列车图像采集系统，其特征在于，所述车号图像采集模块与每次采集的图片不小于N张，其中，N＝a/w，其中，a为列车单节车厢长度。

5.根据权利要求1至4任一所述的高速列车图像采集系统，其特征在于，所述车号图像采集模块的曝光时间为T_p，T_p的计算方式是：T_p＝s/v(3)；

式(3)中，s为曝光时间内容许车号运动的最大距离，s＝r*n/180(4)，其中，n为车号图像采集模块在保证图像清晰的情况下容许车号在曝光时间内移动的最大圆心角，r为车号图像采集模块到列车车号的距离。

6.根据权利要求1至4任一所述的高速列车图像采集系统，其特征在于，所述车号图像采集模块的镜头拍摄方向与列车成30-60°夹角。

7.高速列车实时车号检测系统，包括图像采集装置和图像分析装置，其特征在于，所述图像采集装置为权利要求1-6中任一所述的高速列车图像采集系统，所述图像分析装置包括图像处理模块和车号统计模块，

所述图像处理模块包括：

车号定位模块，用于获取图像中列车车号区域；

车号透视变换模块，用于使列车车号区域中车号由倾斜状态变为水平状态；

车号字符提取模块，用于对图像进行分块分割，提取车号中的字符；

车号识别，用于识别车号字符提取模块提取的字符，获得图像中的列车车号；

所述车号统计模块用于统计所有识别出的车号中的选定比较位，将选定比较位的字符完全相同的最多的图像对应的车号设定为正确车号。

8.高速列车实时车号检测方法，包括图像采集步骤和图像分析步骤，其特征在于，所述图像采集步骤为：图像采集装置在指定时间T_s开始采集列车图像，并在之后按照一定的时间间隔T_i采集列车图像，

所述图像分析步骤包括：

S1、识别所有图像中的车号，该步骤中对每张图像中的车号进行识别；

S2、统计所有识别出的车号中的选定比较位，将选定比较位的字符完全相同的最多的图像对应的车号设定为正确车号；

步骤S1中对每张图像中的车号进行识别的步骤如下：

S11、车号定位：获取图像中列车车号区域；

S12、车号字符提取：对图像进行分块分割，提取车号中的字符；

S13、车号识别：识别步骤S12中提取的字符，获得图像中的列车车号。

9.根据权利要求8所述的高速列车实时车号检测方法，其特征在于，在步骤S11和步骤S12之间还具有车号透视变换步骤，使列车车号区域中车号由倾斜状态变为水平状态，车号透视变换的具体方法为：令步骤S11中获得的列车车号区域的四个角点的坐标分别为：(x0,y0)、(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)；采用错切变换将这4个角点的坐标对应变换为(0,0)、(x,0)、(x,y)、(0,y)。

10.根据权利要求8或9所述的高速列车实时车号检测方法，其特征在于，指定时间T_s的计算方法为：

T_s＝(d-v*T_f)/v+T+T_f，

时间间隔T_i的计算方法为：T_i＝w/v；

其中，T为列车速度检测模块检测到的列车到达指定位置时的到达时间；T_f为防误拍的滤波时长，v为列车速度检测模块检测到的列车速度，d为指定位置到列车速度检测模块的距离，w为车号图像采集模块的视场宽度。