本發(fā)明涉及軌道交通，尤其涉及一種用于受電弓圖像和視頻的異物判斷方法及其裝置。

背景技術(shù)：

1、所有軌道交通列車(chē)都通過(guò)列車(chē)受電弓與接觸網(wǎng)之間的滑動(dòng)接觸從外部獲取電能，弓網(wǎng)間接觸關(guān)系對(duì)列車(chē)安全、正常運(yùn)營(yíng)至關(guān)重要。由于受電弓與接觸網(wǎng)特殊的接觸關(guān)系及結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，不便于在運(yùn)營(yíng)列車(chē)受電弓或接觸網(wǎng)上安裝測(cè)試設(shè)備，而且，一旦受電弓上附著有異物時(shí)，就會(huì)對(duì)運(yùn)營(yíng)列車(chē)的正常運(yùn)行或安全造成影響。在現(xiàn)有技術(shù)中，需要工作人員借助于專(zhuān)門(mén)附著設(shè)備登乘車(chē)頂檢查，或者列車(chē)換弓維持運(yùn)行，直接影響到列車(chē)正點(diǎn)運(yùn)行。

2、因此，設(shè)計(jì)一種能夠探測(cè)受電弓是否附著有異物時(shí)，就成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種用于受電弓圖像和視頻的異物判斷方法及其裝置。

2、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：一種用于受電弓圖像的異物判斷方法，包括以下步驟：獲取受電弓圖像；從所述受電弓圖像中定位出受電弓區(qū)域；從所述受電弓區(qū)域定位出若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓；基于若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓，判斷所述受電弓圖像中的受電弓是否附著有異物。

3、作為本發(fā)明實(shí)施例的一種改進(jìn)，所述“從所述受電弓圖像中定位出受電弓區(qū)域”具體包括：基于yolov算法，從所述受電弓圖像中定位出受電弓區(qū)域。

4、作為本發(fā)明實(shí)施例的一種改進(jìn)，所述“從所述受電弓區(qū)域定位出若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓”具體包括：基于deeplab分割網(wǎng)絡(luò)，從所述受電弓區(qū)域定位出若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓。

5、作為本發(fā)明實(shí)施例的一種改進(jìn)，所述“從所述受電弓區(qū)域定位出若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓”具體包括：從所述受電弓區(qū)域定位出碳滑板的語(yǔ)義輪廓，羊角的語(yǔ)義輪廓以及橫桿的語(yǔ)義輪廓。

6、作為本發(fā)明實(shí)施例的一種改進(jìn)，所述“基于若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓，判斷所述受電弓圖像中的受電弓是否附著有異物”具體包括：對(duì)碳滑板的語(yǔ)義輪廓進(jìn)行輪廓查找，從而得到若干第一輪廓；當(dāng)有至少兩個(gè)第一輪廓的面積超過(guò)第一預(yù)設(shè)閾值時(shí)，則所述受電弓圖像中的碳滑板附著有異物，否則，所述受電弓圖像中的碳滑板不附著有異物；對(duì)橫桿的語(yǔ)義輪廓進(jìn)行輪廓查找，從而得到若干第二輪廓；當(dāng)有至少兩個(gè)第二輪廓的面積超過(guò)第二預(yù)設(shè)閾值時(shí)，則所述受電弓圖像中的橫桿附著有異物，否則，所述受電弓圖像中的橫桿不附著有異物；對(duì)羊角計(jì)算語(yǔ)義分割輪廓的長(zhǎng)度和高度，當(dāng)長(zhǎng)度<第三預(yù)設(shè)閾值、或者高度<第四預(yù)設(shè)閾值時(shí)，所述受電弓圖像中的羊角附著有異物，否則，所述受電弓圖像中的羊角不附著有異物；當(dāng)所述受電弓圖像中的碳滑板附著有異物、或者橫桿附著有異物或者羊角附著有異物時(shí)，則所述受電弓圖像中的受電弓附著有異物。

7、本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種受電弓附著異物的判斷裝置，包括以下模塊：圖像獲取模塊，用于獲取受電弓圖像；區(qū)域定位模塊，用于從所述受電弓圖像中定位出受電弓區(qū)域；輪廓獲取模塊，用于從所述受電弓區(qū)域定位出若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓；第一處理模塊，用于基于若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓，判斷所述受電弓圖像中的受電弓是否附著有異物。

8、作為本發(fā)明實(shí)施例的一種改進(jìn)，所述區(qū)域定位模塊還用于：基于yolov算法，從所述受電弓圖像中定位出受電弓區(qū)域。

9、本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種用于受電弓視頻的異物判斷方法，包括以下步驟：拍攝待處理受電弓并獲得受電弓視頻，所述受電弓視頻由num1個(gè)以時(shí)間先后順序排列的受電弓圖像組成；基于上述的異物判斷方法，對(duì)num1個(gè)受電弓圖像均進(jìn)行判斷處理，且確定在num2個(gè)受電弓圖像中的受電弓附著有異物；其中，num1和num2均為自然數(shù)，且num1≥num2；當(dāng)num2/num1≥預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定所述待處理受電弓上附著有異物，其中，預(yù)設(shè)閾值>0。

10、作為本發(fā)明實(shí)施例的一種改進(jìn)，預(yù)設(shè)閾值＝0.6。

11、本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種用于受電弓視頻的異物判斷裝置，包括以下模塊：視頻獲取模塊，用于拍攝待處理受電弓并獲得受電弓視頻，所述受電弓視頻由num1個(gè)以時(shí)間先后順序排列的受電弓圖像組成；第二處理模塊，用于基于上述的異物判斷方法，對(duì)num1個(gè)受電弓圖像均進(jìn)行判斷處理，且確定在num2個(gè)受電弓圖像中的受電弓附著有異物；其中，num1和num2均為自然數(shù)，且num1≥num2；判斷模塊，用于當(dāng)num2/num1≥預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定所述待處理受電弓上附著有異物，其中，預(yù)設(shè)閾值>0。

12、本發(fā)明實(shí)施例所提供的用于受電弓圖像和視頻的異物判斷方法及其裝置具有以下優(yōu)點(diǎn)：本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種用于受電弓圖像和視頻的異物判斷方法及其裝置，該異物判斷方法包括以下步驟：獲取受電弓圖像；從所述受電弓圖像中定位出受電弓區(qū)域；從所述受電弓區(qū)域定位出若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓；基于若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓，判斷所述受電弓圖像中的受電弓是否附著有異物。該異物判斷方法能夠檢測(cè)受電弓上是否附著有異物。

技術(shù)特征：

1.一種用于受電弓圖像的異物判斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的異物判斷方法，其特征在于，所述“從所述受電弓圖像中定位出受電弓區(qū)域”具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的異物判斷方法，其特征在于，所述“從所述受電弓區(qū)域定位出若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓”具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的異物判斷方法，其特征在于，所述“從所述受電弓區(qū)域定位出若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓”具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的異物判斷方法，其特征在于，所述“基于若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓，判斷所述受電弓圖像中的受電弓是否附著有異物”具體包括：

6.一種受電弓附著異物的判斷裝置，其特征在于，包括以下模塊：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的判斷裝置，其特征在于，所述區(qū)域定位模塊還用于：基于yolov算法，從所述受電弓圖像中定位出受電弓區(qū)域。

8.一種用于受電弓視頻的異物判斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的異物判斷方法，其特征在于：

10.一種用于受電弓視頻的異物判斷裝置，其特征在于，包括以下模塊：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種用于受電弓圖像和視頻的異物判斷方法及其裝置，該異物判斷方法包括以下步驟：獲取受電弓圖像；從所述受電弓圖像中定位出受電弓區(qū)域；從所述受電弓區(qū)域定位出若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓；基于若干預(yù)設(shè)部件的語(yǔ)義輪廓，判斷所述受電弓圖像中的受電弓是否附著有異物。該異物判斷方法能夠檢測(cè)受電弓上是否附著有異物。

技術(shù)研發(fā)人員：顧會(huì)建,周通,李士益,張健,王琦
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇州華興致遠(yuǎn)電子科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6