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原文传递铁路货车货物装载端部窜出检测的研究

论文题名：	铁路货车货物装载端部窜出检测的研究
关键词：	铁路货车;装载检测;端部窜出;激光二维扫描;图像处理;装载超限检测
摘要：	随着我国铁路大面积提速，铁路安全运输对货运列车装载检测的要求也越来越高，而我国铁路目前投入使用的货运列车装载检测装备尚不适应新形势条件下运输安全监控的需要，尤其是直接影响行车安全的货车装载限界检测有待于深化研究，本论文主要针对货车装载限界检测中货物端部窜出这一问题进行研究。 1．铁路货车装载超限检测技术与装备现状介绍了铁路货车装载检测技术与检测装备的需求和现状，以货车装载限界检测为重点，介绍了目前我国应用于铁路运输现场的两种铁路货车装载限界检测装置，即武测方案和铁科方案，并分析了两种方案采用的技术路线和各自的优缺点。 2．铁路货车装载端部窜出课题的提出从铁路货车货物装载纵向超限检测识别的必要性出发，介绍并分析了既有武大方案实现端部窜出检测识别的技术方案和优缺点，基于实现铁路货车货物装载纵向超限检测，确定了本研究论文的选题——铁路货车货物装载端部窜出检测的研究。在此基础上，结合目前投入使用的超限检测系统的技术和装置，以铁科方案“安全门”为基础，提出并简单介绍了用于实现货物列车端部窜出检测目的的技术方案和研究思路。 3．基于二维激光扫描技术的端部窜出识别介绍了基于“安全门”的二维激光扫描检测数据，不用添加其它硬件设备，进行端部窜出的检测和识别的方法和过程。该方案首先利用某一车钩部位相邻车辆车型的识别结果，确定是否需要进行该部位是否存在端部窜出的检测和识别。再对每一帧数据按照y值进行分类，通过对各类成员的x值进行判断，确定是否存在端部窜出，同时要排除车辆端部制动盘的干扰。最后，根据扫描检测出的各帧数据分布特性、检测数据成员分类和车辆运行速度，即可确定端部窜出的具体三维空间外轮廓尺寸。本方案仅需在既有铁科方案“安全门”的检测过程中增加对现有检测数据的分析判断，只增加一个端部窜出的识别分析判断软件模块，不用添加其它硬件设备，即可得到是否存在端部窜出，并计算得到出端部窜出三维轮廓的检测结果。 4．端部窜出的图像识别简要介绍了数字图像处理技术，并以几个有代表性的车辆连接处图像的处理为例，经过二值化分割、灰度保存、中值滤波、轮廓提取、加强垂直边缘、阈值面积消去，最后进行车钩处车厢边缘的识别及端部窜出的判定，并结合激光检测结果来提高端部窜出长度的判断精度。利用图像识别来判别断端部窜出，会有很多因素影响其判别结果。如现场的气候、光线变化会影响图片的质量，图像处理方法本身会给车辆边缘的检测带来一定误差。 5．分析和结论货车装载端部窜出识别两种方法的优缺点分析通过对两种检测方法识别端部窜出的实现方法和处理过程进行了论述，结合试验研究过程，对两种检测方法的优缺点作了对比分析：在既有铁路“安全门”检测装备的基础上，不增加新的硬件设备，只需在检测软件中对现有激光二维扫描的检测数据进行分析判断，可以识别端部窜出是否存在，并可较为准确地检测出端部窜出的三维坐标。列车运行速度越慢，检测采样越密；列车速度越快，检测间隔就越稀。为了减小由于采样间隔带来的误差，采用了传感器错开布置的方式，相当于加密了采样间隔。上述误差基本上只存在于端部窜出长度方向尺寸的检测上。利用图像识别技术检测端部窜出，可以采用一个摄像机，判断是否存在端部窜出的现象。并可以利用二维激光判断端部窜出的结果数据以及图像处理的判别结果，来计算端部窜出的长度。采用图像技术识别端部窜出，受气候、光线等的干扰因素很多，在一些比较恶劣的气候或光线条件下可能无法准确识别是否存在端部窜出或识别的准确率受到影响。图像处理方法本身会给车辆边缘的检测带来一定误差。本论文设计的检测系统采用了两种检测手段相结合的方法，即在安装有铁路“安全门”处，增加一个摄像机，可以验证激光检测的结果，并提高检测精度；同时也为不同车站间，明确货物装载状态的变动、区分各自的责任提供了很有力的佐证手段。并保证现场较好的照明条件，以减少光线对图像识别结果的影响。主要研究结论 1．本论文在分析了铁路货车货物装载检测装备的需求和现状的基础上，提出了货物列车端部窜出检测研究的必要性，同时分析了货物列车端部窜出检测的研究现状，并研究了在铁建所现有铁路“安全门”基础上实现货物列车端部窜出检测功能的可行性。 2．本论文基于铁路“安全门”采用激光二维扫描技术获得的检测数据，根据端部窜出的数据特征，研究提出了货车装载端部窜出的识别方法，这一识别方法可排除列车制动盘对端部窜出检测的干扰，准确率高，且不用添加任何硬件设备。 3．本论文研究提出的利用二维激光扫描技术识别铁路货车装载端部窜出识别方法，经过理论分析和实际现场试验，证明利用该识别方法检测端部窜出货物的三维轮廓坐标是可行的，但在纵向长度的准确计算中受扫描传感器频率特性和列车速度的影响有一定的误差。 4．本论文研究提出的用数字图像处理方法识别货车装载端部窜出，并结合二维激光检测端部窜出的结果数据判断端部窜出的长度，提高了检测精度，经试验考核证明是可行的。 5．用数字图像处理来识别端部窜出的方法有很多因素影响其判别结果，如现场的气候、光线变化等会影响图片的质量，图像处理方法本身也会给识别结果造成一定的误差。建议本论文在货物列车装载端部窜出检测的研究还存在较多不足之处和值得改进的地方，需要以后继续努力完善。主要体现在：利用激光二维扫描的检测数据实现端部窜出检测需要充分了解列车端部窜出部分的数据特征，得到相应的经验阈值，从而提高检测结果的准确率。由于试验的样本数据有限，因此，本论文获得的有关激光扫描端部窜出的的数据特征信息还不够全面，只运用一些先验知识显然有欠缺，还需要对大量的现场试验数据进行分析。采用图像识别技术检测货物列车装载端部窜出问题，在图像分割方面，阈值的选取方法还应该做一些新的尝试，寻找对不同灰度条件下列车图像都能取得较好分割效果的阈值选取方法。本文只针对白天晴好天气情况下的图像阈值分割进行了研究工作，而对于夜晚以及雨、雪等其它气象条件下列车图像的阈值分割没有进行深入的研究。此外，此方案应用于现场应该进行精确标定。
作者：	谢锦妹
专业：	道路与铁道工程
导师：	冯毅杰
授予学位：	硕士
授予学位单位：	铁道科学研究院
学位年度：	2007
正文语种：	中文