作者简介：李培云(1995-)，女，安徽滁州人，硕士，主要研究方向是机器视觉，E-mail：1125924814@qq.com。

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摘要：实验结果表明，该算法能够在大多数情况下实时、准确地检测和跟踪接触线，保证城市轨道的安全运行。

0 引言

随着我国电气化铁路向高速、重载方向的不断发展，接触网- 在高速运行状态下，受电弓越来越受到关注[1-2]。由于接触网与受电弓滑板长期保持接触，在机车行驶过程中始终磨损，给机车取电性能带来诸多不可靠因素，直接影响机车行驶状态，严重时造成安全事故。因此，需要实时检测接触网的运行状态，以确保机车的安全运行。

近年来，国内外对接触网运行状态的监测引起了研究学者的广泛关注。文献[3]提出了基于图像处理的铁路接触网检测系统，以识别接触线的导高、拉出值和硬点。文献[4]利用高精度传感器收集线夹温度等参数，提出了基于张力和温度的在线监控系统。文献[5] 研究了一套牵引电源接触网温度在线监测系统，但只检测了接触网某些关键部位的温度。西安理工大学熊磊开发了一套基于红外热像仪的接触网载流温度监测管理系统，对实现自动监测具有重要意义。

由于机车在行驶过程中需要经常更换道路岔口，为了解决弓网分离引起的安全事故，本文提出了接触网目标检测和跟踪算法，可以实时快速检测接触网，准确跟踪接触线。

1 算法概述

该算法主要分为两部分：接触线检测和参数提取和跟踪。检测部分首先对输入帧进行灰度化处理，然后分别使用OTSU 提取接触网的边缘特征有两种方法：自适应阈值分割和边缘检测Hough 连接直线边缘的变换。在红外视频图像序列中，绝大多数接触线和承力索成对出现，视频图像呈直线，因此接触线和承力索在视觉上没有显著特征，难以跟踪目标接触线。因此，跟踪部分主要用于Hough 用卡尔曼滤波法改变提取目标接触线的参数和跟踪参数。首先使用参数提取部分Hough 根据收集到的红外视频，发现收集到的视频图像中的接触网导线出现在图片中，通常是2~4 因此，需要根据直线数量点进行讨论，然后判断和提取接触网目标的直线参数；通过卡尔曼滤波器预测红外图像中接触线的参数跟踪部分，再次获取实际接触线的测量参数，并将参数与接触线逐一匹配，最终实现红外视频中接触线的检测和跟踪。接触网目标检测和跟踪算法流程。

2 接触线检测

2.1 图像预处理

首先，红外图像(见图2a）转换为灰度图像(见图2)b），它可以提高图像中的特征信息，提高图像处理的工作效率，也便于进一步处理图像（如图像噪声、图像分割等）。其次， 利用大津法自适应图像阈值，分割后获得二值图像(见图2c）。大津法是图像分割中阈值选择的最佳算法[7]，操作简单，不受图像亮度和对比度的影响，广泛应用于数字图像处理。最后，为了获取图像的边缘信息， 采用prewitt边缘检测算法[8]提取接触网的边缘特征信息，获取二值化边缘图像(见图2dNordic代理）。Prewitt 边缘检测算子对噪声有一定的抑制能力，对噪声大、灰度渐变的图像处理有较好的边缘效果。充分利用OTSU 自适应阈值分割和Prewitt 与传统的边缘检测算法相比，算子具有边缘细节更清晰、背景噪声更小的优点，可以更完整、更准确地提取边缘信息。

假设红外视频中的目标接触线s 帧以使用一个向量参数Peak(s,:) 其中rho_max 极坐标系下半径最大值表示其接触线参数，theta_max 极坐标系下角度最大值表示其接触线参数。

式中：x1(s,:) 是在第s 帧接触线参数的预测矩阵，A 表示由s-1 帧最优估计x(s-1) 推测出第s 帧接触线轨迹参数观测矩阵，w 预测模型的过程噪声，B 控制矩阵表示控制量w 如何作用于当前状态？由于是对红外视频中目标接触线参数的预测，这里的平均值为0 高斯噪声模拟预测中产生的误差。视频中每帧的不确定性都是通过状态噪声协方差矩阵来表示的，预测参数必须不准确。本文通过状态噪声协方差矩阵Q 表示预测过程中的误差，包括一些不确定因素，预测误差协方差矩阵是

式中，p1(s,:) 协方差矩阵是下一帧接触线位置参数的预测误差，p(s-1,:) 观测误差协方差矩阵是前一帧位置参数的最佳估计，A 预测上一帧的最佳估计s 帧接触线轨迹的参数转移矩阵的转移矩阵。在红外视频中，接触线在实际检测中无论如何都无法避免误差Hough 严格来说，变换检测的接触线只是对接触线参数的预测和估计。Kalman 由预测过程和测量修正两部分组成，包括预测接触线当前位置参数和预测误差协方差。滤波器校正部分主要是更新预测状态，包括Kalman 更新滤波增益，利用滤波增益K(s) 修正位置参数值和协方差。

卡尔曼增益表达式为

式中，k(s) 为第s 卡尔曼滤波常数帧，R 是参数观测噪声协方差矩阵，即参数的测量误差，H 从预测参数到预测参数的参数转移矩阵。

数学表达式推测了接触线下一帧位置参数的最佳估计值

式中，x1(s,:) 是第s 帧接触线实际轨迹的参数推测值，y(s,:) 是第s 帧接触线参数的实际测量值是参数观测值。

最后，更新红外视频图像中接触线实际位置参数与检测位置参数之间的误差协方差矩阵，即更新预测误差协方差矩阵

从以上分析可以看出，卡尔曼滤波所使用的信息都是时域内的量， 因此，卡尔曼滤波器是在时域内设计的， 适用于多维情况。本文利用卡尔曼滤波器预测当前视频帧接触线的参数来估计接触线的轨迹位置。如果在红外视频的某一帧中没有检测到接触线的参数，也没有预测到接触线的参数，则放弃记录视频帧接触线的轨迹位置。

4 实验结果

采用本文实验MATLAB R2018a 工作环境为：CPU：Intel Core i5-8250U@ 1.6 GHz 1.8 GHz，内存：8G，Windows10 操作系统。使用MATLAB 仿真实现MP4 从接触网络视频文件到序列帧的转换。以此序列图为例，对接触线的跟踪成功实现。实验结果表明，该算法具有良好的准确性和显著的跟踪效果，在电气化铁路的快速发展、接触线检测和跟踪研究中具有良好的应用价值。

5 结语

由于机车在行驶过程中需要频繁更换线路，以确保机车的高速安全运行，本文提出了高速铁路接触线的检测和跟踪方法，以解决驾驶过程中弓网分离引起的安全事故，克服了许多类似的运动目标和复杂的运动问题。为了准确跟踪红外视频中的接触线，使用它Hough 直线参数和卡尔曼滤波跟踪参数的转换提取，但不能进行自适应检测。Hough 变换检测速度仍有上升空间。此外，在接触线运动特征变化不大的情况下，卡尔曼滤波器跟踪参数跟踪相对稳定，但在目标位置严重屏蔽等复杂背景下，跟踪效果较差，需要在后续工作中进一步研究。

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(本文来源《IC2021年1月，代理杂志