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    基于圖像處理的多視覺特征融合方法及其應(yīng)用

    2020-11-27 03:06:46劉建華歐陽萍劉戈靈鐘澤輝曾凡齊袁子鈞
    關(guān)鍵詞:軌面油污輪軌

    劉建華,歐陽萍,劉戈靈,鐘澤輝,曾凡齊,袁子鈞

    (1.湖南工業(yè)大學(xué) 交通工程學(xué)院,湖南 株洲 412007;2.中國(guó)鐵路廣州局集團(tuán)有限公司 株洲車輛段 株洲輪軸車間,湖南 株洲 412007;3.常德金鵬印務(wù)有限公司,湖南 常德 415000)

    1 研究背景

    軌道交通車輛牽引/制動(dòng)性能的有效發(fā)揮依賴于輪對(duì)和軌道相互接觸時(shí)的黏著利用情況[1-2],而輪軌接觸行為的復(fù)雜性和強(qiáng)非線性耦合作用,導(dǎo)致輪軌黏著特性呈現(xiàn)復(fù)雜多變的瞬態(tài)現(xiàn)象。其影響因素眾多,尤其是軌面狀態(tài)變化是改變輪軌黏著的重要因素[3-4]。不同軌面狀態(tài)下的輪軌黏著特性差異較大,如積雪軌面的黏著系數(shù)遠(yuǎn)小于干燥軌面。因我國(guó)軌道交通車輛運(yùn)行區(qū)域繁雜,運(yùn)行過程中的軌面狀態(tài)突變時(shí)有發(fā)生,實(shí)現(xiàn)軌面狀態(tài)的有效辨識(shí)可為提高輪軌黏著利用率,提升車輛運(yùn)行效率提供支撐。

    國(guó)內(nèi)外學(xué)者在軌面識(shí)別方面做了一定的研究工作,尤其是在軌道表面缺陷檢測(cè)識(shí)別方面取得了一定的成果。閔永智等[5]設(shè)計(jì)了一個(gè)軌面圖像采集裝置,用于提取軌道表面缺陷圖像Harr-like 特征和低層視覺特征,利用C4.5 和AdaBoost 算法對(duì)軌面缺陷進(jìn)行分類識(shí)別。Zhang H.等[6]結(jié)合軌面圖像,提出了一個(gè)基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的魯棒高斯混合模型,以對(duì)軌道表面缺陷進(jìn)行快速分割。Xiong Z.M.等[7]利用激光測(cè)量輪廓并與標(biāo)準(zhǔn)軌道模型輪廓對(duì)比,實(shí)現(xiàn)了軌道表面缺陷的視覺檢測(cè)。然而,現(xiàn)有的軌面狀態(tài)辨識(shí)方法大多是基于車輛運(yùn)行時(shí)的黏著系數(shù)、蠕滑速度等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),構(gòu)造軌面狀態(tài)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式實(shí)現(xiàn)的,如任強(qiáng)等[8]、黃景春等[9]通過測(cè)量輪軌的黏著系數(shù),并且通過估算輪軌的蠕滑速度,構(gòu)造了基于模糊規(guī)則的軌面狀態(tài)辨識(shí)模型;Zhang C.F.等[10]基于實(shí)時(shí)黏著狀態(tài),提出了一種基于BP-Adaboost 算法的軌面狀態(tài)辨識(shí)方法。這其實(shí)是一種事后狀態(tài)檢測(cè)方法,而對(duì)因軌面狀態(tài)突變引起的空轉(zhuǎn)、滑行等問題,難以實(shí)施有效的預(yù)測(cè)控制。實(shí)際上,水、油、冰、雪等軌面上的“第三介質(zhì)”不同時(shí),軌面所呈現(xiàn)的視覺信息也會(huì)有較大差異,如干燥軌面粗糙度較大、冰雪覆蓋軌面則呈現(xiàn)高反射白色。通過提取不同軌面狀態(tài)的視覺信息特征,研究多視覺信息特征融合的軌面狀態(tài)辨識(shí)方法,對(duì)獲取輪軌黏著狀態(tài)、實(shí)施高性能黏著控制具有重要意義。

    為此,本研究擬基于先進(jìn)視覺處理和模式識(shí)別技術(shù),通過分析影響輪軌黏著的顏色、紋理等軌面狀態(tài)的視覺信息特征,建立一個(gè)基于支持向量機(jī)(support vector machines,SVM)的軌面狀態(tài)辨識(shí)模型,最后通過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了課題組所提出方法的有效性和可行性。

    2 軌面狀態(tài)的視覺辨識(shí)框架

    依據(jù)實(shí)際軌面工況,將軌面狀態(tài)分為干燥、潮濕、油污和積雪4 類狀態(tài),利用視覺采集裝置獲取軌面狀態(tài)的視覺信息,通過分析不同軌面下的顏色、紋理等視覺信息的差異,提取最能反映軌面狀態(tài)的視覺信息特征,進(jìn)而建立軌面狀態(tài)辨識(shí)模型,形成如圖1所示的軌面狀態(tài)辨識(shí)框架。

    圖1 軌面狀態(tài)的視覺辨識(shí)框架Fig.1 Visual identification framework of track state

    如圖1所示,基于軌面視覺信息采集設(shè)備獲取的軌面圖像,通過圖像分割、圖像灰度化、圖像去噪等圖像預(yù)處理模塊,減少因光源、攝像機(jī)電流噪聲等環(huán)境因素造成的圖像污染;通過提取并分析圖像的顏色和紋理特征,選取反映軌面狀態(tài)的圖像信息;進(jìn)而利用SVM 建立軌面狀態(tài)圖像特征與軌面狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)模型,以獲取軌面狀態(tài)。

    3 圖像預(yù)處理

    從現(xiàn)場(chǎng)采集的軌面圖像容易受到環(huán)境或人為因素噪聲干擾。為了保證軌面圖像質(zhì)量,必須對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。

    圖像預(yù)處理的具體步驟如下:首先,將每張軌面圖像裁剪成只包含鐵軌接觸面的子圖像,子圖像的大小尺寸為750×4 027。然后,對(duì)子圖像進(jìn)行灰度化處理,以提高運(yùn)行速度。接下來利用二維中值函數(shù)對(duì)灰度子圖像消除噪聲,以提高圖像質(zhì)量。由于篇幅有限,具體的灰度化處理、中值濾波等方法詳見文獻(xiàn)[11-12],本文不再贅述。經(jīng)過圖像預(yù)處理后的4 種軌面狀態(tài)如圖2所示。

    圖2 4 種軌面狀態(tài)的圖像預(yù)處理Fig.2 Image preprocessing

    由圖2可以看出,經(jīng)過預(yù)處理后的軌面圖像均具有較高的對(duì)比度和清晰度,便于后續(xù)特征提取與分類判別工作。

    4 軌面狀態(tài)視覺特征提取

    4.1 顏色特征提取

    由4 種軌面狀態(tài)的顏色特征可以發(fā)現(xiàn),積雪軌面圖像最為明亮,干燥軌面圖像相對(duì)于潮濕軌面圖像、油污軌面圖像較為明亮,油污軌面圖像最為灰暗。為此,選取預(yù)處理后軌面圖像的灰度均值來描述圖像的明暗程度。

    對(duì)于M×N軌面圖像,圖像點(diǎn)(x,y)的灰度值為f(x,y),則灰度均值計(jì)算公式為

    潮濕軌面圖像、油污軌面圖像比干燥軌面圖像顏色鮮艷,圖像反差較大;積雪軌面圖像顏色單一,圖像反差最小。為此,選取預(yù)處理后軌面圖像的灰度方差反映圖像的反差大小?;叶确讲钣?jì)算公式見式(2)。

    選取干燥、潮濕、油污、積雪軌面圖像各50 張,根據(jù)式(1)(2)分別計(jì)算4 種軌面的灰度均值和灰度方差,計(jì)算結(jié)果如圖3所示。

    圖3a是4 種軌面的灰度均值散點(diǎn)圖,可以發(fā)現(xiàn)4 種軌面灰度均值存在差異,并有分層現(xiàn)象。積雪軌面圖像的亮度最大,則其灰度均值最大。其后依次是干燥軌面、潮濕軌面、油污軌面。圖3b是4種軌面的灰度方差散點(diǎn)圖,由圖同樣也發(fā)現(xiàn)4 種軌面有分層現(xiàn)象。且潮濕軌面的方差最大,對(duì)比度較高。其次是油污軌面、干燥軌面。積雪軌面由于軌面被雪覆蓋成白皚皚的一片,對(duì)比度較小,則方差最小。

    圖3 4 種軌面的顏色特征提取散點(diǎn)圖Fig.3 Color feature extraction scatter diagram of four track surfaces

    4.2 紋理特征提取

    分析不同狀態(tài)軌面紋理,發(fā)現(xiàn)積雪軌面紋理分布均勻,紋路較為模糊;潮濕軌面受水的影響比干燥軌面紋理清晰,油污軌面紋路較為清晰。為此,選取灰度共生矩陣[13-14]的對(duì)比度(Ccon)描述軌面圖像紋理清晰程度。

    設(shè)軌面圖像灰度共生矩陣是N×N矩陣,灰度i與灰度j相距為Δδ=(Δx,Δy)的概率為p(i,j),則Ccon的計(jì)算公式為

    軌面被不同介質(zhì)覆蓋,軌面圖像灰度分布不同。積雪軌面圖像灰度分布均勻,油污軌面圖像灰度分布較均勻,潮濕軌面圖像灰度分布離散。為此,選取灰度共生矩陣的角二階矩(Casm)描述軌面圖像灰度均勻程度,其計(jì)算公式見式(4)。

    選取干燥、潮濕、油污、積雪軌面圖像各50張,根據(jù)式(3)和(4)分別計(jì)算4 種軌面的Ccon、Casm,計(jì)算結(jié)果如圖4所示。

    圖4 4 種軌面的紋理特征提取散點(diǎn)圖Fig.4 Texture feature extraction scatter diagram of four track surfaces

    圖4a是4 種軌面的Ccon散點(diǎn)圖,可以看到潮濕軌面的Ccon最大,圖像紋理最為清晰;其次是干燥軌面、油污軌面,積雪軌面的Ccon最小,圖像紋理模糊。圖4b是4 種軌面的Casm散點(diǎn)圖,可以明顯看到4 種軌面狀態(tài)有分層現(xiàn)象,積雪軌面因其灰度分布均勻,Casm最大,圖像其次是油污軌面、干燥軌面,而潮濕軌面Casm最小,圖像灰度分布最離散。

    5 多特征融合SVM 的軌面狀態(tài)辨識(shí)

    軌面狀態(tài)會(huì)隨著軌道車輛運(yùn)行環(huán)境的變化而變化,則軌面圖像分類屬于非線性的模式識(shí)別問題,而SVM 旨在解決非線性等問題,應(yīng)用于特征分類、模式識(shí)別等問題[15-16]。為此,選用SVM 作軌面狀態(tài)分類器。

    針對(duì)采集的軌面數(shù)據(jù)有4 類,即k∈{1,2,3,4},選取了“1V1”方法構(gòu)建多分類SVM 模型[17]。設(shè)顏色特征向量為A1,紋理特征向量為A2,則融合特征向量為

    輸入融合特征A,m個(gè)分類函數(shù)為

    式中:表示拉格朗日系數(shù);bJ表示分類閾值;K(A,Ai)表示核函數(shù);yi∈{-1,1}。

    當(dāng)同時(shí)滿足式(7)和式(8),則A應(yīng)屬于第k類。

    為了保證軌面分類識(shí)別的有效性,即

    式中τ>0,則A應(yīng)屬于第k類。

    6 系統(tǒng)驗(yàn)證與分析

    本文仿真實(shí)驗(yàn)采用MATLABR2016a 軟件,實(shí)驗(yàn)環(huán)境如下:CPU,Intel Core i3-4005M@ 1.7 GHz;內(nèi)存,4 GB;Windows10 操作系統(tǒng)。從現(xiàn)場(chǎng)采集了4 種不同狀態(tài)的軌面圖像,經(jīng)過預(yù)處理后,建立圖像數(shù)據(jù)庫,其中干燥軌面、潮濕軌面、油污軌面、積雪軌面各50 張,共計(jì)200 張軌面圖像。

    為了驗(yàn)證所提方法的有效性和可行性,利用SVM分類器分別對(duì)基于第3節(jié)實(shí)驗(yàn)提取的顏色特征、紋理特征和融合顏色、紋理特征對(duì)軌面數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類。測(cè)試集圖片和訓(xùn)練集圖片按照軌面數(shù)據(jù)庫總量1:4劃分,則測(cè)試集樣本為40 張,訓(xùn)練集樣本為160 張?;? 種不同特征的不同狀況軌面識(shí)別正確率對(duì)比如表1所示。

    表1 不同特征的SVM 識(shí)別正確率對(duì)比Table 1 Comparison of recognition accuracy of SVM with different features

    由表1可以看出,基于融合特征的模型識(shí)別正確率比基于單一特征的模型識(shí)別正確率高,其正確率可達(dá)到95.0%。而基于單一特征模型中,采用基于顏色特征的模型比基于紋理特征模型的要好,其原因是軌面長(zhǎng)期受輪軌磨損,紋理信息比較弱。3 種模型的對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果表明,基于多特征融合的SVM 模型性能良好,具有較高的識(shí)別精度。基于3 種不同特征的SVM 分類結(jié)果如圖5所示。

    圖5 測(cè)試集分類結(jié)果Fig.5 Test set classification results

    圖5a是基于顏色特征的不同狀況軌面分類結(jié)果圖,從圖中可以看出,干燥、積雪軌面因其顏色特征顯著,基本識(shí)別正確。而潮濕、油污軌面的誤判較多,其原因可能是潮濕、油污軌面的顏色比較相近。圖5b是基于紋理特征的不同狀況軌面分類結(jié)果圖,從圖中也可以驗(yàn)證軌面紋理信息微弱,干燥軌面、潮濕軌面、油污軌面的誤判均較多,而積雪軌面因其紋理特征分布均勻,基本識(shí)別正確。圖5c是基于融合顏色、紋理特征的不同狀況軌面分類結(jié)果圖,從圖中可以觀察到干燥軌面、潮濕軌面和積雪軌面基本識(shí)別正確,而油污軌面只有2 張圖像被誤判。因此可得,課題組所提方法可以有效地識(shí)別軌面狀態(tài)。

    7 結(jié)語

    為了能有效地識(shí)別軌面狀態(tài),本研究根據(jù)不同狀態(tài)軌面的視覺特征差異,選取灰度均值、灰度方差、對(duì)比度、角二階矩作為軌面圖像的特征參數(shù),并且通過SVM 對(duì)軌面狀態(tài)圖像進(jìn)行分類仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本研究所提出的方法具有較高的識(shí)別精度。然而,軌面狀態(tài)受環(huán)境影響而復(fù)雜多變,本研究只提取了干燥、潮濕、油污、積雪軌面,下一步將搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái),進(jìn)一步研究復(fù)雜的軌面狀態(tài),如水油混合軌面等,以增強(qiáng)所提方法的實(shí)用范圍。

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