基于GPS定位的接触网支柱基础数据库自动校正方法技术

本发明专利技术公开了一种基于GPS定位的接触网支柱基础数据库自动校正方法，包括以下步骤：S1、检测车加装采集设备，系统自动完成GPS经纬度采集；同时，当列车运行至支柱时，触发模块发出信号，支柱相机收到信号后拍摄包含支柱号标识的图片，并进行归档操作。S2、利用基础数据库校正软件对采集数据进行自动分析，通过支柱识别算法识别出支柱号，采用时空同步方式由系统计算出正确性最高的GPS坐标后与该支柱号进行关联。S3、将系统处理完后的GPS坐标通过地图加载的方式直观展示；由人工确认异常数据点，并对异常数据进行修正。S4、当人工确认后，由系统自动计算支柱间跨距长度，并自动完成基础数据库跨距修改,至此完成基础数据库的自动校正工作。作。作。

【技术实现步骤摘要】
基于GPS定位的接触网支柱基础数据库自动校正方法


[0001]本专利技术属于GPS定位
，具体涉及一种基于GPS定位的接触网支柱基础数据库自动校正方法。

技术介绍

[0002]随着我国电气化铁路的迅速发展，为保障供电设备的安全、快速实现精准检修，对接触网检测列车实时位置定位精度必须得到保证，检测出的缺陷信息应准确,要能够准确反映现场的实际缺陷信息,对现场存在的缺陷不能漏检也不能多检，检测出的线路供电设备缺陷与实际位置应准确对应。因此检测车对接触网支柱基础数据库的依赖性很强，基础数据库跨距以及支柱GPS经纬度信息越准确，其动态检测的定位就越准确。现有定位技术利用铁路沿线接触网支柱号、支柱跨距、线路公里标、GPS坐标等基础数据库信息作为参考点，来计算列车实时位置。目前铁路线路基础数据库完全依靠前期的规划图纸由人工编制，由于施工、人员等因素导致线路实际施工与设计存在偏差，影响线路基础数据库准确性；从而导致检测车定位出现偏差，这也是困扰检测人员的一大难题。另一方面，支柱GPS坐标打点都由人工进行跟车打点方式完成，存在人为误差、坐标偏移以及位置不准确的问题。以上GPS人工打点以及基础数据库问题至今暂无高效措施自动完成GPS打点以及对线路支柱基础数据库进行自动校正。
[0003]接触网支柱之间的标准跨距是50米，但由于施工或环境等因素，无法使跨距达到标准要求；如果基础数据库默认每杆跨距为50米，这会使基础数据库与实际线路跨距之间存在误差，检测过程中形成累计误差，从而影响检测车的定位精度。

技术实现思路
/>[0004]本专利技术的目的在于，为克服现有技术缺陷，提供了一种基于GPS定位的接触网支柱基础数据库自动校正方法。
[0005]本专利技术目的通过下述技术方案来实现：一种基于GPS定位的接触网支柱基础数据库自动校正方法，包括以下步骤：
[0006]S1、检测车加装数据采集装置，通过数据采集装置自动采集GPS坐标信息和抓拍支柱图像数据，将支柱图片以当前计算机时间命名，在每一组经纬度数据包中加入当前计算机的时间标签，生成GPS坐标数据库；
[0007]S2、线下运行基础数据库自动校正软件，读取采集的GPS数据和杆号图像数据，通过支柱号识别算法处理拍摄的支柱号图片，将识别出的支柱号数据与基础数据库进行计算，识别出当前的正确支柱号位置后与所采集的GPS坐标信息匹配，计算出正确性最高的GPS坐标后校正基础数据库内该支柱号位置的GPS坐标；
[0008]S3、确认校正后的基础数据库，若发现异常数据，则删除异常数据，手动查找异常杆位数据，进行人工二次匹配并校正基础数据库；
[0009]S4、确认基础数据库数据无异常后，自动计算跨距并更新基础数据库。
[0010]进一步地：所述步骤S1中的数据采集装置包括触发模块、抓拍模块、综合定位模块和GPS模块。
[0011]进一步地：所述GPS坐标信息的采集方法为：通过GPS模块以50Hz的频率实时采集经纬度信息。
[0012]进一步地：所述步骤S1具体为：当检测列车行驶至支柱位置时，触发模块通过实时识别算法，识别出支柱信号时，通过串口给相机触发板发送抓拍命令，支柱抓拍相机收到触发信号立即拍摄支柱图片，所拍摄的支柱图片和GPS坐标数据一样都包含精确至毫秒的唯一时间标签，并按指定格式进行本地存储，所有的模块都经过时间同步软件处理后，保持时间的相对同步。
[0013]进一步地：所述步骤S2中支柱号数据的识别包括支柱号区域定位、支柱号字符分割和支柱号字符分类识别。
[0014]进一步地：所述支柱号区域定位的具体步骤为：
[0015]A1、在训练阶段，收集不少于1000张线路的支柱号图片，设置ROI截取得到支柱号区域图像，标注支柱号区域矩形框为正样本，矩形框外的区域为背景，标注为负样本；
[0016]A2、把支柱号区域和背景区域的CNN特征输入CNN分类器进行训练，训练结束后最终为支柱后区域和背景2类模型；
[0017]A3、在设备阶段，把输入的原始支柱号图像缩小5倍，从2448
×
2048缩小到489
×
409；
[0018]A4、根据实际支柱号的尺寸规律，设置最小和最大的尺寸范围，根据尺寸窗口在缩小图上进行从左至右，从上到下的滑动，计算每个滑动窗口的CNN特征；
[0019]A5、根据滑动窗口的CNN特征向量结合训练好的定位模型，使用CNN进行分类判断，CNN输出1为支柱号区域，输出为0的为背景。
[0020]进一步地：所述支柱号字符分割的具体步骤为：
[0021]B1、把支柱号区域定位的缩小图作为字符分割的输入；
[0022]B2、采用形态学中的腐蚀操作进行滤波，腐蚀操作为选择12*6的结构核，计算该核所有像素的最小值作为最终输出，滤除支柱号背景复杂的区域；
[0023]B3、选择固定阈值T＝80作为二值化的阈值对缩小图进行二值化处理；
[0024]B4、提取二值图的所有白色区域的外接矩形框，作为候选字符；
[0025]B5、根据实际场景中支柱号字符的大小、支柱号字符的间距、支柱号字符数量先验知识进行候选字符框滤除，滤除后的字符区域为支柱号字符区域。
[0026]进一步地：所述支柱号字符分类识别采用VGGNet网络结构，所述VGGNet把网络分成了5段，每段都把多个3*3的卷积网络串联在一起，每段卷积后面接一个最大池化层，最后面是3个全连接层和一个softmax层。
[0027]进一步地：所述步骤S2中信息匹配的具体方法为：将通过图像智能识别技术把识别出的支柱号图片的时间标签提取出来，在GPS坐标数据中，通过二分查找计算出与当前图片时间标签误差最小的GPS坐标点；则完成了单个支柱号的GPS标注与校正，并自动更新基础数据库中当前支柱号的信息。
[0028]进一步地：所述步骤S4中跨距信息的计算方法为：
[0029]通过第一次GPS坐标与支柱号匹配校正后，系统依据铁路沿线支柱号排列规则，筛
选出异常数据点，由人工进行确认操作，人工确认操作完成后，运行跨距自动校正操作，通过前后两个支柱的GPS坐标进行跨距的计算与基础数据库的自动校正；
[0030]两个GPS坐标之间跨距计算公式为：
[0031]D＝R*arccos(sin(LatA)sin(LatB)+cos(LatA)cos(LatB)*cos(LngA
‑
LngB))
[0032]上式中，D为A和B点之间的距离，R为地球半径，LngA和LatA为A点的经度和纬度，LngB和LatB为B点的经度和纬度。
[0033]前述本专利技术主方案及其各进一步选择方案可以自由组合以形成多个方案，均为本专利技术可采用并要求保护的方案。本领域技术人员在了解本专利技术方案后根据现有技术和公知常识可明了有多种组合，均为本专利技术所要保护的技术方案，在此不做穷举。
[0034]本专利技术的有益效果：
[0035]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GPS定位的接触网支柱基础数据库自动校正方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、检测车加装数据采集装置，通过数据采集装置自动采集GPS坐标信息和抓拍支柱图像数据，将支柱图片以当前计算机时间命名，在每一组经纬度数据包中加入当前计算机的时间标签，生成GPS坐标数据库；S2、运行基础数据库自动校正软件，读取采集的GPS数据和杆号图像数据，通过支柱号识别算法处理拍摄的支柱号图片，将识别出的支柱号数据与基础数据库进行计算，识别出当前正确支柱号位置后与所采集的GPS坐标信息进行时空同步匹配，计算出正确性最高的GPS坐标后校正基础数据库内该支柱号位置的GPS坐标；S3、人工确认校正后的基础数据库，若发现异常数据，则删除异常数据，手动查找异常杆位数据，进行人工二次匹配并校正基础数据库；S4、确认基础数据库数据无异常后，自动计算跨距并自动更新基础数据库。2.根据权利要求1所述的基于GPS定位的接触网支柱基础数据库自动校正方法，其特征在于，所述步骤S1中的数据采集装置包括触发模块、抓拍模块、综合定位模块和GPS模块。3.根据权利要求2所述的基于GPS定位的接触网支柱基础数据库自动校正方法，其特征在于，所述GPS坐标信息的采集方法为：通过GPS模块以50Hz的频率实时采集经纬度信息。4.根据权利要求2所述的基于GPS定位的接触网支柱基础数据库自动校正方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：当检测列车行驶至支柱位置时，触发模块通过实时识别算法，识别出支柱信号时，通过串口给相机触发板发送抓拍命令，支柱抓拍相机收到触发信号立即拍摄支柱图片，所拍摄的支柱图片和GPS坐标数据一样都包含精确至毫秒的唯一时间标签，并按指定格式进行本地存储。所有的模块都经过时间同步软件处理后，保持时间的相对同步。5.根据权利要求1所述的基于GPS定位的接触网支柱基础数据库自动校正方法，其特征在于，所述步骤S2中支柱号数据的识别包括支柱号区域定位、支柱号字符分割和支柱号字符分类识别。6.根据权利要求5所述的基于GPS定位的接触网支柱基础数据库自动校正方法，其特征在于，所述支柱号区域定位的具体步骤为：A1、在训练阶段，收集不少于1000张线路的支柱号图片，设置ROI截取得到支柱号区域图像，标注支柱号区域矩形框为正样本，矩形框外的区域为背景，标注为负样本；A2、把支柱号区域和背景区域的CNN特征输入CNN分类器进行训练，训练结束后最终为支柱后区域和背景2类模型；A3、在设备阶段，把输入的原始支柱号图像缩小5倍，从2448
×
2048缩小到489

【专利技术属性】
技术研发人员：徐波，刘江，张诚可，宋佳明，
申请(专利权)人：成都唐源电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：