本发明专利技术涉及接触网检测技术领域，具体涉及一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法及系统，包括以下步骤：根据接触线跟踪模型预测出的当前时刻处的接触线位置信息，将高速相机的拍摄视野调整至朝向至接触线，以获得当前时刻处的接触线扫描图像；利用接触线检测模型对当前时刻处的接触线扫描图像进行磨损检测，得到当前时刻处接触线磨损状况。本发明专利技术利用神经网络结合B样条插值方法，对各个扫描图像中接触线位置信息进行预测训练，得到用于接触线位置预测的接触线跟踪模型，实现对长段轨迹信息的准确掌握，提升接触线拍摄跟踪的精准度，最终提升接触线磨损检测的精准度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及接触网检测，具体涉及一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法及系统。
技术介绍
1、接触网是在电气化铁道中，沿钢轨上空“之”字形架设的，供受电弓取流的高压输电线。接触网是铁路电气化工程的主构架，是沿铁路线上空架设的向电力机车供电的特殊形式的输电线路。其由接触悬挂、支持装置、定位装置、支柱与基础几部分组成。
2、接触网检测通常利用拍摄接触线图像进行接触线磨损检测，接触线的图像拍摄是高速移动下完成拍摄，因此，如何对接触线进行跟踪拍摄以确保接触线位于所拍摄图像中，是进行接触线磨损检测的基础保证。
3、现有技术通常采用卡尔曼滤波器进行接触线位置的估计，从而调整高速相机对准估计而来的接触线位置，保证获得接触线图像，但是，接触线在拍摄成像时会在图像中显示一段长度，而卡尔曼滤波方式这种以单个点估计的方式进行接触线位置预估，只能掌握接触线单个点位置信息，难以准确掌握接触线一段长度的轨迹信息，影响接触线拍摄跟踪的精准度，最终影响接触线磨损检测的精准度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法及系统，以解决现有技术中以单个点估计的方式进行接触线位置预估，只能掌握接触线单个点位置信息，难以准确掌握接触线一段长度的轨迹信息，影响接触线拍摄跟踪的精准度，最终影响接触线磨损检测的精准度的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术具体提供下述技术方案：
3、一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，包括以下步骤：</p>4、获取当前时刻的多个前置时刻处的接触线扫描图像，作为接触线的扫描图像先验序列；
5、在所述扫描图像先验序列中各个扫描图像中提取出接触线位置信息，并利用神经网络结合b样条插值方法，对各个扫描图像中接触线位置信息进行预测训练，得到用于接触线位置预测的接触线跟踪模型；
6、在所述扫描图像先验序列中各个扫描图像中提取出接触线边缘轮廓，并利用分类网络对各个扫描图像中接触线边缘轮廓进行分类训练，得到用于接触线磨损检测的接触线检测模型；
7、根据接触线跟踪模型预测出的当前时刻处的接触线位置信息，将高速相机的拍摄视野调整至朝向至接触线，以获得当前时刻处的接触线扫描图像；
8、利用接触线检测模型对当前时刻处的接触线扫描图像进行磨损检测，得到当前时刻处接触线磨损状况。
9、作为本专利技术的一种优选方案，在所述扫描图像先验序列中各个扫描图像中提取出接触线位置信息的方法包括：
10、利用utm投影方法建立扫描图像中像素空间与接触线和高速相机所在物理空间的坐标映射；
11、利用边缘检测算子在所述扫描图像先验序列中各个扫描图像中提取出接触线边缘轮廓；
12、获取各个扫描图像中所述接触线边缘轮廓的像素坐标，并根据像素空间和物理空间的坐标映射，得到各个扫描图像中接触线边缘轮廓的物理坐标；
13、其中，接触线边缘轮廓包括接触线左边缘轮廓和接触线右边缘轮廓
14、物理坐标包括x轴物理坐标、y轴物理坐标和z轴物理坐标。
15、作为本专利技术的一种优选方案，所述接触线跟踪模型的构建方法包括：
16、利用b样条插值方法，根据各个扫描图像中接触线边缘轮廓的物理坐标，得到接触线轨迹曲线；
17、将所述接触线轨迹曲线进行离散化处理得到多段接触线局部轨迹，作为用于训练bp神经网络的样本集；
18、利用用于训练bp神经网络的样本集对bp神经网络进行训练，得到根据前置时刻的接触线局部轨迹测算出后置时刻的接触线局部轨迹的接触线跟踪模型；
19、所述接触线跟踪模型为：
20、[a,b]tn=bp([a,b]t1, [a,b]t2,…, [a,b]t(n-1))；
21、式中，[a,b]tn为第tn个时刻处的接触线局部轨迹，[a,b]t1为第t1个时刻处的接触线局部轨迹, [a,b]t2为第t2个时刻处的接触线局部轨迹，[a,b]t(n-1)为第t(n-1)个时刻处的接触线局部轨迹，bp为bp神经网络，a为接触线局部轨迹中由接触线左边缘轮廓的物理坐标构成的坐标向量，b为接触线局部轨迹中由接触线右边缘轮廓的物理坐标构成的坐标向量，a={[plx,ply,plz]1, [plx,ply,plz]2,…, [plx,ply,plz]h}t，b={[prx,pry,prz]1,[prx,pry,prz]2,…, [prx,pry,prz]h}t，式中，h为接触线轨迹曲线落于接触线局部轨迹中的节点数量，[plx,ply,plz]1, [plx,ply,plz]2, [plx,ply,plz]h分别为拟合接触线左边缘轮廓的所述接触线轨迹曲线落于接触线局部轨迹中的第1，2和h个曲线节点在x轴上、y轴上和z轴上的物理坐标，plx,ply,plz分别为拟合接触线左边缘轮廓的所述接触线轨迹曲线落于接触线局部轨迹中的曲线节点在x轴上、y轴上和z轴上的物理坐标，[prx,pry,prz]1,[prx,pry,prz]2, [prx,pry,prz]h分别为拟合接触线左边缘轮廓的所述接触线轨迹曲线落于接触线局部轨迹中的第1，2和h个曲线节点在x轴上、y轴上和z轴上的物理坐标，prx,pry,prz分别为拟合接触线右边缘轮廓的所述接触线轨迹曲线落于接触线局部轨迹中的曲线节点在x轴上、y轴上和z轴上的物理坐标。
22、作为本专利技术的一种优选方案，接触线轨迹曲线的b样条插值方法包括：
23、将各个扫描图像中接触线左边缘轮廓的物理坐标进行归一化处理至[0,1]范围内，得到接触线左边缘轮廓的归一化坐标；
24、利用接触线左边缘轮廓的归一化坐标进行b样条插值，并以矩阵形式表达，得到xlg=n*plx，ylg=n*ply，zlg=n*plz，式中，xlg为接触线左边缘轮廓的归一化坐标中x轴坐标矩阵，n为b样条曲线中b样条基函数的系数矩阵，plx为b样条曲线上控制顶点的x轴坐标矩阵，ylg为接触线左边缘轮廓的归一化坐标中y轴坐标矩阵，ply为b样条曲线上控制顶点的y轴坐标矩阵，zlg为接触线左边缘轮廓的归一化坐标中z轴坐标矩阵，plz为b样条曲线上控制顶点的z轴坐标矩阵；
25、根据xlg=n*plx，ylg=n*ply，zlg=n*plz，求得plx、ply和plz，并将plx、ply和plz代入至b样条曲线函数中得到第一光滑曲线；
26、将所述第一光滑曲线由归一化坐标转换为物理坐标，以将所述第一光滑曲线转化为拟合接触线左边缘轮廓的所述接触线轨迹曲线；
27、将各个扫描图像中接触线右边缘轮廓的物理坐标进行归一化处理至[0,1]范围内，得到接触线右边缘轮廓的归一化坐标；
28、利用接触线右边缘轮廓的归一化坐标进行b样条插值，并以矩阵形式表达，得到xrg=n*prx，yrg=n*pry，zrg=n*prz，式中，xrg为接触线右边缘轮廓的归一化坐标中x轴坐标矩本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，其特征在于：在所述扫描图像先验序列中各个扫描图像中提取出接触线位置信息的方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，其特征在于：所述接触线跟踪模型的构建方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，其特征在于：接触线轨迹曲线的B样条插值方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，其特征在于：所述接触线检测模型的构建方法包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，其特征在于：所述接触线检测模型和接触线跟踪模型的损失函数均是输出值和真值的误差。
7.根据权利要求5所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，其特征在于：将高速相机的拍摄视野调整至朝向至接触线的方法包括：
8.一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测系统，其特征在于，应用于权利要求1-7任一项所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，所述系统包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测系统，其特征在于：所述模型预建立单元对所述接触线跟踪模型的构建方法包括：
10.根据权利要求8所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测系统，其特征在于：所述模型预建立单元对接触线检测模型的构建方法包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，其特征在于：在所述扫描图像先验序列中各个扫描图像中提取出接触线位置信息的方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，其特征在于：所述接触线跟踪模型的构建方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，其特征在于：接触线轨迹曲线的b样条插值方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检测方法，其特征在于：所述接触线检测模型的构建方法包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于拍摄跟踪的接触线磨损检...
【专利技术属性】
技术研发人员：王威，廖峪，余青淞，张华泽，曹富阳，王迎春，
申请(专利权)人：成都中轨轨道设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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