【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法、装置及介质。
技术介绍
1、地铁车辆的自动门锁紧装置是确保乘客安全的重要组件之一，特别是在城市轨道交通客流量不断增长的情况下，列车门的安全锁紧直接关系到广大乘客的人身安全和财产安全。然而，现有的地铁列车门锁检测系统主要依赖于门锁本身的机械和电气装置来确保门的上锁完成，这种传统的检测方式存在一定的局限性和安全隐患。
2、首先，当前的系统缺乏冗余检测机制。在实际应用中，门锁的上锁状态完全依靠门锁本身的机械和电气装置进行验证，没有额外的检测装置来确认门是否真正锁紧，也没有数据留存机制用于后续分析。这使得一旦门锁出现故障，就难以及时发现和处理，增加了潜在的安全风险。
3、其次，门锁机械部件可能会因为长时间使用、磨损或制造缺陷而失效，从而导致门无法正常关闭或锁紧。这种情况特别危险，因为在列车行驶过程中，如果门意外打开，将对乘客安全构成严重威胁。此外，控制门锁紧装置的电气系统也有可能出现短路、断路或其他电气故障，使得门锁紧装置可能无法接收到正确的控制信号，进而影响列车的正常运行。
4、地铁列车的运行环境复杂多变，尘埃和污垢容易积聚在机械部件上，影响限位开关的正常动作，降低了系统的可靠性。同时，限位开关的安装位置和角度需要非常精确，任何细微的误差都可能导致开关无法准确触发，造成误判。另外，机械限位开关的响应速度相对较慢，在某些高速运行的场景下，可能无法及时反馈门的状态，影响了系统的实时性。
5、电气检测电路同样面临着挑战
技术实现思路
1、为了提高地铁列车门锁检测的可靠性和安全性，有必要开发一种新的检测方案，以克服现有技术存在的缺点，并为列车运行提供更加坚实的安全保障。本专利技术正是基于这样的需求，提出了一种基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法，包括步骤：
2、s1：获取相机固定后列车门锁正常锁紧后门锁机构的基准图像，并通过预训练的神经网络模型进行各目标特征点的识别；
3、s2：根据识别的目标特征点以及对应的世界坐标系下的坐标，获取单应性变换矩阵并以该单应性变换矩阵为基准采样点配置；
4、s3：在接收到列车门关门到位信号后，获取相机采集的门锁机构采集图像；
5、s4：根据基准采样点配置，通过单应性变换将获取的采集图像转换为相应的正向位图像；
6、s5：通过预训练的神经网络模型提取正向位图像中的目标特征点；
7、s6：基于目标特征点进行关门到位信号的二次判定输出。
8、进一步地，所述列车门锁为绕轴体旋转的环形锁体结构。
9、进一步地，所述各目标特征点包括环形锁体结构上随锁体转动的若干特征点，以及环形锁体结构外固定不动的若干特征点。
10、进一步地，所述s6步骤中，关门到位信号的二次判定输出具体包括如下步骤：
11、s61：根据环形锁体结构上的目标特征点获取门锁机构的圆心坐标，并与环形锁体结构上任一目标特征点连线进行偏移角度获取；
12、s62：基于圆心坐标将正向位图像进行极坐标变换，并提取变换后图像中的各目标特征点及对应的坐标；
13、s63：若偏移角度小于预设偏移角度，且特征点坐标处于预设范围内，判断关门到位，输出关门到位信号并返回s3步骤，否则，判断关门未到位。
14、进一步地，所述s62步骤中，极坐标变换通过如下公式表示：
15、
16、式中，为极坐标变换后的行数，为极坐标变换后的列数，正向位图像中环形锁体结构上任一像素点的半径长度，为径向上的预设标准步长，为正向位图像中环形锁体结构上任一像素点的角度，为角度上的预设标准步长。
17、进一步地，所述s2步骤中，单应性变换矩阵通过如下公式构建：
18、
19、式中，为世界坐标系下的坐标，为单应性变换后的坐标，为表示旋转和平移变换的2×2大小矩阵，为表示平移的2×1大小矩阵，为表示透视变换的1×2大小向量，为表示尺度因子的标量，为单应性变换矩阵。
20、本专利技术还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法的步骤。
21、还包括一种处理数据的装置，包括：
22、存储器，其上存储有计算机程序；
23、处理器，用于执行所述存储器中的计算机程序，以实现所述基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法的步骤。
24、与现有技术相比，本专利技术至少含有以下有益效果：
25、（1）本专利技术所述的一种基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法、装置及介质，通过引入视觉检测算法，本专利技术能够非接触式地检测地铁列车门是否正确锁紧，避免了传统机械限位开关和电气检测电路可能因磨损、安装误差、电气干扰等原因导致的失效问题，大大增强了系统的可靠性和安全性，确保列车在行驶过程中不会因为门锁故障而危及乘客的安全；
26、（2）在复杂的地铁运行环境中，系统依然能够准确地检测门锁状态，保证了检测结果的稳定性和准确性，同时基于视觉检测进行响应判断，响应速度更快；
27、（3）结合机械限位开关和电气检测电路作为冗余设计，即使视觉检测系统出现异常，传统的机械和电气检测手段仍然可以发挥作用，确保门锁状态的双重验证，增强了系统的容错能力。
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1.一种基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法，其特征在于，所述列车门锁为绕轴体旋转的环形锁体结构。
3.如权利要求2所述的一种基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法，其特征在于，所述各目标特征点包括环形锁体结构上随锁体转动的若干特征点，以及环形锁体结构外固定不动的若干特征点。
4.如权利要求3所述的一种基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法，其特征在于，所述S6步骤中，关门到位信号的二次判定输出具体包括如下步骤：
5.如权利要求4所述的一种基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法，其特征在于，所述S62步骤中，极坐标变换通过如下公式表示：
6.如权利要求1所述的一种基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法，其特征在于，所述S2步骤中，单应性变换矩阵通过如下公式构建：
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述检测方法的步骤。
8.一种处理数据
...【技术特征摘要】
1.一种基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法，其特征在于，所述列车门锁为绕轴体旋转的环形锁体结构。
3.如权利要求2所述的一种基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法，其特征在于，所述各目标特征点包括环形锁体结构上随锁体转动的若干特征点，以及环形锁体结构外固定不动的若干特征点。
4.如权利要求3所述的一种基于视觉检测的地铁列车门锁锁紧检测方法，其特征在于，所述s6步骤中，关门到位信...
【专利技术属性】
技术研发人员：沃华军，吴子豪，邱奕航，邱志伟，曹学升，张献艺，柳寅，
申请(专利权)人：宁波微科光电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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