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轨道交通全天候监控系统技术分析

时间:2017-12-06来源:北京索斯克科技作者::杨丹浏览:315打印字号:


1、引 言

随着我国轨道交通建设事业的发展;针对我国现有轨道交通上无缝隙监控系统仅仅能满足白天的应用环节,一到夜晚便处于失明状态,即浪费了投入成本,也无法实现24小时的全天候无缝隙监控的功能,给轨道交通管理部门对傍晚和夜晚交通事故处理带来了诸多麻烦,而且傍晚和夜间又是事故高发时段,所以在轨道交通上实现昼夜全天候无缝隙监控已经成为首要前提。针对轨道交通管理部门的需求以及结合我国的轨道特点,开发了新一代的轨道交通专用全天候成像分析系统。该系统利用先进的半导体激光补光技术、CCD图像增强分析技术、目标检测和跟踪技术等,对监控路段的上行轨道、下行轨道进行全天候实时监控,针对双向轨道能够清晰识别车况、车次,在逆强光方向利用先进的图像DSP处理方式实现防眩光功能;通过目标检测与跟踪功能对轨道交通昼夜车辆外来入侵,突发事件报警,隔离网破坏,突发火灾,货车遗撒,突发火灾,山体滑坡等紧急情况做出报警,摄像系统利用报警联动跟踪功能旋转到现场画面,并自动调整镜头的焦距以达到实现现场画面缩放到适合全屏画面的需求,方便监管部门及时准确的调度安排应急工作进行综合处理。

2、轨道监控激光夜视系统的方案设计描述

激光夜视系统是一种基于CMOS、半导体激光补光技术的综合昼夜监视系统。该系统设计立足轨道监控的需求特点,成像系统在防眩光DSP处理和图像透雾增强等方面功能进行了强化,实现了昼夜全天候对轨道交能状况监测,并在通过视频报警联动触发实现目标分析和跟踪处理,作为轨道监管部门的辅助管理系统,能有效的提高昼夜监管力度和轨道紧急事件处理效率。

系统构成及总体方案设计图



3、轨道监控激光夜视系统各子系统参数简析

3.1  激光光源系统

激光夜视系统采用了半导体激光光源,该光源通过锥形光纤耦合技术来保证其出光功率足和出光效率高,激光光源与光纤耦合效率是受数值孔径(NA)及其应对孔径角的影响,而锥形光纤可以改变NA,增大孔径角,因此光源通过锥形光纤耦合会得到很好的光线效果。下面主要从锥形光纤锥端平面出光发散角及其入射口径两方面讨论。

A、锥端最大出光发散角的推导

如图2所示,根据全反射原理可以推算出临界角?c满足:

式中,?0=90o-?cn1为光纤芯径折射率;n2为光纤包层折射率。

首先利用射线理论分析锥端出光特性,如图3所示,暂不考虑光线在包层中传播,设纤芯锥角为2θ,从特殊光线入手,作出在锥端传播的特殊光L1L2为满足全反射且无限趋近于临界光线的一条光线。为了便于分析计算,这里取极限条件,设光线L1与法线的夹角大小为临界角?c(以下的分析与此类同),可以看出L1为光纤内能从锥端面出射的与光纤中轴成最大角度的光线,对应的折射角为φ0,则φ0即为所求的最大出光发散角。


3光纤全反射光路图




4 出光发散角的推导辅助光路图



B、LD与锥形光纤的耦合实验

研究中所使用的LD(TO-18封装)参数为:λ=650nm,θ=32o,θ=10o,输出光功率为530mW。测量耦合效率时,可以先用一个光功率计测出LD的总出射功率P1,进而可以计算出耦合效率η。光纤和LD耦合时,光纤锥形端固定在一个五维微调节架上,实现其与光源的精密调整,以保证能测出最大的耦合效率。

实验光路图如图5,数据记录如表1



现有摄像机广角镜头最短焦距已经达到了4毫米(能摄取距摄像机1米远的身高1.8米的人全景),而长焦镜头的最长焦距能够达到1100毫米以上(能摄取距摄像机300米外身高1.8米的人全景),通过以上各镜头的选择均能符合各类监控场景及视场角的需求。

由于看远景时每天空气质量不同,为不影响轨道监控的观察能力,在通常状况下镜头遇到雾、雨水、尘等问题,观察能力距离大大缩小,道路专用昼夜监控系统采用的变焦镜头具备透雾的增强功能,且能改善成像效果。透雾原理为:轨道专用穿雾镜头具有自动修正物体光线的纵向色差,保证了物体光的RGB信号不偏差,即保证了任何光点的清晰度,即使在水、雾等穿透过程不断产生新的纵向色差,也能改善更佳效果,再利用单色(黑白)图像表达空间的能量,使透雾能力超过能见度的倍率以上。



透过云雾、水气拍摄物体,相当于透过了两重透镜(水珠与实际透镜),除了R光线可以正确聚焦在CMOS成像面上,RGB光线中的GB均无法正常的投射在CMOS成像面上,这样就造成了普通模式镜头无法正常、清晰的得到云雾、水气中的图像,道路专用CMOS系统不但在日夜功能上和自动修正纵向色差上的特殊功能,使透雾技术及原有的日夜功能,对白天彩色RGB及夜晚的IR能量进行更精确的纵向色差调整,使RGBIR等大自然能量更准确、集中到镜头和CMOS成像版面上,从而达到透过云雾、水气拍摄道路环境及目标图像。

光线通过镜头最终在CMOS上成像,无论镜头是否具备透雾功能其成像均需进行图像增强才能达到满意的亮度、对比度和灰度等级。

图像增强是一种基本的图像预处理手段,主要通过有选择地加强图像中的有用信息而抑制无用信息。可以加大图像的对比度,削弱一定程度上的噪声信息,从而改善原始图像的视觉效果,以便达到更好的图像细节效果,利于系统的目标检测与跟踪。

3.3  目标检测与跟踪系统

在道路交通是复杂的场景下,目标实时检测和稳定跟踪不仅在提高工作效率上有重要的意义,而且在管理上也是一种先进的系统化管理手段。目前,运动目标检测和跟踪应用最为广泛的是普通安防,在道路交通应用此项目技术是从近两年开始的,然而,在道路监控系统中对目标精确提取及目标稳定跟踪都对算法提出了很高要求。现针对固定监控场景设计并实现了一个实时运动目标检测与跟踪系统。本系统主要包括目标检测模块和目标跟踪模块。在目标检测模块,对三帧差分法进行了改进;在目标跟踪模块的目标跟踪算法为:将目标质心作为特征点,利用金字塔图像的Lucas Kanade光流法对其跟踪,在跟踪后的质心邻域内利用最小绝对方差累加和的模板匹配法搜索目标模板,并对目标进行定位。

(一)、目标检测算法分析

目前,常用的运动目标检测算法有背景减法、光流法和差分法。由于图像采集过程中的误差、背景中光线的变化以环境中其他干扰因素,使得简单的背景减法效果受到影响。光流法计算开销较大、实时性差,而且抗噪性能比较差。三帧差分法优点是算法简单且实时性好,其缺点是目标检测结果存在重影现象和目标的不连续空洞。

通过对上述算法的实验、分析和比较,系统选取三帧差分法用于目标检测,并对其进行了改进。改进的算法采用更新历史图像去掉超时影像,并做膨胀操作消除目标的不连续空洞。改进的三帧差分法实现了在复杂背景下目标实时检测。改进算法步骤如下:

(1)三帧差分法检测运动目标。首先计算出相邻两帧原图像的绝对差灰度图像d(k-1,k)和d(k,k+1),然后对其分别取阈值进行二值化,得到二值化,得到二值化图像b(k-1,k)和b(k,k+1),最后将b(k-1,k)和b(k,k+1)在每一个像素位置进行逻辑与操作,得到三帧差分结果二值图像Dk,即运动目标。

(2)更新运动历史图像以去掉超时的影像(重影)。在MHI(Motion History Image)中,运动发生的像素点被设置为当前时间,而运动发生较久的像素点被清除,更新运动历史图像公式如下所示:



其中,timestamp是当前时间;duration是运动跟踪的最大持续时间;silhouette影像掩码,即运动发生的地方具有非零像素。

3)使用3×3方形结构元素做膨胀操作消除目标的不连续空洞。

根据处理图像的特征可以选择圆形、方形或十字形的结构元素做膨胀操作来消除目标的不连续空洞,因为差分结果主要含方形空洞,故选取方形结构元素。因为结构元素较小,则目标的不连续空洞清除不干净;而结构元素较大,则图像的细节将会丢失,故选取3×3方形结构元素。

(二)、目标跟踪算法分析

目前,目标跟踪算法主要有模板匹配法、光流法、Kalman跟踪和Canshift等。

光流法用于目标跟踪常用的算法有:检测和跟踪特征点、跟踪好的特征点、金字塔图像的Lucas Kanade特征点跟踪算法。通过计算稀疏特征点处的光流即可跟踪目标,光流法用于目标跟踪已基本解决了计算速度慢缺点,但仍然存在跟踪目标容易丢失且鲁棒性不高等缺点。

模板匹配用于目标跟踪常用的匹配准则有:最大互相关函数、最小均方误差函数、最小绝对方差累加和函数等。模板匹配用于目标跟踪容易出现两个问题:目标模板漂移与全图搜索目标模板时计算量过大。

为了解决上述问题,本系统设计的目标跟踪算法为:将目标质心做为特征点,利用金字塔图像的Lucas Kanade光流法对其跟踪,在跟踪后的质心邻域内利用最小绝对方差累加和的模板匹配法搜索目标模板,并对目标进行定位。

基于金字塔图像的Lucas Kanade光流法跟踪处理过程如下:首先在最深的一个层次L计算光流,然后,这个计算结果转递到(L-1)层;根据最初的假定,在(L-1)层计算出新的光流并把它转到(L-2)层,以此类推操作,直到回到第0层。

Lucas-Kanade推导后所求的光流向量为:



Px和Py表示原图像中点U在图像中位置。

通过目标检测,可以得到目标模板、目标个数、目标质心位置及目标ID号(最先出现的目标为1,其次为2,再次为3,依此类推)。将目标质心做为特征点,利用金字塔图像的Lucas Kanade特征点跟踪算法对其进行跟踪;经光流法跟踪后,可以得到目标质心的新位置,在新位置的领域内(实验中采用40×80),利用基于最小绝对方差累加和的模板匹配法搜索目标模板,并对目标进行定位。随着被跟踪目标的运动,目标出现大小、形状、姿态等变化,所以必须在跟踪过程中不断的更新目标模板。实验中,每隔1s提取一次目标模板,并对目标模板进行更新。

总之改进的三帧差分法能在复杂背景下准确、快速检测出运动目标。避免了金字塔图像的Lucas Kanade光流法跟踪目标容易丢失的缺陷,解决了传统的模板匹配跟踪法全图搜索目标模板计算量大的问题,实现了可靠、实时地跟踪。

4、结论

本文主要介绍了轨道专用激光夜视系统(红外多波段夜视系统)的构成,系统的分析了每一构成部分的技术要素及特性;通过各系统的计算和实验数据提高了轨道专用激光夜视系统的工作特性和轨道交通领域适应能力。

本文从系统的激光光源耦合、准直到镜头透雾性能的分析,再到图像增强后的目标检测跟踪,从实验到理论都可以看出轨道专用激光夜视系统在满足轨道交通监控原理的基础上,更加适应道路的昼夜成像和图像动态检索、跟踪环节实际需求,实验和分析数据证明该款轨道专用激光夜视系统更符合当今对轨道交通全天候监控设备的专业领域发展方向,从而也为本系统的进一步推广提供了可靠依据。






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