基于机器视觉的车钩对接智能监测方法及存储介质与流程

1.本发明涉及机器视觉技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的车钩对接智能监测方法及存储介质。


背景技术：

2.地铁列车的牵引缓冲装置是列车的重要组成部件，它的主要用途是用来将车辆连接，或是分离车辆，同时也是传递牵引力、冲击力，缓和及衰减列车运动由于牵引力的变化和制动力前后不一致而引起的冲击和振动。具有连接、牵引、缓冲等作用。在调车场进行调车作业，需要将列车与编组车辆进行挂钩操作。在挂钩操作前，连挂的列车及车辆应将车钩钩位置于全开位置，才能实现自动挂钩。在挂钩操作结束后，车钩应处于闭锁位置，即钩舌被钩锁铁挡住，不能向外转开，此时列车与编组车辆就被连挂在一起。
3.传统车钩系统的作用为衔接、传递及缓冲的作用，多以机械产品的型式存在，除观看外观外很难通过其他办法获得零部件的状态，因为缺少牢靠的监测手段，不仅给列车的平稳运行带来了隐患，也降低了车钩的运营、维护效率。
4.地铁列车自动车钩对接过程中，由于轨道弯曲以及车钩之间的位置差异，车钩对接时会导致对接面水平、垂直方向产生偏移，水平、垂直角度存在偏差，当偏移、偏差超过一定范围时会导致车钩对接失败，轻则会对车钩以及车辆结构造成一定损坏，重则导致现场人员的伤亡甚至后续发生重大安全事故，从而带来巨大的损失。传统对接需要周边多人(一般4～5人)在不同的角度观察车钩的状态，通过经验估计距离、偏移以及角度判断最终对接成功与否。通过经验估计的方式受到空间范围、灯光强度等因素影响，难以准确判断，并且整个过程需要多人配合，耗费较长时间，且存在一定风险。因此，开发一套能够减少人力，时间以及能在复杂环境下使用的车钩定位状态监测系统十分必要。
5.目前，车钩对接主要是靠工作人员自身经验来完成，这样会大大降低车钩对接效率。机车驾驶室布置在机车中部，然而车钩安装在车辆的前后端下部，处于司机盲区位置，在对接过程中无法判断其车钩的对接状态，因而会存在大大的安全隐患。即传统车钩对接过程中，机车驾驶室布置在机车中部，然而车钩安装在车辆的前后端下部，处于司机盲区位置，在对接过程中无法判断其车钩的对接状态，因而传统车钩对接过程中效率低下，安全性不高。


技术实现要素：

6.本发明提出的一种基于机器视觉的车钩对接智能监测方法，可至少解决上述技术问题之一。
7.为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
8.一种基于机器视觉的车钩对接智能监测方法，基于监测终端和辅助测量终端以及平板，其中辅助测量终端的标定板为可拆卸部分；监测终端和辅助测量终端在使用时各自固定在需要对接的两个车钩踏板上，包括以下步骤：
9.步骤1：
10.平板与监测终端和辅助测量终端建立网络链接，通过平板下发指令，打开标定板灯光；
11.步骤2：
12.获取标定板和检测端当前姿态，包括平板下发开启标定模式，传输30cm～200cm范围内的标定值给平板，并基于标定值拟合曲线；其中，标定板未下发标定模式，则将实时获取的监测终端和辅助测量终端距离z带入拟合曲线计算其标准姿态和偏移信息；
13.步骤3：
14.将获取的标准值与当前时刻得到的姿态和偏移信息进行比较，当前实时得到的测量值-标准值与阈值进行比较，当误差值≥车钩对接系统设置的阈值，则语音报警提醒该状态下不能进行对接，并将误差值传输到平板上显示；当误差值≤车钩对接系统设置的阈值，则该状态下可以进行车钩对接，并将误差值传输到平板上显示。
15.进一步地，
16.在步骤1之前还包括通过charuco标定板对相机进行标定，获取相机内部参数和相机的畸变参数。
17.进一步地，
18.所述步骤3中将获取的标准值与当前时刻得到的姿态和偏移信息进行比较，当前实时得到的测量值-标准值与阈值进行比较，具体包括：
19.通过将监测终端和辅助测量终端各自固定在需要对接的两个车钩踏板上，获取charuco标定板图像并检测其偏移和姿态信息与标准值之间的差值来和车钩对接设定的阈值进行比较，依此来判断该状态下车钩能否成功进行对接。
20.进一步地，
21.所述对相机进行标定具体包括相机采集不同角度的标定板图像，选用的标定板采用(7*5)x方向棋盘格黑白块的数量为7，y方向棋盘格黑白块的数量为5，棋盘格黑白块的边长为3厘米，标志点的边长为2.4cm；获得标定图像后，通过图像处理算法对标定图像进行检测和计算从而确定出相机的标定参数。
22.进一步地，
23.所述获取标定板当前姿态，包括通过相机获取charuco标定板图像，并获取其角点id和以及对应的角点坐标信息，根据角点信息和相机标定结果，获取标定板相对于相机的旋转和平移向量；利用rodrigues方法求得旋转矩阵，从而得到姿态信息，利用平移向量获得其偏移信息。
24.进一步地，
25.所述获取检测端当前姿态包括，
26.车钩对接的测量范围为2m，采用了2个工业相机，分别对0-1m，1-2m的范围内进行成像；
27.车钩对接系统在安装监测终端和辅助测量终端设备时，对车钩系统进行标定，获取其标准值；该系统需在车钩对接成功时，取2组工业相机拍摄的各50组图像，获取100组图像(u,v)，转换成物理世界的x,y轴偏移(xw，yw)，其对应的z轴按时间序列获取，将100个点进行曲线拟合，即可得出任意z(0《z《2m)对应的(xw，yw)；此时的(xw，yw)为车钩对接成功时的
标准值。
28.进一步地，
29.对对车钩系统进行标定，获取其标准值包括，
30.将世界坐标系的原点设置在左侧车钩上，设置y轴垂直与地面的方向，x轴为垂直于铁路轨道的方向，z轴为平行于铁路轨道的方向，建立一个世界坐标系；右侧车钩的位置通过(x,y,z)坐标位置进行描述；
31.车钩对接时，利用高速工业相机进行大于50帧/秒的速度拍摄，车钩对接行驶速率小于0.5m/秒，其拍摄的间距小于0.01m/s，也即z轴采样间距小于0.01m；
32.取相机拍摄的标定板的图像，取图像上固定角点，其坐标位置为(u,v)；根据相机成像原理及相机标定结果可以将相平面的像素位置(u,v)坐标转换成物理世界的坐标位置(xw，yw)。
33.进一步地，
34.所述将实时获取的监测终端和辅助测量终端距离z带入拟合曲线计算其标准姿态和偏移信息，具体包括：
35.实时获取标定板图像，求取标点板点的像素位置(u,v)，在转换成世界坐标系的坐标，(xw′
,yw′
),在z轴相同的情况下与对接成功时的标准值(xw，yw)进行对比，即可求出其x，y方向的偏移，水平偏移|x
w-xw′
|,垂直偏移|y
w-yw′
|；
36.取其中二个维度x，z，取当前测量点前5个点进行直线拟合，与标准位置拟合成的直线求取其夹角，即为x轴偏移角度；同理，取其中二个维度y,z进行拟合与标准直线求夹角则为y轴偏移角度。
37.另一方面，本发明还公开一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述方法的步骤。
38.由上述技术方案可知，由于传统车钩对接过程中，机车驾驶室布置在机车中部，然而车钩安装在车辆的前后端下部，处于司机盲区位置，因而在对接过程中无法判断其车钩的对接状态。为了解决以上问题，本发明将机器视觉技术应用于地铁列车自动车钩对接场景，被用以获取高清可见光画面和实时对接车钩相关数据，可以实时查看车钩的距离、横向纵向的偏移、角度，实现完全保证车钩的对接成功，并可以实时预警，提醒工作人员车钩是否能够对接成功。因而能够提高车钩对接的效率和降低对接过程中的安全隐患，大大提高车钩对接效率和提高车钩对接过程中安全性。
39.具体的说，本发明基于机器视觉的车钩对接智能监测方法是基于人工智能算法的应用，满足了日常监管智能化辅助需求，实现了感知、分析、辅助、告警等手段。智能化的应用提高了车辆自动连挂的实用价值。
40.本发明首先通过charuco标定板对相机进行标定，获取相机内部参数和相机的畸变参数。通过将监测终端和辅助测量终端各自固定在需要对接的两个车钩踏板上，获取charuco标定板图像并检测其偏移和姿态信息与标准值之间的差值来和车钩对接设定的阈值进行比较，依此来判断该状态下车钩能否成功进行对接。
41.具体包括以下优点：
42.1.该车钩对接测量系统能够全程实时查看车钩的距离、横向纵向的偏移、角度，实现完全保证车钩的对接成功。
43.2.将机器视觉技术应用到对车钩对接状态实时监控，保障了车钩对接过程中人员的安全性和设备的安全性。
44.3.车钩对接时可能处在很复杂的环境下，为了能清晰成像，采用了2个工业相机。分别对0-1m，1-2m的范围内进行成像。
45.4.车钩对接成功时，取两组相机拍摄的100张图片组，获取其x,y轴偏移(xw，yw)，其对应的z轴按时间序列获取，将100个点进行曲线拟合，即可得出任意z对应的(xw，yw)为车钩对接成功时的标准值。后续在测试对接过程中，(xw′
,yw′
)为标定板像素对应的世界坐标系坐标，在z轴相同情况下与对接成功的标准值进行对比，即可求出其x，y方向的偏移，水平偏移|x
w-xw′
|,垂直偏移|y
w-yw′
|，通过水平和垂直偏移阈值判断是否可以对接成功。
46.5.在测试能否对接过程中，分别取两个维度x，z和y,z中5个点进行直线拟合，与标准拟合成的直线取其夹角，即可获得x轴和y周偏移角度，通过水平和垂直角度阈值判断是否可以对接成功。
附图说明
47.图1是本发明的charuco标定板示意图；
48.图2是本发明的测量原理图；
49.图3是本发明的测量过程流程示意图。
具体实施方式
50.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
51.如图1所示，本实施例所述的基于机器视觉的车钩对接智能监测方法，该系统设备主要由监测终端和辅助测量终端以及平板组成，其中辅助测量终端的标定板为可拆卸部分。监测终端和辅助测量终端在使用时各自固定在需要对接的两个车钩踏板上。
52.车钩对接监控系统整体方案如下：
53.1、相机标定模块：
54.无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。
55.相机标定多数采用张正友棋盘格(chessboard)标定方法，棋盘格每个角点都被两个黑色方块围绕着，可以更加精确的检测到角点，但在标定过程中，标定板不能被遮挡，必须完全在摄像机视野中，并且角点提取比较困难。aruco能够快速检测角点，但即使使用亚像素精度提取，提取的角点精度也不甚理想。charuco集成了chessboard的高精度与aruco易用性的优点。所以综上，本次charuco板子结合两者，如图1所示；
56.相机采集不同角度的标定板图像，本次选用的标定板采用(7*5)x方向棋盘格黑白块的数量为7，y方向棋盘格黑白块的数量为5，棋盘格黑白块的边长为3厘米，标志点的边长为2.4cm。获得标定图像后，通过图像处理算法对标定图像进行检测和计算从而确定出相机的标定参数。
57.通过相机获取charuco标定板图像，并获取其角点id和以及对应的角点坐标信息，
根据角点信息和相机标定结果，可以获取标定板相对于相机的旋转和平移向量。利用rodrigues方法求得旋转矩阵，从而得到姿态信息，利用平移向量可以获得其偏移信息。
58.2、车钩对接系统标准值获取
59.车钩对接的测量范围为2m，为了在这段距离均能清晰成像，采用了2个工业相机。分别对0-1m，1-2m的范围内进行成像。
60.车钩对接系统在安装监测终端和辅助测量终端设备时，需进行车钩系统标定，获取其标准值。该系统需在车钩对接成功时，取2组工业相机拍摄的各50组图像，获取100组图像(u,v)，转换成物理世界的x,y轴偏移(xw，yw)，其对应的z轴按时间序列获取，将100个点进行曲线拟合，即可得出任意z(0《z《2m)对应的(xw，yw)。此时的(xw，yw)为车钩对接成功时的标准值。
61.测量原理：
62.如图2所示，水平与垂直方向的偏移是车钩在物理世界坐标体系下的位置，使用工业相机，世界坐标系会最终通过图像坐标系转换可得。通过将相机、标定板被固定在左右车钩上，左车钩与相机、右车钩与标定板并无相对运动。两车钩的相对位置转为相机及标定板的相对位置，也即测量两车钩的相对位置转为测量相机及标定板的相对位置。
63.图像坐标系，相机坐标系，世界坐标系可以通过一系列的变换关系转换。这个变换关系可以通过相机标定求取。图像坐标系物体的相对位置关系即可以通过对拍摄的二维图片进行分析可得。因此，车钩的相对位置关系转为对工业相机对标定板拍摄的二维图像分析。
64.测量步骤：
65.将世界坐标系的原点设置在左侧车钩上，设置y轴垂直与地面的方向，x轴为垂直于铁路轨道的方向，z轴为平行于铁路轨道的方向，建立一个世界坐标系。右侧车钩的位置可以通过(x,y,z)坐标位置进行描述。
66.车钩对接时，利用高速工业相机进行大于50帧/秒的速度拍摄，车钩对接行驶速率小于0.5m/秒，其拍摄的间距小于0.01m/s，也即z轴采样间距小于0.01m。
67.取相机拍摄的标定板的图像，取图像上固定角点，其坐标位置为(u,v)。根据相机成像原理及相机标定结果可以将相平面的像素位置(u,v)坐标转换成物理世界的坐标位置(xw，yw)。
68.3、在线测量：
69.实时获取标定板图像，求取标点板点的像素位置(u,v)，在转换成世界坐标系的坐标，(xw′
,yw′
),在z轴相同的情况下与对接成功时的标准值(xw，yw)进行对比，即可求出其x，y方向的偏移，水平偏移|x
w-xw′
|,垂直偏移|y
w-yw′
|。
70.取其中二个维度x，z，取当前测量点前5个点进行直线拟合，与标准位置拟合成的直线求取其夹角，即为x轴偏移角度。同理，取其中二个维度y,z进行拟合与标准直线求夹角则为y轴偏移角度。
71.4、车钩对接预警系统
72.根据3、测量模块测得的水平和垂直偏移以及x和y轴偏移角度与车钩对接系统水平和垂直偏移阈值以及水平和垂直偏移角度标准值进行比较，当测量值-标准值≤车钩系统设定阈值，则认为该车钩系统能够成功对接，并将该误差发送平板显示；当测量值-标准
值≥车钩系统设定阈值，则认为该车钩系统不能成功对接，并将该误差发送平板显示，并发车报警声音，提醒工作人员该状态下车钩不能够对接成功。
73.以下具体说明：
74.该车钩对接智能监测系统测量过程如图3所示：
75.步骤1：
76.平板与监测终端和辅助测量终端建立网络链接，通过平板下发指令，打开标定板灯光。
77.步骤2：
78.获取标定板和检测端当前姿态，如平板下发开启标定模式(车钩对接系统标准值获取)，传输30cm～200cm范围内的标定值给平板，并基于标定值拟合曲线。如标定板未下发标定模式，则将实时获取的监测终端和辅助测量终端距离z带入拟合曲线计算其标准姿态和偏移信息。
79.步骤3：
80.将获取的标准值与当前时刻得到的姿态和偏移信息进行比较，当前实时得到的测量值-标准值(带入拟合曲线获取其标准姿态信息)与阈值进行比较，当误差值≥车钩对接系统设置的阈值，则语音报警提醒该状态下不能进行对接，并将误差值传输到平板上显示；当误差值≤车钩对接系统设置的阈值，则该状态下可以进行车钩对接，并将误差值传输到平板上显示。
81.总得来说，为了解决传统车钩对接存在的问题，本发明将机器视觉技术应用到车钩对接过程中，能够实现车钩自动对接，并能实时监测车钩对接状态，当存在危险时并能进行语音报警。本发明能够大大提高车钩对接效率，在安全方面也得到了保障。
82.本发明实施例基于机器视觉的车钩对接智能监测方法与装置，是基于人工智能算法的应用，满足了日常监管智能化辅助需求，实现了感知、分析、辅助、告警等手段。智能化的应用提高了车辆自动连挂的实用价值。
83.本发明首先通过charuco标定板对相机进行标定，获取相机内部参数和相机的畸变参数。通过将监测终端和辅助测量终端各自固定在需要对接的两个车钩踏板上，获取charuco标定板图像并检测其偏移和姿态信息与标准值之间的差值来和车钩对接设定的阈值进行比较，依此来判断该状态下车钩能否成功进行对接。
84.具体包括以下特点：
85.1.该车钩对接测量系统能够全程实时查看车钩的距离、横向纵向的偏移、角度，实现完全保证车钩的对接成功。
86.2.将机器视觉技术应用到对车钩对接状态实时监控，保障了车钩对接过程中人员的安全性和设备的安全性。
87.3.车钩对接时可能处在很复杂的环境下，为了能清晰成像，采用了2个工业相机。分别对0-1m，1-2m的范围内进行成像。
88.4.车钩对接成功时，取两组相机拍摄的100张图片组，获取其x,y轴偏移(xw，yw)，其对应的z轴按时间序列获取，将100个点进行曲线拟合，即可得出任意z对应的(xw，yw)为车钩对接成功时的标准值。后续在测试对接过程中，(xw′
,yw′
)为标定板像素对应的世界坐标系坐标，在z轴相同情况下与对接成功的标准值进行对比，即可求出其x，y方向的偏移，水平偏
移|x
w-xw′
|,垂直偏移|y
w-yw′
|，通过水平和垂直偏移阈值判断是否可以对接成功。
89.5.在测试能否对接过程中，分别取两个维度x，z和y,z中5个点进行直线拟合，与标准拟合成的直线取其夹角，即可获得x轴和y周偏移角度，通过水平和垂直角度阈值判断是否可以对接成功。
90.又一方面，本发明还公开一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任一方法的步骤。
91.再一方面，本发明还公开一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任一方法的步骤。
92.在本技术提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一方法的步骤。
93.可理解的是，本发明实施例提供的系统与本发明实施例提供的方法相对应，相关内容的解释、举例和有益效果可以参考上述方法中的相应部分。
94.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
95.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
96.以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种基于机器视觉的车钩对接智能监测方法，基于监测终端和辅助测量终端以及平板，其中辅助测量终端的标定板为可拆卸部分；监测终端和辅助测量终端在使用时各自固定在需要对接的两个车钩踏板上，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：平板与监测终端和辅助测量终端建立网络链接，通过平板下发指令，打开标定板灯光；步骤2：获取标定板和检测端当前姿态，包括平板下发开启标定模式，传输30cm～200cm范围内的标定值给平板，并基于标定值拟合曲线；其中，标定板未下发标定模式，则将实时获取的监测终端和辅助测量终端距离z带入拟合曲线计算其标准姿态和偏移信息；步骤3：将获取的标准值与当前时刻得到的姿态和偏移信息进行比较，当前实时得到的测量值-标准值与阈值进行比较，当误差值≥车钩对接系统设置的阈值，则语音报警提醒该状态下不能进行对接，并将误差值传输到平板上显示；当误差值≤车钩对接系统设置的阈值，则该状态下可以进行车钩对接，并将误差值传输到平板上显示。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的车钩对接智能监测方法，其特征在于：在步骤1之前还包括通过charuco标定板对相机进行标定，获取相机内部参数和相机的畸变参数。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的车钩对接智能监测方法，其特征在于：所述步骤3中将获取的标准值与当前时刻得到的姿态和偏移信息进行比较，当前实时得到的测量值-标准值与阈值进行比较，具体包括：通过将监测终端和辅助测量终端各自固定在需要对接的两个车钩踏板上，获取charuco标定板图像并检测其偏移和姿态信息与标准值之间的差值来和车钩对接设定的阈值进行比较，依此来判断该状态下车钩能否成功进行对接。4.根据权利要求2所述的基于机器视觉的车钩对接智能监测方法，其特征在于：所述对相机进行标定具体包括相机采集不同角度的标定板图像，选用的标定板采用(7*5)x方向棋盘格黑白块的数量为7，y方向棋盘格黑白块的数量为5，棋盘格黑白块的边长为3厘米，标志点的边长为2.4cm；获得标定图像后，通过图像处理算法对标定图像进行检测和计算从而确定出相机的标定参数。5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的车钩对接智能监测方法，其特征在于：所述获取标定板当前姿态，包括通过相机获取charuco标定板图像，并获取其角点id和以及对应的角点坐标信息，根据角点信息和相机标定结果，获取标定板相对于相机的旋转和平移向量；利用rodrigues方法求得旋转矩阵，从而得到姿态信息，利用平移向量获得其偏移信息。6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的车钩对接智能监测方法，其特征在于：所述获取检测端当前姿态包括，车钩对接的测量范围为2m，采用了2个工业相机，分别对0-1m，1-2m的范围内进行成像；车钩对接系统在安装监测终端和辅助测量终端设备时，对车钩系统进行标定，获取其标准值；该系统需在车钩对接成功时，取2组工业相机拍摄的各50组图像，获取100组图像(u,v)，转换成物理世界的x,y轴偏移(x
w
，y
w
)，其对应的z轴按时间序列获取，将100个点进行曲线拟合，即可得出任意z(0<z<2m)对应的(x
w
，y
w
)；此时的(x
w
，y
w
)为车钩对接成功时的标
准值。7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的车钩对接智能监测方法，其特征在于：对对车钩系统进行标定，获取其标准值包括，将世界坐标系的原点设置在左侧车钩上，设置y轴垂直与地面的方向，x轴为垂直于铁路轨道的方向，z轴为平行于铁路轨道的方向，建立一个世界坐标系；右侧车钩的位置通过(x,y,z)坐标位置进行描述；车钩对接时，利用高速工业相机进行大于50帧/秒的速度拍摄，车钩对接行驶速率小于0.5m/秒，其拍摄的间距小于0.01m/s，也即z轴采样间距小于0.01m；取相机拍摄的标定板的图像，取图像上固定角点，其坐标位置为(u,v)；根据相机成像原理及相机标定结果可以将相平面的像素位置(u,v)坐标转换成物理世界的坐标位置(x
w
，y
w
)。8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的车钩对接智能监测方法，其特征在于：所述将实时获取的监测终端和辅助测量终端距离z带入拟合曲线计算其标准姿态和偏移信息，具体包括：实时获取标定板图像，求取标点板点的像素位置(u,v)，在转换成世界坐标系的坐标，(x
w
′
,y
w
′
),在z轴相同的情况下与对接成功时的标准值(x
w
，y
w
)进行对比，即可求出其x，y方向的偏移，水平偏移|x
w-x
w
′
|,垂直偏移|y
w-y
w
′
|；取其中二个维度x，z，取当前测量点前5个点进行直线拟合，与标准位置拟合成的直线求取其夹角，即为x轴偏移角度；同理，取其中二个维度y,z进行拟合与标准直线求夹角则为y轴偏移角度。9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明的一种基于机器视觉的车钩对接智能监测方法及存储介质，其方法包括获取标定板和检测端当前姿态，将获取的标准值与当前时刻得到的姿态和偏移信息进行比较，当前实时得到的测量值-标准值与阈值进行比较，当误差值≥车钩对接系统设置的阈值，则语音报警提醒该状态下不能进行对接，并将误差值传输到平板上显示；当误差值≤车钩对接系统设置的阈值，则该状态下可以进行车钩对接，并将误差值传输到平板上显示。本发明方法能够全程实时查看车钩的距离、横向纵向的偏移、角度，实现完全保证车钩的对接成功。将机器视觉技术应用到对车钩对接状态实时监控，保障了车钩对接过程中人员的安全性和设备的安全性。全性和设备的安全性。全性和设备的安全性。


技术研发人员：吴翔 吴道平 章海兵 汪中原
受保护的技术使用者：科大智能科技股份有限公司
技术研发日：2022.12.28
技术公布日：2023/6/3