1.本技术涉及轨道交通技术领域，尤其涉及接触轨检测技术领域，更具体的说涉及一种接触轨绝缘支架快速识别方法、设备及存储介质。
背景技术：2.接触轨是将电能传输到轨道交通系统电力牵引车辆上的装置，通常设置在车辆运行轨道的两侧，支撑所述接触轨的结构则是绝缘支架。目前，已有的车载接触轨检测设备通常使用二维激光摄像式传感器对接触轨的几何参数进行检测，全线检测完成后，检测数据量达到几万条，甚至几十万条，但是上述数据并没有从中对绝缘支架处的数据进行定位筛选，而接触轨的检修维护却是通过调整绝缘支架处的接触轨来实现的，所以通过输出绝缘支架处定位点处几何参数可以大大方便接触网工班人员的检修与维护。
技术实现要素：3.为了克服上述现有技术中存在的问题和不足，本技术提出了一种接触轨绝缘支架快速识别方法、设备及存储介质，通过将测量得到的大量全线数据提取出检修部门所关注的绝缘支架处数据，大大降低了接触轨维修人员的工作量，提高了工作效率。
4.为了实现上述发明目的，本技术的技术方案如下：
5.一种接触轨绝缘支架快速识别方法，包括：
6.通过车载式激光测距传感器实时采集传感器到绝缘支架的距离，得到一系列的原始检测数据，建立数据集合用于存放所述原始检测数据；
7.对所述数据集合中的所述原始检测数据进行滤波处理，所述滤波处理包括距离滤波和宽度滤波处理；
8.从滤波处理后的检测数据中提取支柱轮廓特征数据，根据提取的支柱轮廓特征，快速识别出接触轨绝缘支架。
9.进一步地，所述通过车载式激光测距传感器实时采集传感器到绝缘支架的距离，得到一系列的原始检测数据，建立数据集合用于存放所述检测数据，包括：
10.通过车辆上的速度传感器发射脉冲信号触发车载式激光测距传感器实时工作，得到沿轨道方向等距离实时采集的原始检测数据，数据大小记为ψ(x)，建立数据集合q用于存放上述原始检测数据
11.q＝{ψ(x)}；
12.其中，x为车辆行驶的距离，ψ(x)表示激光测距传感器到绝缘支架的距离。
13.进一步地，所述距离滤波处理包括近端范围和远端范围滤波处理，距离滤波计算表达式如下
[0014][0015]
其中，q1为距离滤波处理后的数据集合，d1表示近端设置的距离，d2表示远端设置
的距离。
[0016]
进一步地，所述宽度滤波处理，包括：
[0017]
通过与设定的绝缘支架实际宽度范围进行比较，得到满足支柱宽度范围的数据，宽度滤波计算表达式如下
[0018][0019]
其中，q2为宽度滤波处理后的数据集合，w1表示绝缘支架实际宽度设定的最小值，w2表示绝缘支架实际宽度设定的最大值，w表示q1集合中连续非0值所对应的宽度。
[0020]
进一步地，所述从滤波处理后的检测数据中提取支柱轮廓特征数据，根据提取的支柱轮廓特征，快速识别出接触轨绝缘支架，包括：
[0021]
根据绝缘支架的宽度约束范围，从宽度滤波处理后满足绝缘支架宽度约束范围的检测数据中提取支柱轮廓特征数据，得到满足预设约束条件的数据，从而快速识别接触轨绝缘支架。
[0022]
进一步地，所述绝缘支架宽度约束范围为200～300mm，当检测到的绝缘支架的宽度在约束范围内，通过支柱轮廓特征提取计算表达式，识别绝缘支架波形图中符合预设约束条件的波峰个数，并与绝缘支架实际棱的个数比较，从而判断是否检测出绝缘支架。
[0023]
进一步地，所述支柱轮廓特征提取计算表达式为：
[0024][0025]
其中，x为车辆行驶的距离，ψ(x)表示激光测距传感器到绝缘支架的距离；
[0026]
当dψ(x)＞0.5，并且绝缘支架波形图中的波峰个数与绝缘支架实际棱的个数两者之间的差值小于1，则表示检测出绝缘支架，否则表示未检测出绝缘支架。
[0027]
进一步地，在识别出所述绝缘支架后，还包括：
[0028]
将识别出的所述绝缘支架的位置定位信息与几何参数进行匹配，并对支柱数据进行累加编号，其中所述几何参数包括接触轨的轨高值和轨偏值；
[0029]
利用包含支柱基础信息的数据库进行对比，对全线定位点处的公里标信息进行矫正。
[0030]
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在计算机处理器中执行时，实现上述以上所述的接触轨绝缘支架快速识别方法的步骤。
[0031]
一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述以上所述的接触轨绝缘支架快速识别方法的步骤。
[0032]
本技术的有益效果如下：
[0033]
1、本技术利用激光测距式传感器，采用等距触发的方式采集绝缘支架到车辆的距离数据，通过对实时测量数据进行滤波以及特征提取，将接触轨路线的绝缘支架进行快速识别，从而定位绝缘支架的几何参数数据，通过将测量的大量全线数据，提取出维修部门所关注的绝缘支架处数据，大大降低了接触轨维修人员的工作量，提高了工作效率。
[0034]
2、本技术通过采集实时距离数据，对线路两侧的支柱进行定位识别的基础上，进一步结合线路数据库，能够较大程度提升检测的接触轨几何参数的定位精度。
附图说明
[0035]
本技术的前述和下文具体描述在结合以下附图阅读时变得更清楚，附图中：
[0036]
图1为本技术方法流程图；
[0037]
图2为本技术激光测距传感器测距示意图；
[0038]
图3为原始波形图；
[0039]
图4为距离滤波处理后的波形图；
[0040]
图5为宽度滤波处理后的波形图。
具体实施方式
[0041]
为了使本领域的技术人员更好地理解本技术中的技术方案，下面将通过几个具体的实施例来进一步说明实现本技术发明目的的技术方案，需要说明的是，本技术要求保护的技术方案包括但不限于以下实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
[0042]
目前，已有的车载接触轨检测设备通常使用二维激光摄像式传感器对接触轨的几何参数进行检测，全线检测完成后，所采集的检测数据量达到几万条，多的时候，甚至达到了几十万条，但是上述检测数据并没有专门对绝缘支架处的数据进行定位筛选，而接触轨几何参数的检修维护却是通过调整绝缘支架处的接触轨来实现的，因此，通过输出绝缘支架处定位点处几何参数可以大大方便接触网工班人员的检修与维护。
[0043]
基于此，本实施例公开了一种接触轨绝缘支架快速识别方法，参照说明书附图1，所述方法具体包括以下步骤
[0044]
步骤s101.通过车载式激光测距传感器实时采集传感器到绝缘支架的距离，记录激光测距传感器采集的原始检测数据，最终得到一系列的原始检测数据，建立对应的数据集合用于存放所述原始检测数据，根据原始检测数据绘制原始波形图；
[0045]
步骤s102.对所述数据集合中的原始检测数据进行距离滤波和宽度滤波处理，即将步骤s101中的原始波形图分别进行距离滤波和宽度滤波处理，剔除掉干扰数据；
[0046]
步骤s103.为了剔除符合绝缘支架宽度的干扰数据，故对步骤s102滤波处理后的数据进行支柱轮廓特征数据提取操作，根据提取的支柱轮廓特征，快速识别出接触轨绝缘支架。
[0047]
进一步地，所述步骤s101具体包括：
[0048]
车辆上安装有车载式激光测距传感器，车辆在行驶过程中，通过车辆上的速度传感器发射脉冲信号触发车载式激光测距传感器实时工作，传感器对轨道旁的绝缘支架进行扫描，测量其与绝缘支架之间的距离，最终得到一系列沿轨道方向等距离实时采集的原始检测数据，数据大小记为ψ(x)，建立数据集合q用于存放上述原始检测数据
[0049]
q＝{ψ(x)}；
[0050]
其中，x为车辆行驶的距离，ψ(x)表示激光测距传感器到绝缘支架的距离；
[0051]
将激光传感器与车辆前进的距离进行匹配，绘制原始波形图，其中，原始波形图的
横向为车辆前进的距离，纵向为激光测距传感器所采集的与绝缘支架之间的距离。
[0052]
进一步地，所述步骤s102具体包括：
[0053]
首先按照如下计算表达式对原始波形图做近端和远端范围滤波处理，即对激光测距传感器到绝缘支架的实际距离进行一个范围限定，设置的范围一般在 750～1050mm；
[0054][0055]
其中，q1为距离滤波处理后的数据集合，d1表示近端设置的距离，d2表示远端设置的距离。
[0056]
然后设定绝缘支架宽度约束范围，以该约束范围作为筛选窗口，按照如下计算表达式对距离滤波处理完成后的数据进行宽度滤波筛选，即通过与设定的绝缘支架宽度约束范围进行比较，得到满足支柱宽度约束范围的数据，一般设定绝缘支架的宽度约束范围为200～300mm；
[0057][0058]
其中，q2为宽度滤波处理后的数据集合，w1表示绝缘支架实际宽度设定的最小值，w2表示绝缘支架实际宽度设定的最大值，w表示q1集合中连续非0值所对应的宽度。
[0059]
进一步地，所述步骤s103中，对步骤s102滤波处理后的数据进行支柱轮廓特征数据提取操作，根据提取的支柱轮廓特征，快速识别出接触轨绝缘支架是指，宽度滤波处理后，从满足绝缘支架宽度约束范围的检测数据中提取支柱轮廓特征数据，进而得到满足预设约束条件的数据，从而快速识别接触轨绝缘支架，具体过程如下：
[0060]
首先按照如下计算表达式，对宽度滤波处理后满足绝缘支架宽度约束范围的检测数据进行支柱轮廓特征提取
[0061][0062]
其中，x为车辆行驶的距离，δx一般取值3～5；
[0063]
然后识别绝缘支架波形图中符合预设约束条件的波峰个数，并与绝缘支架实际棱的个数比较，从而判断是否检测出绝缘支架；当绝缘支架波形图中的波峰个数与绝缘支架实际棱的个数，两者之间的差值小于1，则表示列车行驶至此处时对应检测出绝缘支架，否则表示列车行驶至此处时，未检测到绝缘支架。
[0064]
通过以上步骤，即可快速的识别出轨道沿线的接触轨绝缘支架，从而定位绝缘支架的几何参数数据，提取出维修部门所关注的绝缘支架处数据，大大降低了接触轨维修人员的工作量，提高了工作效率。
[0065]
在本实施例中，所述预设约束条件是指dψ(x)＞k，k的取值一般为0.5。
[0066]
在本实施例中，需要说明的是，所述棱是指绝缘支架内侧面上的条状突起结构，反映在波形图中即部分波峰结构。
[0067]
在本实施例中，还需要说明的是，判断出绝缘支架后，可将该支柱位置的定位信息与几何参数进行匹配，并对支柱数据进行累加编号，最后通过与包含支柱基础信息的数据
库进行对比，从而对定位点处的公里标信息进行矫正。
[0068]
所述几何参数为接触轨的轨高值和轨偏值，该数据可通过检测设备获取。
[0069]
支柱的定位信息可以通过车辆的行进距离获得，在对公里标信息进行矫正时，以数据库的基础信息为准，将编号的支柱所对应的定位信息与数据库中对应编号的支柱定位信息进行比对，从而实现矫正。
[0070]
基于同一发明构思，本技术的实施方式中还提供了一种终端设备，该终端设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述接触轨绝缘支架快速识别方法中的步骤。
[0071]
所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0072]
所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列 (fieldprogrammable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。所述存储器可以是所述终端设备的内部存储单元，例如终端设备的硬盘或内存。所述存储器也可以是所述终端设备的外部存储设备，例如所述终端设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart mediacard,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器还可以既包括所述终端设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0073]
进一步地，本技术的实施方式中还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在计算机处理器中执行时，实现上述接触轨绝缘支架快速识别方法中的步骤。
[0074]
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。
技术特征：1.一种接触轨绝缘支架快速识别方法，其特征在于，包括：通过车载式激光测距传感器实时采集传感器到绝缘支架的距离，得到一系列的原始检测数据，建立数据集合用于存放所述原始检测数据；对所述数据集合中的所述原始检测数据进行滤波处理，所述滤波处理包括距离滤波和宽度滤波处理；从滤波处理后的检测数据中提取支柱轮廓特征数据，根据提取的支柱轮廓特征，快速识别出接触轨绝缘支架。2.根据权利要求1所述的一种接触轨绝缘支架快速识别方法，其特征在于：所述通过车载式激光测距传感器实时采集传感器到绝缘支架的距离，得到一系列的原始检测数据，建立数据集合用于存放所述检测数据，包括：通过车辆上的速度传感器发射脉冲信号触发车载式激光测距传感器实时工作，得到沿轨道方向等距离实时采集的原始检测数据，数据大小记为ψ(x)，建立数据集合q用于存放上述原始检测数据q＝{ψ(x)}；其中，x为车辆行驶的距离，ψ(x)表示激光测距传感器到绝缘支架的距离。3.根据权利要求2所述的一种接触轨绝缘支架快速识别方法，其特征在于：所述距离滤波处理包括近端范围和远端范围滤波处理，距离滤波计算表达式如下其中，q1为距离滤波处理后的数据集合，d1表示近端设置的距离，d2表示远端设置的距离。4.根据权利要求3所述的一种接触轨绝缘支架快速识别方法，其特征在于：所述宽度滤波处理，包括：通过与设定的绝缘支架实际宽度范围进行比较，得到满足支柱宽度范围的数据，宽度滤波计算表达式如下其中，q2为宽度滤波处理后的数据集合，w1表示绝缘支架实际宽度设定的最小值，w2表示绝缘支架实际宽度设定的最大值，w表示q1集合中连续非0值所对应的宽度。5.根据权利要求1所述的一种接触轨绝缘支架快速识别方法，其特征在于，所述从滤波处理后的检测数据中提取支柱轮廓特征数据，根据提取的支柱轮廓特征，快速识别出接触轨绝缘支架，包括：根据绝缘支架的宽度约束范围，从宽度滤波处理后满足绝缘支架宽度约束范围的检测数据中提取支柱轮廓特征数据，得到满足预设约束条件的数据，从而快速识别接触轨绝缘支架。6.根据权利要求5所述的一种接触轨绝缘支架快速识别方法，其特征在于，所述绝缘支架宽度约束范围为200～300mm，当检测到的绝缘支架的宽度在约束范围内，通过支柱轮廓
特征提取计算表达式，识别绝缘支架波形图中符合预设约束条件的波峰个数，并与绝缘支架实际棱的个数比较，从而判断是否检测出绝缘支架。7.根据权利要求6所述的一种接触轨绝缘支架快速识别方法，其特征在于，所述支柱轮廓特征提取计算表达式为：其中，x为车辆行驶的距离，ψ(x)表示激光测距传感器到绝缘支架的距离；当dψ(x)＞0.5，并且绝缘支架波形图中的波峰个数与绝缘支架实际棱的个数两者之间的差值小于1，则表示检测出绝缘支架，否则表示未检测出绝缘支架。8.根据权利要求1-7任一项所述一种接触轨绝缘支架快速识别方法，其特征在于，在识别出所述绝缘支架后，还包括：将识别出的所述绝缘支架的位置定位信息与几何参数进行匹配，并对支柱数据进行累加编号，其中所述几何参数包括接触轨的轨高值和轨偏值；利用包含支柱基础信息的数据库进行对比，对全线定位点处的公里标信息进行矫正。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在计算机处理器中执行时，实现上述权利要求1-7任一项所述的接触轨绝缘支架快速识别方法的步骤。10.一种终端设备，其在特征在于：包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-7任一项所述的接触轨绝缘支架快速识别方法的步骤。
技术总结本申请涉及接触轨检测技术领域，公开了一种接触轨绝缘支架快速识别方法、设备及存储介质，所述方法首先通过车载式激光测距传感器采集传感器到绝缘支架支柱的距离，得到若干的检测数据，然后对检测数据进行滤波处理，接着又对滤波处理后的数据进行支柱轮廓特征数据提取操作，得到满足条件的支柱轮廓特征数据，最终实现接触轨绝缘支架快速识别。本申请通过将测量的大量全线数据，提取出维修部门所关注的绝缘支架处数据，大大降低了接触轨维修人员的工作量，提高了工作效率。提高了工作效率。提高了工作效率。
技术研发人员：高雄杰 向文剑 刘朝洪 李凌志
受保护的技术使用者：成都唐源电气股份有限公司
技术研发日：2022.07.01
技术公布日：2022/11/1
