[發(fā)明專利]基于探地雷達(dá)周期性檢測的鐵路路基狀態(tài)評估方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611066967.5
• 申請日: 2016-11-29
• 公開（公告）號: CN106803245B
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 杜翠;張千里;劉杰;韓自力;蔡德鉤;馬偉斌;陳鋒;程遠(yuǎn)水
• 申請（專利權(quán)）人: 中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司鐵道建筑研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/33;G01S13/88;G01S13/89
• 代理公司: 北京聿華聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11611
• 代理人: 劉華聯(lián)

1.基于探地雷達(dá)周期性檢測的鐵路路基狀態(tài)評估方法，其特征在于，所述方法包含如下步驟：

S1、圖像預(yù)處理：輸入探測鐵路區(qū)段的上一次檢測的探地雷達(dá)圖像A及當(dāng)前檢測的探地雷達(dá)圖像B，對這兩幅圖像進(jìn)行中值濾波；

S2、圖像配準(zhǔn)：對圖像A和B進(jìn)行ORB特征點(diǎn)檢測，使用FLANN算法進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，使用RANSAC算法過濾匹配點(diǎn)對；根據(jù)匹配結(jié)果進(jìn)行幾何變換，得到配準(zhǔn)后的圖像A₁及B₁；

S3、初選變化區(qū)域：對A₁中屬于匹配點(diǎn)對的特征點(diǎn)灰度值設(shè)為255，其他點(diǎn)灰度值設(shè)為0，得到特征點(diǎn)二值圖像A₂；根據(jù)特征點(diǎn)的聚集分布特點(diǎn)，在A₂中繪制特征點(diǎn)的外輪廓矩形框R₁，R₂，……，R_m，m為矩形框個數(shù)，沿寬度方向坐標(biāo)范圍分別為(x₁，x₂)，(x₃，x₄)，……，(x_2m-1，x_2m)；根據(jù)直線{(x₁，0)，(x₁，H)}，{(x₂，0)，(x₂，H)}，……，{(x_2m，0)，(x_2m，H)}對圖像B₁進(jìn)行圖像分割，H為圖像A₁的高度，將每幅圖像分割為m+n個部分，不包含矩形框的n個部分為初選變化區(qū)域，得到變化區(qū)域C₁，C₂，……，C_n，n為變化區(qū)域個數(shù)；

S4、構(gòu)造差異圖像：對步驟S3得到的n個變化區(qū)域分別采用差值法、對數(shù)比法構(gòu)造差異圖像(C₁₁，C₁₂)，(C₂₁，C₂₂)，……，(C_n1，C_n2)，對這n組差異圖像分別進(jìn)行小波變換融合，得到最終的差異圖像D₁，D₂，……，D_n；

S5、精選變化區(qū)域：采用OTSU算法對差異圖像D₁，D₂，……，D_n進(jìn)行自動選取閾值和二值化，高于閾值的像素點(diǎn)灰度值設(shè)為255，低于閾值的像素點(diǎn)灰度值設(shè)為0，二值化后的圖像中白色區(qū)域所在的里程范圍為最終的變化區(qū)域；

S6、路基異常識別：對B₁中的變化區(qū)域進(jìn)行路基異常識別；

S7、路基狀態(tài)分類與建議：根據(jù)步驟S5得到的變化檢測結(jié)果與步驟S6得到的路基異常識別結(jié)果對探測鐵路區(qū)段的路基進(jìn)行分類和統(tǒng)計(jì)，并給出相應(yīng)的養(yǎng)護(hù)指導(dǎo)建議。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S4中采用差值法構(gòu)造差異圖像C₁₁，C₂₁，……，C_n1的方法為：計(jì)算圖像A₁及B₁中對應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值的差值的絕對值：

C_k1(i,j)＝|A₁(i,j)-B₁(i,j)|

式中，k為變化區(qū)域編號，k＝1，2，……，n；

i為像素的行號，1≤i≤H，H為圖像A₁的高度；

j為像素的列號，1≤i≤W_k，W_k為第k個變化區(qū)域的寬度。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S4中采用對數(shù)比法構(gòu)造差異圖像C₁₂，C₂₂，……，C_n2的方法為：計(jì)算圖像A₁及B₁中對應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值的比值的對數(shù)的絕對值：

i為像素的行號，1≤i≤H，H為圖像的高度。