[發明專利]一種軌道磨損程度的識別方法及系統

有效

• 申請號: 201910324633.0
• 申請日: 2019-04-22
• 公開（公告）號: CN110047070B
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發明（設計）人: 翟寧;馮致豪;王洲;杜含月;王蒙;陳雯;劉叢潔;張镕涵
• 申請（專利權）人: 山東師范大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/00;G06K9/34
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 閆圣娟

本公開提出了一種軌道磨損程度的識別方法及系統，根據火車輪轂的輪廓特征，采用卡爾曼濾波匹配跟蹤算法，結合已有紅外傳感器，實現火車高速運行中車輪的計數，判定磨損程度，進行準確分類，降低了技術難度并提高了準確度。采用多信息融合的算法，根據識別的鐵軌缺陷類型和通過軌道的車輪數量融合判斷，輸出軌道磨損程度等級，管理人員就可以隨時隨地對設備的運行狀態進行監控，及時維修軌道，減小了后期設備運行時維護的成本同時提高了設備運行時的安全性。

技術領域

本公開涉及一種軌道磨損程度的識別方法及系統。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提供了與本公開相關的背景技術信息，并不必然構成在先技術。

隨著我國域市的發展,出行需求增加,鐵路交通的發展迅速，隨著客運量和運年限的不斷增加,鐵軌將不可避免地出現各種各樣的傷損問題。根據資料顯示，常見的鐵軌表面損傷，即鐵軌表面缺陷主要有裂紋、剝離、擦傷、褶皺、斷軌、疤痕等形態。其中裂紋和疤痕比較常見，也是特別嚴重的缺陷類型。在列車長時間的碾壓下，很容易導致軌面剝離掉塊，而剝離掉塊反過來又會進一步增加列車對鐵軌的沖擊力，致使鐵軌損傷加重，如此反復，形成一個惡性循環圈。在這種持續惡性循環的影響下，累積到一定程度就會危及行車安全。

現有的軌道磨損鑒別方法根據軌道局部缺陷的圖像，提取特征建模，發明人發現現有的鑒別軌道磨損情況有如下缺點：

1.室外環境多變，無法采集到單一變量的二維圖像。

2.受光照陰影的影響，采集的圖像亮度不均勻。

3.建造工藝有差距，鐵軌表面粗糙，存在較大顆粒，影響裂縫圖像的提取而單一的傳感器通過輪胎計數來判斷損壞程度，則存在部署成本高，效率低、判斷不準確。

發明內容

本公開為了解決上述問題，提出了一種軌道磨損程度的識別方法及系統，根據火車輪轂的輪廓特征，采用卡爾曼濾波匹配跟蹤算法，結合已有紅外傳感器，實現火車高速運行中車輪的計數，判定磨損程度，進行準確分類，降低了技術難度并提高了準確度。采用多信息融合的方法，根據識別的鐵軌缺陷類型和通過軌道的車輪數量融合判斷，輸出軌道磨損程度等級，根據判斷獲得的等級信息和缺陷識別信息進行軌道的維護和維修，管理人員就可以隨時隨地對設備的運行狀態進行監控，及時維修軌道，減小了后期設備運行時維護的成本同時提高了設備運行時的安全性。

為了實現上述目的，本公開采用如下技術方案：

一個或多個實施例提供了一種軌道磨損程度的識別方法，包括如下步驟：

采集火車軌道表面圖像和通行車輛的車輪運行圖像；

對采集的火車軌道表面圖像進行圖像處理，提取圖像特征，根據提取的圖像特征識別鐵軌的缺陷類型；

采用目標跟蹤算法對采集的車輛的運行圖像進行目標跟蹤，獲得通過軌道的車輪數量；

根據識別的鐵軌缺陷類型和通過軌道的車輪數量融合判斷，輸出軌道磨損程度等級。

進一步的，所述目標跟蹤算法為卡爾曼濾波匹配跟蹤算法。

進一步的，采用目標跟蹤算法對采集的車輛的運行圖像進行目標跟蹤，獲得通過軌道的車輪數量，方法步驟具體為：

步驟31、提取車輛的運行圖像中輪轂中部的特征作為跟蹤特征點，跟蹤特征點包括圓心坐標、長軸和短軸；

步驟32、利用卡爾曼濾波器估計進入當前幀圖像中當前車輪在下一幀的位置和速度，在下一幀中利用最近距離匹配法實現車輪目標的匹配跟蹤；

步驟33、若當前車輪目標匹配失敗，記錄目標消失的計數器加1，當前車輪目標匹配失敗次數超過M，則判定車輛離開監控區域停止本次計數，計數器的值為經過的車輪數；否則，執行步驟32。