[發(fā)明專利]一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的隧道水漬智能識(shí)別方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110482829.X
• 申請(qǐng)日: 2021-04-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113205133A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-08-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 范國(guó)海;胡文銳;徐紹偉;陳茹
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 成都國(guó)鐵電氣設(shè)備有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 成都時(shí)譽(yù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 51250
• 代理人: 田高潔

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的隧道水漬智能識(shí)別方法，包括如下步驟：圖像采集與定位；采集地鐵隧道濕漬圖像數(shù)據(jù)，并同時(shí)通過(guò)定位模塊獲取該濕漬圖像的定位信息數(shù)據(jù)；圖像分類識(shí)別與檢測(cè)；接收采集到的圖像數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)傳送到多任務(wù)學(xué)習(xí)識(shí)別模塊中，對(duì)地鐵隧道濕漬進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)、分類，分別得到檢測(cè)結(jié)果和分類結(jié)果，將檢測(cè)結(jié)果和分類結(jié)果進(jìn)行結(jié)果聯(lián)合，輸出識(shí)別結(jié)果；根據(jù)識(shí)別結(jié)果將缺陷圖片、最終識(shí)別結(jié)果與找到定位信息打包成報(bào)警文件；車載傳輸程序會(huì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將打包后的報(bào)警文件傳輸至數(shù)據(jù)終端；數(shù)據(jù)終端解析報(bào)警文件后供相關(guān)工作人員及時(shí)查看、維護(hù)。通過(guò)本發(fā)明，可以實(shí)現(xiàn)減輕人力負(fù)擔(dān)和時(shí)間成本的同時(shí)，提高鐵路工作者的工作效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域，具體是一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的隧道水漬智能識(shí)別方法。

背景技術(shù)

隧道檢測(cè)是施工質(zhì)量管理的重要手段，是保證列車營(yíng)運(yùn)安全的前提。隧道濕漬會(huì)影響隧道內(nèi)車流的正常行駛，甚至危害列車的安全運(yùn)行。對(duì)于已經(jīng)存在的隧道濕漬，一般通過(guò)人工巡檢或離線數(shù)據(jù)分析的方式進(jìn)行缺陷檢測(cè)，但是這些傳統(tǒng)方式不僅耗時(shí)耗力，而且不能及時(shí)排除安全隱患，給鐵路工作者帶來(lái)很大的困擾，但單一的車載識(shí)別檢測(cè)算法又會(huì)漏掉部分濕漬，檢測(cè)召回并不高，因此本系統(tǒng)提出了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的識(shí)別方式實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、智能、高效地識(shí)別檢測(cè)隧道濕漬。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的隧道水漬智能識(shí)別方法，包括如下步驟：

圖像采集與定位；采集地鐵隧道濕漬圖像數(shù)據(jù)，并同時(shí)通過(guò)定位模塊獲取該濕漬圖像的定位信息數(shù)據(jù)；

圖像分類識(shí)別與檢測(cè)；接收采集到的圖像數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)傳送到多任務(wù)學(xué)習(xí)識(shí)別模塊中，對(duì)地鐵隧道濕漬進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)、分類，分別得到檢測(cè)結(jié)果和分類結(jié)果，將檢測(cè)結(jié)果和分類結(jié)果進(jìn)行結(jié)果聯(lián)合，輸出識(shí)別結(jié)果；

根據(jù)識(shí)別結(jié)果將缺陷圖片、最終識(shí)別結(jié)果與找到定位信息打包成報(bào)警文件；車載傳輸程序會(huì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將打包后的報(bào)警文件傳輸至數(shù)據(jù)終端；數(shù)據(jù)終端解析報(bào)警文件后供相關(guān)工作人員及時(shí)查看、維護(hù)。

根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的隧道水漬智能識(shí)別方法，其特征在于，所述的采集地鐵隧道濕漬圖像數(shù)據(jù)，并同時(shí)通過(guò)定位模塊獲取該濕漬圖像的定位信息數(shù)據(jù)，包括如下過(guò)程：

在搜星良好區(qū)域，利用GPS進(jìn)行初始定位，在衛(wèi)導(dǎo)盲區(qū)，利用基站進(jìn)行初始定位；利用慣性導(dǎo)航器件進(jìn)行連續(xù)定位，同時(shí)在有GPS信號(hào)或者基站信號(hào)的時(shí)候，進(jìn)行位置校正；同步定位信息和圖片時(shí)鐘信息，為每一幀圖像關(guān)聯(lián)最近鄰的定位信息。

進(jìn)一步的，所述的接收采集到的圖像數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)傳送到多任務(wù)學(xué)習(xí)識(shí)別模塊中，對(duì)地鐵隧道濕漬進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，包括如下過(guò)程：

在進(jìn)行檢測(cè)之前對(duì)采集的進(jìn)行切片處理，分別在每張圖片的四個(gè)角的位置進(jìn)行切片和以每張圖片的中心點(diǎn)為原點(diǎn)切出與四個(gè)角的位置切片大小相同的切片，即每張圖片對(duì)應(yīng)五張切片圖；用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)切片處理后的圖像進(jìn)行預(yù)處理，將圖像大小進(jìn)行重置并將圖像進(jìn)行歸一化；

采用yolov3檢測(cè)算法，將預(yù)處理后的圖像輸入到檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，檢測(cè)算法對(duì)位于每張圖像四個(gè)角的切片進(jìn)行檢測(cè)：縮放輸入圖像到檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)指定大小，提取特征，得到特征圖；

將特征圖分割成NxN個(gè)單元格，目標(biāo)的中心坐標(biāo)落在哪個(gè)單元格，就由該單元格來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)及位置信息。

進(jìn)一步的，所述的收采集到的圖像數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)傳送到多任務(wù)學(xué)習(xí)識(shí)別模塊中，對(duì)地鐵隧道濕漬進(jìn)行分類，包括如下過(guò)程：

采用分類算法，將歸一化后的圖像輸入到分類網(wǎng)絡(luò)，分類算法對(duì)同張圖像同位置的四張切片以及中間位置的切片進(jìn)行識(shí)別分類，分類網(wǎng)絡(luò)采用inception_v3模型進(jìn)行圖像的特征提取和分類。

進(jìn)一步的，所述的將檢測(cè)結(jié)果和分類結(jié)果進(jìn)行結(jié)果聯(lián)合，輸出識(shí)別結(jié)果，包括如下過(guò)程：