[發明專利]鐵軌分割方法、裝置、計算機設備和鐵軌分割處理系統

有效

• 申請號: 202110565485.9
• 申請日: 2021-05-24
• 公開（公告）號: CN113362338B
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 張斌;卓卉;李雅稚;孟憲洪;王寧
• 申請（專利權）人: 國能朔黃鐵路發展有限責任公司;北京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T5/00;G06T5/10;G06V10/46;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 鄭小粵

1.一種鐵軌分割方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取多個視角下的目標圖像，所述目標圖像是指包含鐵軌的場景圖像；

對各視角下的目標圖像進行小波去噪處理，得到各視角下的濾波圖像；

將所述濾波圖像輸入至神經網絡模型中，得到具有多個不同空間分辨率的特征圖；

對多個空間分辨率的特征圖進行上采樣，得到多個層級的具有目標空間分辨率的上采樣特征圖；所述目標空間分辨率是指與神經網絡輸入圖片的分辨率一致的空間分辨率；

對各視角對應的上采樣特征圖進行特征融合和語義分割，得到鐵軌分割結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對各視角下的目標圖像進行小波去噪處理，得到各視角下的濾波圖像的步驟包括：

對各視角下的目標圖像進行小波分解，得到分解后的信號；

計算各視角下的小波閾值；

將各視角下的小波閾值的平均值作為最終閾值；

根據所述最終閾值對小波分解后的信號進行小波閾值去噪，并對去噪后的信號進行小波重構得到各視角下的濾波圖像。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述最終閾值對小波分解后的信號進行小波閾值去噪的步驟包括：

去除小波系數值小于所述最終閾值的經小波分解后的信號，保留小波系數值大于所述最終閾值的經小波分解后的信號。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述濾波圖像輸入至神經網絡模型中，得到具有多個不同空間分辨率的特征圖的步驟包括：

將各所述濾波圖像統一處理為具有目標分辨率的特征圖并輸入至神經網絡模型中；

采用預設的卷積模式對每個卷積層進行卷積并采用預設的池化函數進行降采樣，得到多個不同空間分辨率的特征圖；

所述對多個空間分辨率的特征圖進行上采樣，得到多個層級的具有目標空間分辨率的上采樣特征圖的步驟包括：

對所述多個不同空間分辨率的特征圖進行上池化，對上池化處理結果進行卷積得到多個層級的具有目標空間分辨率的上采樣特征圖。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述神經網絡模型具有7個卷積層和5個池化層；多個不同空間分辨率的特征圖包括1/8原圖尺寸大小的特征圖、1/16原圖尺寸大小的特征圖和1/32原圖尺寸大小的特征圖；

所述對所述多個不同空間分辨率的特征圖進行上池化，對上池化處理結果進行卷積得到多個層級的具有目標空間分辨率的上采樣特征圖的步驟包括：

對所述1/16原圖尺寸大小的特征圖進行上采樣，并將上采樣結果與第四池化層相結合后再進行上采樣為具有目標空間分辨率的上采樣特征圖；

對所述1/8原圖尺寸大小的特征圖進行上采樣，并將上采樣結果與第三池化層相結合后再進行上采樣為具有目標空間分辨率的上采樣特征圖；

將所述1/32原圖尺寸大小的特征圖進行上采樣為具有目標空間分辨率的上采樣特征圖。

6.根據權利要求1-5中任一項所述的方法，其特征在于，所述對各視角對應的上采樣特征圖進行特征融合和語義分割，得到鐵軌分割結果的步驟包括：

對多層級的具有目標空間分辨率的上采樣特征圖進行特征融合，得到特征融合圖像；

利用分類模型確定特征融合圖像的像素點中屬于鐵軌的像素點，并對所述屬于所述鐵軌的像素點進行標識；

將標識后的所述屬于鐵軌的像素點映射到所述目標圖像中，得到鐵軌分割結果。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，利用分類模型確定特征融合圖像的像素點中屬于鐵軌的像素點的步驟包括：

利用sigmoid函數將所述特征融合圖像中的每個像素點映射到(0，1)；

然后根據映射后得到的值與分類閾值的大小關系，排除不屬于鐵軌的像素點得到屬于鐵軌的像素點。