[發明專利]一種軌道板外觀狀態變化智能比對方法

有效

• 申請號: 202110861909.6
• 申請日: 2021-07-29
• 公開（公告）號: CN113591973B
• 公開（公告）日: 2023-08-01
• 發明（設計）人: 朱挺;張萼輝;宋坤駿;聶海麗;朱浩森;朱有桃
• 申請（專利權）人: 中國鐵路上海局集團有限公司科學技術研究所
• 主分類號: G06V10/75
• 分類號: G06V10/75;G06V10/764;G06V10/50;G06V10/82;G06T7/73;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/13;G01N21/88
• 代理公司: 上海申蒙商標專利代理有限公司 31214
• 代理人: 周宇凡

本發明涉及鐵路工務軌道線路自動巡檢技術領域，尤其是一種軌道板外觀狀態變化智能比對方法，通過采用扣件目標檢測算法優化、扣件檢測、基于扣件大小、對稱性、等間距性的扣件異常狀態初篩、基于扣件位置的軌道板區域分步對齊、圖像全域多尺寸、多位置網格切分、網格圖像特征提取、特征向量化及相關性分析等技術對軌道板的待檢圖像與其歷史圖像進行比對，從而篩選出存在狀態變化的軌道板。本發明的優點是：1)節省人工成本；2)檢測范圍廣；3)計算速度快；4)檢測精度高；5)檢測方法靈活。

技術領域

本發明涉及鐵路工務軌道線路自動巡檢技術領域，尤其是一種軌道板外觀狀態變化智能比對方法。

背景技術

隨著我國高鐵里程的日益增長，高鐵線路巡檢工作量持續加重，同時高鐵線路精細化管理要求更高，因此高精度自動化巡檢工作正在全面鋪開。目前的技術路線是應用軌道巡檢車采集高鐵線路原始圖像，經切割和重新拼接后形成軌道板圖像。根據軌道車運行控制設備（簡稱GYK設備）的里程數據，每塊軌道板圖像被賦予唯一的里程編號。目前，對于軌道板圖像可通過軌道巡檢車進行數據采集，采集的軌道板圖像分左、右兩側，可分別進行處理。

這些軌道板圖像的后處理目前有兩種模式。第一種是利用人工查看，高速鐵路每公里約有211-215張軌道板，以滬寧客運專線為例，上下行共有近13萬張軌道板圖像，但外觀變化點非常稀疏，在海量數據中尋找變化點很困難，看圖人員亦因視覺和心理疲勞容易漏圖，精度不高。

第二種如一種基于圖像識別的軌道缺陷檢測系統及方法（專利申請號：202010982473.1）所示，采用目標檢測算法YOLOV3進行目標檢測。YOLOV3是一種深度學習算法，需要大量的樣本、尤其是缺陷樣本對模型進行訓練，才能得到較好的檢測算法。但由于我國高鐵運營維護質量很高，缺陷樣本極少，因此很難訓練出理想模型；其次，軌道板故障缺陷種類繁多，深度學習必須要有明確的類別才能找到故障目標，每個類別收集到足夠正負樣本幾乎不可能實現；最后，工務巡檢不僅要找到軌道板及附屬設備的缺陷，還要檢驗上次已發現缺陷是否已經修復。因此，單純用目標檢測方法，很難實現鐵路工務線路軌道板的故障檢測與外觀狀態持續跟蹤。

同時，軌道板圖像由巡檢車所采集，但車輛在行駛過程中不可避免會產生蠕滑，蠕滑具有隨機性，因此在同一采集位置，編碼器觸發線陣相機的采集頻率可能會較大差別，導致圖像在列車行進方向上產生壓縮或拉伸，無法保證后續的檢測精度。

發明內容

本發明的目的是根據上述現有技術的不足，提供了一種軌道板外觀狀態變化智能比對方法，利用目標檢測方法，檢出軌道板歷史圖像和待檢圖像中每個扣件的精確位置，以此為依據對局部圖像進行變形使之對齊。其次對圖像進行網格化，提取每個網格區域圖像的hog特征，將hog特征轉成一維向量進行相關性計算，相關性低于閾值者為顯著差異點，從而可檢測出包括設備缺陷、遺留污漬、軌道板破損、裂紋、前次檢測缺陷的修復等等在內的外觀差異，為軌道狀態跟蹤提供完備的資料。

本發明目的實現由以下技術方案完成：

一種軌道板外觀狀態變化智能比對方法，其特征在于：該比對方法包括以下步驟：

訓練目標檢測算法；

使用所述目標檢測算法對單塊軌道板的待檢圖像上的扣件與其歷史圖像上的扣件進行目標檢測，確定扣件外接矩形框的坐標；

通過比對所述待檢圖像和所述歷史圖像上扣件外接矩形框篩選出扣件異常的非理想軌道板；

將扣件正常的理想軌道板的所述待檢圖像與其歷史圖像進行對齊和切邊；

利用K鄰近算法對理想軌道板的所述歷史圖像和所述待檢圖像之間的差異區域進行計算，計算出2類最接近真實差異區域尺寸的網格；

參照該網格將歷史圖像和所述待檢圖像全區劃分網格；