[發(fā)明專利]軌道檢測(cè)方法、系統(tǒng)、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210578868.4
• 申請(qǐng)日: 2022-05-26
• 公開（公告）號(hào): CN114663438A
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李建宏;劉永奎;王玉林;張長(zhǎng)領(lǐng);項(xiàng)昶斌;劉偉;黃珂;曹飛;沈時(shí)武;湯強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江銀輪智能裝備有限公司;中原利達(dá)鐵路軌道技術(shù)發(fā)展有限公司;浙江天臺(tái)和致祥投資有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/62;G06T7/33
• 代理公司: 杭州華進(jìn)聯(lián)浙知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33250
• 代理人: 何曉春

本申請(qǐng)涉及一種軌道檢測(cè)方法、系統(tǒng)、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，基于軌道的2D圖像和3D廓形數(shù)據(jù)對(duì)軌道進(jìn)行病害診斷，其中包括：基于2D圖像確定軌道的異常區(qū)域；獲取2D圖像與各幀3D廓形數(shù)據(jù)之間的標(biāo)定關(guān)系，根據(jù)標(biāo)定關(guān)系，將異常區(qū)域投影至基于多幀3D廓形數(shù)據(jù)構(gòu)建的三維直角坐標(biāo)系中，在三維直角坐標(biāo)系中確定對(duì)應(yīng)于異常區(qū)域的目標(biāo)廓形曲線，其中，各幀廓形曲線由相應(yīng)的3D廓形數(shù)據(jù)擬合得到；獲取目標(biāo)廓形曲線的深度信息，根據(jù)異常區(qū)域的面積與目標(biāo)廓形曲線的深度信息生成軌道的病害診斷結(jié)果。通過(guò)本申請(qǐng)，解決了相關(guān)技術(shù)中軌道病害檢測(cè)不全面且計(jì)算資源消耗高的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了全面且高效的軌道病害檢測(cè)。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及軌道檢測(cè)領(lǐng)域，特別是涉及一種軌道檢測(cè)方法、系統(tǒng)、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)

目前已有能夠檢測(cè)軌道病害的軌道檢測(cè)設(shè)備，其中，所檢測(cè)的軌道病害以垂磨、側(cè)磨和肥邊這幾種類型為主。圖1是鋼軌標(biāo)準(zhǔn)斷面的示意圖，如圖1所示，垂磨在鋼軌頂面距作用邊的1/3處測(cè)量，側(cè)磨在鋼軌頂面下16mm處測(cè)量，總磨耗=垂磨+1/2側(cè)磨，肥邊是指相較于標(biāo)準(zhǔn)輪廓存在邊緣突出的情況。

相關(guān)技術(shù)的軌道檢測(cè)設(shè)備中設(shè)置有輪廓儀，用于掃描鋼軌輸出廓形曲線，基于廓形曲線診斷軌道病害，但是基于廓形曲線無(wú)法覆蓋掉塊與波磨的病害檢測(cè)，需要使用好幾種輔助設(shè)備，其中還包含有人工檢測(cè)方式，檢測(cè)方式復(fù)雜且效率較低，而且在基于廓形曲線檢測(cè)病害時(shí)計(jì)算量較大，對(duì)設(shè)備的計(jì)算性能要求較高。其中，波磨是當(dāng)軌道在運(yùn)行一段時(shí)間以后，由于一些外部原因?qū)е萝囕喤c鋼軌沒(méi)有正確接觸，從而產(chǎn)生了周期性的磨。掉塊是在產(chǎn)生垂磨或肥邊后，由于沒(méi)有很好的檢測(cè)手段來(lái)及時(shí)發(fā)現(xiàn)和打磨處理，從而導(dǎo)致磨損的加劇，這時(shí)就會(huì)產(chǎn)生掉塊。

針對(duì)相關(guān)技術(shù)中的軌道病害檢測(cè)不全面且計(jì)算資源消耗高的問(wèn)題，目前還沒(méi)有提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

在本實(shí)施例中提供了一種軌道檢測(cè)方法、系統(tǒng)、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，以解決相關(guān)技術(shù)中軌道病害檢測(cè)不全面且計(jì)算資源消耗高的問(wèn)題。

第一個(gè)方面，在本實(shí)施例中提供了一種軌道檢測(cè)方法，基于軌道的2D圖像和3D廓形數(shù)據(jù)對(duì)軌道進(jìn)行病害診斷，其中包括：

基于所述2D圖像確定所述軌道的異常區(qū)域；

獲取所述2D圖像與各幀3D廓形數(shù)據(jù)之間的標(biāo)定關(guān)系，根據(jù)所述標(biāo)定關(guān)系，將所述異常區(qū)域投影至基于多幀3D廓形數(shù)據(jù)構(gòu)建的三維直角坐標(biāo)系中，在所述三維直角坐標(biāo)系中確定對(duì)應(yīng)于所述異常區(qū)域的目標(biāo)廓形曲線，其中，各幀廓形曲線由相應(yīng)的3D廓形數(shù)據(jù)擬合得到；

獲取所述目標(biāo)廓形曲線的深度信息，根據(jù)所述異常區(qū)域的面積與所述目標(biāo)廓形曲線的深度信息生成所述軌道的病害診斷結(jié)果。

在其中一些實(shí)施例中，根據(jù)所述標(biāo)定關(guān)系，將所述異常區(qū)域投影至基于多幀3D廓形數(shù)據(jù)構(gòu)建的三維直角坐標(biāo)系中，在所述三維直角坐標(biāo)系中確定對(duì)應(yīng)于所述異常區(qū)域的目標(biāo)廓形曲線包括：

確定所述異常區(qū)域的中心點(diǎn)，根據(jù)所述中心點(diǎn)和預(yù)設(shè)范圍篩選沿所述軌道行駛方向掃描排列的3D廓形數(shù)據(jù)幀；

對(duì)所篩選的3D廓形數(shù)據(jù)幀進(jìn)行擬合，得到對(duì)應(yīng)于所述異常區(qū)域的目標(biāo)廓形曲線。

在其中一些實(shí)施例中，獲取所述目標(biāo)廓形曲線的深度信息，根據(jù)所述異常區(qū)域的面積與所述目標(biāo)廓形曲線的深度信息生成所述軌道的病害診斷結(jié)果包括：

在所獲取的深度信息中確定最大廓形深度值，將所述異常區(qū)域的面積、所述最大廓形深度值和預(yù)設(shè)病害特征進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)所述異常區(qū)域的面積、所述最大廓形深度值和所述預(yù)設(shè)病害特征的相似度生成所述軌道的病害診斷結(jié)果。

在其中一些實(shí)施例中，所述異常區(qū)域包括軌頭表面所在區(qū)域，所述目標(biāo)廓形曲線的深度信息包括垂直于所述軌頭表面的損耗程度。

在其中一些實(shí)施例中，各幀3D廓形數(shù)據(jù)攜帶有位置信息，在獲取所述目標(biāo)廓形曲線的深度信息，根據(jù)所述異常區(qū)域的面積與所述目標(biāo)廓形曲線的深度信息生成所述軌道的病害診斷結(jié)果之后，所述方法還包括：