一种铁路轨道缺陷检测方法和系统技术方案

本申请提供了一种铁路轨道缺陷检测方法和系统。其中，所述方法应用于铁路轨道缺陷检测系统；所述方法包括：将原始铁轨图像进行预处理，得到第一铁轨图像；将第一铁轨图像输入轨道区域定位模块进行处理；根据轨道区域定位模块的输出，在原始铁轨图像中确定轨道的左右边界；根据左右边界，从原始铁轨图像中分割出第一轨道图像；将第一轨道图像进行预处理后得到第二轨道图像；利用预设窗口以预设步长在第二轨道图像上滑动，将置于预设窗口中的区域图像输入缺陷分类模块，得到缺陷检测结果；根据缺陷检测结果，在第二轨道图像中框选检测出的缺陷区域。可以快速、准确地识别出轨道是否存在缺陷、以及缺陷类型。

A method and system of railway track defect detection

【技术实现步骤摘要】
一种铁路轨道缺陷检测方法和系统
本申请涉及铁路缺陷检测
，特别是涉及一种铁路轨道缺陷检测方法和系统。
技术介绍
铁路轨道是列车行使中用于导向的重要元件。在列车行使中，轨道会与列车的车轮产生摩擦，并且会使得轨道产生振动，轨道与道床碎石产生碰撞，经年累月，轨道将会受到疲劳损伤或磨损损伤，轨道出现不同程度的受损。例如产生磨损(abrasion)、凹坑(scar)、裂缝(crack)和波磨(corrugation)缺陷，具体可以参见说明书附图中的图1，在图1中示出铁路轨道的四种常见的受损状态和正常(normal)状态。这些缺陷可能会导致铁轨内部缺陷的形成，甚至导致铁路断裂和列车脱轨事故，严重威胁列车的正常行驶，危及生命财产安全，因此，及时对铁路的轨道定期进行缺陷检测尤为重要。
技术实现思路
本申请提供一种铁路轨道缺陷检测方法和系统，以快速、准确地识别出铁路轨道是否存在缺陷、以及缺陷类型。本申请提供了一种铁路轨道缺陷检测方法，应用于铁路轨道缺陷检测系统，所述铁路轨道缺陷检测系统包括轨道区域定位模块和缺陷分类模块；所述方法包括：将原始铁轨图像进行预处理，以得到第一铁轨图像；将第一铁轨图像输入所述轨道区域定位模块，得到所述轨道区域定位模块输出的二分类的特征图和边界回归的特征图；根据所述二分类的特征图和所述边界回归的特征图，在原始铁轨图像中确定轨道的左右边界；根据所述左右边界，从所述原始铁轨图像中分割出第一轨道图像；将所述第一轨道图像进行预处理后得到第二轨道图像；利用预设窗口以预设步长在所述第二轨道图像上滑动，将置于所述预设窗口中的区域图像输入所述缺陷分类模块，直至遍历所述第二轨道图像，得到缺陷检测结果；根据所述缺陷检测结果，在所述第二轨道图像中框选检测出的缺陷区域。可选地，其中，所述轨道区域定位模块包括：特征提取网络、二分类网络和回归预测网络；所述将第一铁轨图像输入所述轨道区域定位模块，得到所述轨道区域定位模块输出的二分类的特征图和边界回归的特征图的步骤包括：将所述第一铁轨图像输入所述特征提取网络，得到特征图像；将所述特征图像输入所述二分类网络，得到所述二分类的特征图；其中，所述二分类的特征图中的每点表征该点为轨道的概率值；将所述特征图像输入所述回归预测网络，得到所述边界回归的特征图；其中，所述边界回归的特征图中的每点表征该点距离轨道的左右边界的距离。可选地，所述根据所述二分类的特征图和所述边界回归的特征图，在原始铁轨图像中确定轨道的左右边界的步骤包括：在所述二分类的特征图中，确定第一目标点，所述第一目标点是从所述二分类的特征图中的所有点中提取出概率值中的最大值所对应的点；确定所述第一目标点在所述二分类的特征图中的第一坐标；在所述边界回归的特征图中确定第二目标点，所述第二目标点是所述边界回归的特征图中与所述第一坐标值相同的坐标处的点；根据所述第二目标点到轨道左右边界的距离，定位轨道在所述第一铁轨图像中的横坐标和宽度；根据所述轨道在所述第一铁轨图像中的横坐标和宽度，在原始铁轨图像中确定轨道的左右边界。可选地，其中，所述根据所述轨道在所述第一铁轨图像中的横坐标和宽度，在原始铁轨图像中确定轨道的左右边界的步骤包括：根据所述第一铁轨图像与所述原始轨道图像的比例尺、以及所述轨道在所述第一铁轨图像中的横坐标和宽度，还原出所述原始轨道图像中的轨道的横坐标和宽度；根据所述原始轨道图像中的轨道的横坐标和宽度，在所述原始轨道图像中确定轨道的左右边界。可选地，所述方法还包括：将所述第二轨道图像中标识磨损缺陷或波磨缺陷、且竖向相邻的框进行合并；将所述第二轨道图像中标识裂缝缺陷、且横向相邻的框进行合并。相应的，本申请还提供了一种铁路轨道缺陷检测系统，所述铁路轨道缺陷检测系统包括：第一预处理模块，用于将原始铁轨图像进行预处理，以得到第一铁轨图像；轨道区域定位模块，用于将第一铁轨图像输入所述轨道区域定位模块，得到所述轨道区域定位模块输出的二分类的特征图和边界回归的特征图；第一确定模块，用于根据二分类的特征图和所述边界回归的特征图，在原始铁轨图像中确定轨道的左右边界；分割模块，用于根据所述左右边界，从所述原始铁轨图像中分割出第一轨道图像；第二预处理模块，用于将所述第一轨道图像进行预处理后得到第二轨道图像；缺陷分类模块，用于利用预设窗口以预设步长在所述第二轨道图像上滑动，将置于所述预设窗口中的区域图像输入所述缺陷分类模块，直至遍历所述第二轨道图像，得到缺陷检测结果；缺陷标注模块，用于根据所述缺陷检测结果，在所述第二轨道图像中框选检测出的缺陷区域。可选地，其中，所述轨道区域定位模块包括：特征提取网络，用于将所述第一铁轨图像输入所述特征提取网络，得到特征图像；二分类网络，用于将所述特征图像输入所述二分类网络，得到所述二分类的特征图；其中，所述二分类的特征图中的每点表征该点为轨道的概率值；回归预测网络，用于将所述特征图像输入所述回归预测网络，得到所述边界回归的特征图；其中，所述边界回归的特征图中的每点表征该点距离轨道的左右边界的距离。可选地，所述第一确定模块包括：第一确定单元，用于在所述二分类的特征图中，确定第一目标点，所述第一目标点是从所述二分类的特征图中的所有点中提取出概率值中的最大值所对应的点；第二确定单元，用于确定所述第一目标点在所述二分类的特征图中的第一坐标；第三确定单元，用于在所述边界回归的特征图中确定第二目标点，所述第二目标点是所述边界特征图中与所述第一坐标值相同的坐标处的点；第一定位单元，用于根据所述第二目标点到轨道左右边界的距离，定位轨道在所述第一铁轨图像中的横坐标和宽度；第四确定单元，用于根据所述轨道在所述第一铁轨图像中的横坐标和宽度，在原始铁轨图像中确定轨道的左右边界。可选地，其中，所述第四确定单元包括：还原块组，用于根据所述第一铁轨图像与所述原始轨道图像的比例尺、以及所述轨道在所述第一铁轨图像中的横坐标和宽度，还原出所述原始轨道图像中的轨道的横坐标和宽度；确定块组，用于根据所述原始轨道图像中的轨道的横坐标和宽度，在所述原始轨道图像中确定轨道的左右边界。可选地，所述系统还包括：第一合并模块，用于将所述第二轨道图像中标识磨损缺陷或波磨缺陷、且竖向相邻的框进行合并；第二合并模块，用于将所述第二轨道图像中标识裂缝缺陷、且横向相邻的框进行合并。与现有技术相比，本申请至少取得了以下技术效果：1、将待检测的铁轨图像(原始铁轨图像)经过预处理后，得到第一铁轨图像，将第一铁轨图像输入轨道区域定位模块，输出二分类的特征图和边界回归的特征图，对该铁路区域定位模块的输出进行后处理，确定轨道所在的区域，并从原始铁轨图像中分割出第一轨道图像；将第一轨道图像预处理后得到第二轨道图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种铁路轨道缺陷检测方法，其特征在于，应用于铁路轨道缺陷检测系统，所述铁路轨道缺陷检测系统包括轨道区域定位模块和缺陷分类模块；所述方法包括：/n将原始铁轨图像进行预处理，以得到第一铁轨图像；/n将第一铁轨图像输入所述轨道区域定位模块，得到所述轨道区域定位模块输出的二分类的特征图和边界回归的特征图；/n根据所述二分类的特征图和所述边界回归的特征图，在原始铁轨图像中确定轨道的左右边界；/n根据所述左右边界，从所述原始铁轨图像中分割出第一轨道图像；/n将所述第一轨道图像进行预处理后得到第二轨道图像；/n利用预设窗口以预设步长在所述第二轨道图像上滑动，将置于所述预设窗口中的区域图像输入所述缺陷分类模块，直至遍历所述第二轨道图像，得到缺陷检测结果；/n根据所述缺陷检测结果，在所述第二轨道图像中框选检测出的缺陷区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种铁路轨道缺陷检测方法，其特征在于，应用于铁路轨道缺陷检测系统，所述铁路轨道缺陷检测系统包括轨道区域定位模块和缺陷分类模块；所述方法包括：
将原始铁轨图像进行预处理，以得到第一铁轨图像；
将第一铁轨图像输入所述轨道区域定位模块，得到所述轨道区域定位模块输出的二分类的特征图和边界回归的特征图；
根据所述二分类的特征图和所述边界回归的特征图，在原始铁轨图像中确定轨道的左右边界；
根据所述左右边界，从所述原始铁轨图像中分割出第一轨道图像；
将所述第一轨道图像进行预处理后得到第二轨道图像；
利用预设窗口以预设步长在所述第二轨道图像上滑动，将置于所述预设窗口中的区域图像输入所述缺陷分类模块，直至遍历所述第二轨道图像，得到缺陷检测结果；
根据所述缺陷检测结果，在所述第二轨道图像中框选检测出的缺陷区域。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述轨道区域定位模块包括：特征提取网络、二分类网络和回归预测网络；
所述将第一铁轨图像输入所述轨道区域定位模块，得到所述轨道区域定位模块输出的二分类的特征图和边界回归的特征图的步骤包括：
将所述第一铁轨图像输入所述特征提取网络，得到特征图像；
将所述特征图像输入所述二分类网络，得到所述二分类的特征图；其中，所述二分类的特征图中的每点表征该点为轨道的概率值；
将所述特征图像输入所述回归预测网络，得到所述边界回归的特征图；其中，所述边界回归的特征图中的每点表征该点距离轨道的左右边界的距离。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述二分类的特征图和所述边界回归的特征图，在原始铁轨图像中确定轨道的左右边界的步骤包括：
在所述二分类的特征图中，确定第一目标点，所述第一目标点是从所述二分类的特征图中的所有点中提取出概率值中的最大值所对应的点；
确定所述第一目标点在所述二分类的特征图中的第一坐标；
在所述边界回归的特征图中确定第二目标点，所述第二目标点是所述边界回归的特征图中与所述第一坐标值相同的坐标处的点；
根据所述第二目标点到轨道左右边界的距离，定位轨道在所述第一铁轨图像中的横坐标和宽度；
根据所述轨道在所述第一铁轨图像中的横坐标和宽度，在原始铁轨图像中确定轨道的左右边界。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，其中，所述根据所述轨道在所述第一铁轨图像中的横坐标和宽度，在原始铁轨图像中确定轨道的左右边界的步骤包括：
根据所述第一铁轨图像与所述原始轨道图像的比例尺、以及所述轨道在所述第一铁轨图像中的横坐标和宽度，还原出所述原始轨道图像中的轨道的横坐标和宽度；
根据所述原始轨道图像中的轨道的横坐标和宽度，在所述原始轨道图像中确定轨道的左右边界。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述第二轨道图像中标识磨损缺陷或波磨缺陷、且竖向相邻的框进行合并；
将所述第二轨道图像中标识裂缝缺陷、且横向相...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈虎，李小庆，周颖，吴志红，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川;51