铁路轨道设施异常识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种铁路轨道设施异常识别方法及系统。该铁路轨道设施异常识别方法包括：采集铁路轨道设施图像；判断铁路轨道设施图像的类型；根据铁路轨道设施图像的类型确定图像分析模型参数和图像预设大小；根据铁路轨道设施图像获取轨道设施边界；根据图像预设大小和轨道设施边界裁剪铁路轨道设施图像；根据图像分析模型参数识别裁剪后的铁路轨道设施图像的铁路轨道设施异常，并将铁路轨道设施异常标注在裁剪后的铁路轨道设施图像上；上传标注后的铁路轨道设施图像。本发明专利技术可以实时准确识别铁路轨道设施异常，提高了识别效率，从而快速有效指导铁路现场轨道设施的维护。

The method and system of abnormal identification of railway track facilities

【技术实现步骤摘要】
铁路轨道设施异常识别方法及系统
本专利技术涉及铁路轨道
，具体地，涉及一种铁路轨道设施异常识别方法及系统。
技术介绍
随着我国高速铁路的不断建设，铁路基础设施巡检的工作量愈加繁重，轨道设施状态的好坏直接影响列车的行车安全与运输效率。基础轨道设施长期受到风雨侵袭，高密度列车运行等情况的影响，可能会出现钢轨擦伤，扣件脱落、弹条移位，塞钉异常，应答器破损等损伤，这些异常影响着高速列车的运行安全，因此对其高效的检测对高铁行车安全至关重要。现有的巡检系统无法做到实时识别铁路轨道设施异常，且识别效率较低，无法快速地指导现场维护。
技术实现思路
本专利技术实施例的主要目的在于提供一种铁路轨道设施异常识别方法及系统，以实时准确识别铁路轨道设施异常，提高了识别效率，从而快速有效指导铁路现场轨道设施的维护。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种铁路轨道设施异常识别方法，包括：采集铁路轨道设施图像；判断铁路轨道设施图像的类型；根据铁路轨道设施图像的类型确定图像分析模型参数和图像预设大小；根据铁路轨道设施图像获取轨道设施边界；根据图像预设大小和轨道设施边界裁剪铁路轨道设施图像；根据图像分析模型参数识别裁剪后的铁路轨道设施图像的铁路轨道设施异常，并将铁路轨道设施异常标注在裁剪后的铁路轨道设施图像上；上传标注后的铁路轨道设施图像。本专利技术实施例还提供一种铁路轨道设施异常识别系统，包括：图像采集单元，用于采集铁路轨道设施图像；第一判断单元，用于判断铁路轨道设施图像的类型；分析单元，用于根据铁路轨道设施图像的类型确定图像分析模型参数和图像预设大小；轨道设施边界单元，用于根据铁路轨道设施图像获取轨道设施边界；裁剪单元，用于根据图像预设大小和轨道设施边界裁剪铁路轨道设施图像；标注单元，用于根据图像分析模型参数识别裁剪后的铁路轨道设施图像的铁路轨道设施异常，并将铁路轨道设施异常标注在裁剪后的铁路轨道设施图像上；上传单元，用于上传标注后的铁路轨道设施图像。本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现所述的铁路轨道设施异常识别方法的步骤。本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现所述的铁路轨道设施异常识别方法的步骤。本专利技术实施例的铁路轨道设施异常识别方法及系统先根据铁路轨道设施图像的类型确定图像分析模型参数和图像预设大小，根据铁路轨道设施图像获取轨道设施边界，再根据图像预设大小和轨道设施边界裁剪铁路轨道设施图像，然后根据图像分析模型参数识别裁剪后的铁路轨道设施图像的铁路轨道设施异常，并将铁路轨道设施异常标注在裁剪后的铁路轨道设施图像上，最后上传标注后的铁路轨道设施图像，可以实时准确识别铁路轨道设施异常，提高了识别效率，从而快速有效指导铁路现场轨道设施的维护。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术第一实施例中铁路轨道设施异常识别方法的流程图；图2是本专利技术第二实施例中铁路轨道设施异常识别方法的流程图；图3是本专利技术实施例中铁路轨道设施异常识别系统的结构框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本领域技术人员知道，本专利技术的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。鉴于现有技术无法做到实时识别铁路轨道设施异常，且识别的准确率和效率都不高，本专利技术实施例提供一种铁路轨道设施异常识别方法，以实时准确识别铁路轨道设施异常，提高了识别效率，从而快速有效指导铁路现场轨道设施的维护。以下结合附图对本专利技术进行详细说明。图1是本专利技术第一实施例中铁路轨道设施异常识别方法的流程图。如图1所示，铁路轨道设施异常识别方法包括：S101：采集铁路轨道设施图像。执行S101之前，还包括：根据来自速度传感器的速度信号生成脉冲信号；根据脉冲信号采集铁路轨道设施图像。其中，可以通过红外激光光源或者可见光光源，搭配高速线阵扫描传感器和高速视觉相机采集铁路轨道设施图像，实现在动态、夜视条件下对远距离目标进行高清成像，避免阳光干扰，提升图像成像质量。在列车高速运行中，红外激光光源(如激光器)投射激光到铁路轨道表面；基于窄带滤光技术，高速视觉相机接收固定波长的激光，捕获铁路轨道设施图像。本专利技术可以在350km/h的高速下进行铁路轨道设施图像的实时采集存储。例如，列车在350km/h的速度下运行时，1mm的图像分辨率对应的相机采集频率大约为100Khz。可以采用高速串行通信接口将采集到的铁路轨道设施图像传输至用于判断铁路轨道设施图像的类型的FPGA，传输数据带宽不低于500Mbyte；数据传输量可以满足分辨率为4K的相机，以及采集频率为100Khz的传输带宽要求。S102：判断铁路轨道设施图像的类型。其中，类型可以包括有砟轨道的钢轨、扣件、塞钉或应答器；无砟轨道的钢轨、扣件、塞钉或应答器，以及道岔区域的钢轨、扣件、塞钉或应答器等。执行S102之前，还可以对铁路轨道设施图像进行归集处理，即缓存铁路轨道设施图像。S103：根据铁路轨道设施图像的类型确定图像分析模型参数和图像预设大小。其中，红外激光光源还会测量其与铁路轨道的距离，该距离可以用来调整图像分析模型参数，以及用于采集铁路轨道设施图像的图像采集单元的焦距、曝光和增益。S104：根据铁路轨道设施图像获取轨道设施边界。S105：根据图像预设大小和轨道设施边界裁剪铁路轨道设施图像。裁剪铁路轨道设施图像可以减小铁路轨道设施图像的大小，缩短识别铁路轨道设施异常、上传铁路轨道设施图像的时间，提高图像的传输速度，达到实时检测和传输。其中，铁路轨道设施异常包括钢轨擦伤、扣件脱落、弹条移位，塞钉异常，应答器破损等损伤。S106：根据图像分析模型参数识别裁剪后的铁路轨道设施图像的铁路轨道设施异常，并将铁路轨道设施异常标注在裁剪后的铁路轨道设施图像上。一实施例中，还包括：压缩裁剪后的铁路轨道设施图像；存储压缩后的铁路轨道设施图像和标注后的铁路轨道设施图像。具体实施时，可以采用JPEG压缩算法完成图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种铁路轨道设施异常识别方法，其特征在于，包括：/n采集铁路轨道设施图像；/n判断所述铁路轨道设施图像的类型；/n根据所述铁路轨道设施图像的类型确定图像分析模型参数和图像预设大小；/n根据所述铁路轨道设施图像获取轨道设施边界；/n根据所述图像预设大小和所述轨道设施边界裁剪所述铁路轨道设施图像；/n根据所述图像分析模型参数识别裁剪后的铁路轨道设施图像的铁路轨道设施异常，并将所述铁路轨道设施异常标注在所述裁剪后的铁路轨道设施图像上；/n上传标注后的铁路轨道设施图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种铁路轨道设施异常识别方法，其特征在于，包括：
采集铁路轨道设施图像；
判断所述铁路轨道设施图像的类型；
根据所述铁路轨道设施图像的类型确定图像分析模型参数和图像预设大小；
根据所述铁路轨道设施图像获取轨道设施边界；
根据所述图像预设大小和所述轨道设施边界裁剪所述铁路轨道设施图像；
根据所述图像分析模型参数识别裁剪后的铁路轨道设施图像的铁路轨道设施异常，并将所述铁路轨道设施异常标注在所述裁剪后的铁路轨道设施图像上；
上传标注后的铁路轨道设施图像。


2.根据权利要求1所述的铁路轨道设施异常识别方法，其特征在于，还包括：
根据所述铁路轨道设施图像的类型确定图像亮度阈值范围；
判断所述铁路轨道设施图像的亮度是否位于所述图像亮度阈值范围中；
当所述铁路轨道设施图像的亮度不在所述图像亮度阈值范围中时，根据所述图像亮度阈值范围调整所述铁路轨道设施图像的亮度。


3.根据权利要求1所述的铁路轨道设施异常识别方法，其特征在于，还包括：
压缩裁剪后的铁路轨道设施图像；
存储压缩后的铁路轨道设施图像和标注后的铁路轨道设施图像。


4.根据权利要求1所述的铁路轨道设施异常识别方法，其特征在于，还包括：
根据来自速度传感器的速度信号生成脉冲信号；
根据所述脉冲信号采集铁路轨道设施图像。


5.一种铁路轨道设施异常识别系统，其特征在于，包括：
图像采集单元，用于采集铁路轨道设施图像；
第一判断单元，用于判断所述铁路轨道设施图像的类型；
分析单元，用于根据所述铁路轨道设施图像的类型确定图像分析模型参数和图像预设大小；
轨道设施边界单元，用于根据所述铁路轨道设施图像获取轨...

【专利技术属性】
技术研发人员：程雨，杜馨瑜，顾子晨，任盛伟，王登阳，戴鹏，
申请(专利权)人：中国铁道科学研究院集团有限公司，中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所，北京铁科英迈技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11