基于图像处理的钢轨光带自动检测方法、设备及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于图像处理的钢轨光带自动检测方法、系统、计算机设备以及计算机可读存储介质，涉及轨道交通技术领域。所述系统包括轨道图像获取模块，用于获取轨道图像；占优频率确定模块，用于确定所述轨道图像的纵向每一列的占优频率；光带图像标记模块，用于对所述轨道图像以及占优频率进行分析，在所述轨道图像中标记出钢轨光带图像。本发明专利技术实现了对钢轨光带自动、高效、准确的检测，为评估轨道的平稳性和轨道的维修维护提供了可靠的依据。

Automatic detection method, equipment and system of rail light band based on image processing

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的钢轨光带自动检测方法、设备及系统
本专利技术关于轨道交通
，特别是关于钢轨光带的检测技术，具体的讲是一种基于图像处理的钢轨光带自动检测方法、基于图像处理的钢轨光带自动检测系统、计算机设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。列车行驶在轨道上，车轮轮缘在钢轨轨面上的碾压以及轮缘与钢轨的相互摩擦作用会在钢轨轨顶面形成沿着列车运行方向延伸的亮痕，称之为钢轨光带。正常的轮轨作用会在钢轨轨顶面产生宽度均匀的光带，而当轮轨间作用力或作用位置发生异常时，会导致光带的宽度和位置发生改变。通过检测光带的状态可以反映车轮通过轨道时的平稳性，而轨道的平稳性对列车运行的安全性和舒适性有着直接影响。传统的光带检测依靠人工巡检的方式，利用刻度尺在钢轨上进行光带的测量。该方法人工成本高、检测速度慢，并且检测的准确性难以保障，容易发生漏检，这使得现有的检测难以为轨道平稳性的评估提供可靠的参考。而机器视觉检测方面，相关类似专利提出了利用机器视觉的方法在轨道图像中标记钢轨的光带图像。例如，专利号为ZL201510850047.1的中国专利，申请了“一种基于钢轨的光带图像的钢轨检测方法及设备”，该方法将轨道图像划分为预设数量的钢轨宽度的纵向区域，根据每个纵向区域的灰度以及为每个纵向区域预设的权重标记出钢轨图像，然后比较所述钢轨图像中像素的灰度以及预设的低灰度阈值标记出光带图像。但是，该方法为了准确提取钢轨轨顶面图像，需要预知所述轨道图像中钢轨所在的纵向区域的位置并为该纵向区域的灰度设置较大的权重，即当拍摄的轨道图像中钢轨所在的纵向区域位于图像中间位置，则需要为图像中间位置的纵向区域的灰度设置较大的权重。由于采集图像的装置安装的位置变化造成拍摄的轨道图像中钢轨所在的纵向区域的位置发生偏移，则需要手工重新设置所述轨道图像中每个纵向区域的灰度的权重。此外，该方法为了识别光带图像需要设定低灰度阈值，再利用阈值比较的方法确定所述钢轨图像中的光带图像，在具体的应用场景中，在受到光照等客观环境的影响导致获取的钢轨图像的光带区域和非光带区域对比度降低的情况下，光带图像识别的准确性很难保证。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于图像处理的钢轨光带自动检测方法、基于图像处理的钢轨光带自动检测系统、计算机设备以及计算机可读存储介质，利用轨道图像纵向区域的频域特性，确定所述轨道图像中钢轨所在的纵向区域，再结合灰度特征标记出钢轨轨顶面图像，随后在标记出的钢轨轨顶面图像上利用图像灰度变换和边缘检测的方法识别出钢轨光带图像，实现了对钢轨光带自动、高效、准确的检测，为评估轨道的平稳性和轨道的维修维护提供了可靠的依据。本专利技术的目的之一是，提供一种基于图像处理的钢轨光带自动检测系统，包括：轨道图像获取模块，用于获取轨道图像；占优频率确定模块，用于确定所述轨道图像的纵向每一列的占优频率；光带图像标记模块，用于对所述轨道图像以及占优频率进行分析，在所述轨道图像中标记出钢轨光带图像。本专利技术的目的之一是，提供一种基于图像处理的钢轨光带自动检测的方法，包括：获取轨道图像；确定所述轨道图像的纵向每一列的占优频率；对所述轨道图像以及占优频率进行分析，在所述轨道图像中标记出钢轨光带图像。本专利技术的目的之一是，提供一种计算机设备，包括：适于实现各指令的处理器以及存储设备，所述存储设备存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行一种基于图像处理的钢轨光带自动检测的方法。本专利技术的目的之一是，提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行一种基于图像处理的钢轨光带自动检测的方法。本专利技术的有益效果在于，提供了一种基于图像处理的钢轨光带自动检测方法、基于图像处理的钢轨光带自动检测系统、计算机设备以及计算机可读存储介质，利用轨道图像纵向区域的频域特性，确定所述轨道图像中钢轨所在的纵向区域，再结合灰度特征标记出钢轨轨顶面图像，随后在标记出的钢轨轨顶面图像上利用图像灰度变换和边缘检测的方法识别出钢轨光带图像，实现了对钢轨光带自动、高效、准确的检测，为评估轨道的平稳性和轨道的维修维护提供了可靠的依据。为让本专利技术的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。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，下面将对实施例或现有技术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为本专利技术提供的具体实施例中基于图像处理的钢轨光带自动检测方法的流程图；图2为本专利技术提供的具体实施例中读取到的轨道图像示意图；图3为本专利技术提供的具体实施例中轨道图像的非图像背景所在的纵向区域示意图；图4(a)为本专利技术提供的具体实施例中轨枕和扣件所在的纵向区域的占优频率分布示意图；图4(b)为本专利技术提供的具体实施例中扣件之间的钢轨所在的纵向区域的占优频率分布示意图；图4(c)为本专利技术提供的具体实施例中图像背景所在的纵向区域的占优频率分布示意图；图5(a)为本专利技术提供的具体实施例中灰度变换前的钢轨轨顶面图像；图5(b)为本专利技术提供的具体实施例中灰度变换后的钢轨轨顶面图像；图6(a)为本专利技术提供的具体实施例中的sobel边缘检测算子1示意图；图6(b)为本专利技术提供的具体实施例中的sobel边缘检测算子2示意图；图7为本专利技术实施例提供的一种基于图像处理的钢轨光带自动检测系统的结构示意图；图8为本专利技术实施例提供的一种基于图像处理的钢轨光带自动检测方法的流程示意图。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、方法或计算机程序产品。因此，本专利技术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。为了克服现有技术中人工巡检成本高、检测速度慢、准确性差、易漏检等缺陷，避免机器视觉检测中需根据轨道图像中钢轨所在的纵向区域的位置手动设置所述轨道图像中纵向区域的灰度权重，以及利用阈值比较的方法进行光带图像识别容易受到光照等客观环境的影响,识别的准确性难以保证的问题，本专利技术提供一种基于图像处理的钢轨光带自动检测方法以及系统，采用图像处理技术分析拍摄的轨道图像，检测出钢轨轨顶面光带区域，实现对钢轨光带自动、高效、准确的检测。下面本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理的钢轨光带自动检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取轨道图像；/n确定所述轨道图像的纵向每一列的占优频率；/n对所述轨道图像以及占优频率进行分析，在所述轨道图像中标记出钢轨光带图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的钢轨光带自动检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取轨道图像；
确定所述轨道图像的纵向每一列的占优频率；
对所述轨道图像以及占优频率进行分析，在所述轨道图像中标记出钢轨光带图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述轨道图像的纵向每一列的占优频率包括：
提取所述轨道图像中纵向每一列像素的灰度曲线；
确定所述灰度曲线的归一化能量谱；
根据所述归一化能量谱确定所述轨道图像的纵向每一列的占优频率。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述灰度曲线的归一化能量谱包括：
根据傅里叶变换获得所述轨道图像中纵向每一列的像素的灰度曲线的能量谱；
根据所述能量谱以及能量归一化系数进行归一化处理，得到归一化能量谱。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述归一化能量谱确定所述轨道图像的纵向每一列的占优频率包括：
根据预设的能量谱阈值，将所述归一化能量谱中频率分量对应的能量值大于该阈值的所有频率分量设定为该列的候选频率；
将轨道图像纵向每一列的候选频率中的最大频率值设定为该列的占优频率。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述轨道图像以及占优频率进行分析，在所述轨道图像中标记出钢轨光带图像包括：
对所述轨道图像以及占优频率进行分析，在所述轨道图像中标记出扣件之间的钢轨所在的纵向区域；
在所述扣件之间的钢轨所在的纵向区域中标记出钢轨轨顶面图像；
在所述钢轨轨顶面图像中标记出钢轨光带图像。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述轨道图像以及占优频率进行分析，在所述轨道图像中标记出扣件之间的钢轨所在的纵向区域包括：
根据轨道图像中的轨枕和扣件所在的纵向区域、扣件之间的钢轨所在的纵向区域和图像背景所在的纵向区域的占优频率的分布特征，结合阈值处理确定所述轨道图像中的轨枕和扣件所在的纵向区域；
根据所述轨枕和扣件所在的纵向区域，标记所述轨道图像中扣件之间的钢轨所在的纵向区域，所述扣件之间的钢轨所在的纵向区域包括所述轨道图像中钢轨轨顶面所在的纵向区域及轨顶面两侧位于扣件之间的轨底面所在的纵向区域。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述扣件之间的钢轨所在的纵向区域中标记出钢轨轨顶面图像包括：
计算扣件之间的钢轨所在的纵向区域像素的灰度均值；
根据所述灰度均值计算判定限值；
计算扣件之间的钢轨所在的纵向区域中纵向每一列像素的灰度均值；
根据判定限值和所述扣件之间的钢轨所在的纵向区域中纵向每一列像素的灰度均值，结合阈值处理标记出钢轨轨顶面图像。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述钢轨轨顶面图像中标记出钢轨光带图像包括：
对所述标记出的钢轨轨顶面图像进行灰度变换；
采用边缘检测得到所述钢轨轨顶面图像中的钢轨光带区域与非光带区域交界的边缘线；
根据所述边缘线标记出钢轨光带图像。


9.一种基于图像处理的钢轨光带自动检测系统，其特征在于，所述系统包括：
轨道图像获取模块，用于获取轨道图像；
占优频率确定模块，用于确定所述轨道图像的纵向每一列的占优频率；
光带图像标记模块，用于对所述轨道图像以及占优频率进行分析，在所述轨道图像中标记出钢轨光带图像。


10.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：张博，刘秀波，强伟乐，李唯一，马帅，陈鹏，张志川，陈茁，
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