一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法技术

本发明专利技术涉及一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，包括以下步骤：(1)扣件模板制作；(2)依据扣件区域宽度尺寸w

【技术实现步骤摘要】
一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法
本专利技术属轨道扣件定位
，涉及一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法。
技术介绍
铁路扣件是将钢轨固定在轨枕上的紧固件，扣件的丢失、断裂很有可能造成列车脱轨等重大事故。随着我国铁路运营里程的飞速增长，寻常的人工巡检存在的成本高、效率低以及各种安全隐患等问题，已经无法满足以高速铁路为代表的铁路网络频繁检测的需求，因此实现铁路扣件的自动化识别也开始显得尤为重要了。然而，如果对线路上拍摄到的整幅图像进行检测，不仅会由于识别时间长而无法满足扣件检测的实时性要求，同时整幅的铁路线路图像中的复杂背景势必会造成检测准确度的下降。为了提高检测效率并减少复杂背景的干扰，轨道扣件的准确定位成为了扣件检测必不可少的前提条件。近年来，国内外学者纷纷对扣件的定位算法展开了深入研究，文献1(铁道标准设计，2016,60(12):49-53.)中提出一种改进的十字交叉轨道扣件定位方法，通过先验知识缩小处理区域，然后使用中值滤波对图像预处理最后使用十字交叉法定位扣件，但基于十字交叉法的扣件定位主要针对的是有砟线路，而随着无砟轨道的广泛铺设，此类方法逐渐趋于淘汰；文献2(计算机测量与控制，2018,26(5):166-169.)中提出一种利用图像纹理信息的边缘梯度方向场作为模板实现无砟轨道扣件的快速匹配的方法，但此类方法难以定位到受到损坏的扣件或丢失的扣件因此准确率也较低；文献3(IEEESignalProcessingLetters,vol.25,no.6,pp.788-792,June2018.doi:10.1109/LSP.2018.2825947.)中提出使用改进的局部二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)算法获取扣件目标特征之后使用模板匹配的方法定位扣件，该方法可以有效克服光照环境造成的干扰，定位准确率高，但是由于图像LBP特征需要经过遍历的卷积运算，因而运算量巨大，要实现快速的扣件定位对计算机性能要求高。在现有技术范畴内，上述的定位算法都存在一定的局限性，因而总结出现有的需要解决的难题有以下几点：(1)针对有砟和无砟线路需要使用完全不同的算法进行扣件的定位；(2)扣件定位受扣件状态影响，需要提高扣件定位的鲁棒性，提高对损坏扣件的定位准确率；(3)扣件定位对实时性要求高，因而需要提高扣件定位方法的速度。
技术实现思路
本专利技术旨在解决现有技术存在的问题，提供一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，在轨道线路原图中分割出一字形分割区域，将对称性扣件模板在所述一字形分割区域图上扫描，并用归一化相关性系数度量扫描区域与模板的相似性匹配，来实现轨道扣件定位。本专利技术的一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，同时适用于有砟线路和无砟线路，且定位准确率高，能有效定位出损坏状态的扣件，同时定位速度都在0.3s/张以下。为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，包括以下步骤：(1)扣件模板制作；在轨道线路原始图像中，将一对完整的扣件图像扣离，获得对称性扣件模板；对称性扣件模板的宽度为wt，wt的单位为像素；(2)依据扣件区域宽度尺寸wf和钢轨区域坐标，在轨道线路原始图像中分割出扣件区域的一字形分割区域，获得一字形分割区域图，wf的单位为像素；所述一字形分割区域在轨道线路原始图像中的定位坐标按如下公式确定：cl＝Cl-wf+α；cr＝Cr+wf+α；其中，cl为所述一字形分割区域在轨道线路原始图像中左边缘的列坐标，cr为所述一字形分割区域在轨道线路原始图像中右边缘的列坐标，Cl为钢轨左边缘在轨道线路原始图像中的列坐标，Cr为钢轨右边缘在轨道线路原始图像中的列坐标，α为调整所述一字形分割区域的宽度与模板宽度大小一致的自适应参数；(3)精确定位；将对称性扣件模板在所述一字形分割区域图上扫描，并用归一化相关性系数度量扫描区域与模板的相似性；归一化相关系数的大小，1表示完美匹配，-1表示糟糕匹配，0表示没有任何相关性；找到最大值，其对应子图即为精确定位的一对对称性扣件位置；(4)循环使用步骤(2)～(3)的方法，遍历采集到的所有轨道线路原图，便可定位轨道上所有的扣件，其中所述轨道线路原图都仅包含一对完整的扣件。作为优选的方案：如上所述的一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，所述一对完整的扣件图像是指在钢轨两侧呈中心对称的两个完好的扣件及一小段钢轨组成的图像。如上所述的一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，所述钢轨区域坐标基于灰度垂直投影和阈值分割图像二值化原理获知，具体确定步骤为：a)根据轨道线路原始图像，计算得到轨道线路原始图像的灰度垂直投影波形图；b)分析统计灰度垂直投影波形图的规律找到钢轨区域的灰度阈值；c)使用阈值分割对图像进行二值化处理，进而确定出钢轨区域坐标。如上所述的一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，所述的步骤a)中，选用高度和钢轨长度相同且宽度为1个像素的滑动窗口遍历整张图片并通过公式计算平均灰度值Av(j)，从而得到灰度垂直投影波形图，其表达式为：其中，j表示第j个滑动窗口，i表示第i行像素矩阵，f(i,j)表示所在位置的像素灰度值，h表示该滑动窗口的高度。如上所述的一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，所述轨道线路原始图像的分辨率为2048×4096；所述灰度阈值为(130,255)。如上所述的一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，所述扣件区域宽度尺寸wf为620像素；轨道线路的钢轨宽度为320像素。如上所述的一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，将对称性扣件模板在所述一字形分割区域图上扫描前，对所述对称性扣件模板和所述一字形分割区域图进行预处理；所述预处理依次包括灰度化处理、图像增强处理和使用滤波函数去除图像噪声。如上所述的一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，所述灰度化处理使用加权平均法，其公式如下：Vgray＝0.299×VR+0.587×VG+0.114×VB其中，Vgray为加权平均后所求的灰度值，VR、VG、VB分别为红色通道、绿色通道、蓝色通道的像素值；所述图像增强处理所使用的算法为直方图均衡化；所述使用滤波函数去除图像噪声具体为高斯滤波，而高斯滤波采用的3×3，σ＝0.8，模板如下所示：如上所述的一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，用归一化相关性系数度量扫描区域与模板的相似性的归一化相关性系数公式如下所示：其中，Sj(n,m)是子图Sj(N,M)中坐标(n,m)处的灰度值，T(n,m)是模板T(N,M)中坐标(n,m)处的灰度值，S'j(n,m)是矩阵S'j(N,M)中坐标(n,m)处的值，T'(n,m)是矩阵T'(N,M)中坐标(n,m)处的值，R(j)是指在模板T与原图S在坐标(0,j)处的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，其特征是，包括以下步骤：/n(1)扣件模板制作；/n在轨道线路原始图像中，将一对完整的扣件图像扣离，获得对称性扣件模板；/n对称性扣件模板的宽度为w

【技术特征摘要】
1.一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，其特征是，包括以下步骤：
(1)扣件模板制作；
在轨道线路原始图像中，将一对完整的扣件图像扣离，获得对称性扣件模板；
对称性扣件模板的宽度为wt，wt的单位为像素；
(2)依据扣件区域宽度尺寸wf和钢轨区域坐标，在轨道线路原始图像中分割出扣件区域的一字形分割区域，获得一字形分割区域图，wf的单位为像素；
所述一字形分割区域在轨道线路原始图像中的定位坐标按如下公式确定：
cl＝Cl-wf+α；
cr＝Cr+wf+α；



其中，cl为所述一字形分割区域在轨道线路原始图像中左边缘的列坐标，cr为所述一字形分割区域在轨道线路原始图像中右边缘的列坐标，Cl为钢轨左边缘在轨道线路原始图像中的列坐标，Cr为钢轨右边缘在轨道线路原始图像中的列坐标，α为调整所述一字形分割区域的宽度与模板宽度大小一致的自适应参数；
(3)精确定位；
将对称性扣件模板在所述一字形分割区域图上扫描，并用归一化相关性系数度量扫描区域与模板的相似性；
归一化相关系数的大小，1表示完美匹配，-1表示糟糕匹配，0表示没有任何相关性；找到最大值，其对应子图即为精确定位的一对对称性扣件位置；
(4)循环使用步骤(2)～(3)的方法，遍历采集到的所有轨道线路原图，便可定位轨道上所有的扣件，其中所述轨道线路原图都仅包含一对完整的扣件。


2.根据权利要求1所述的一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，其特征在于，所述一对完整的扣件图像是指在钢轨两侧呈中心对称的两个完好的扣件及一小段钢轨组成的图像。


3.根据权利要求1所述的一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，其特征在于，所述钢轨区域坐标基于灰度垂直投影和阈值分割图像二值化原理获知，具体确定步骤为：
a)根据轨道线路原始图像，计算得到轨道线路原始图像的灰度垂直投影波形图；
b)分析统计灰度垂直投影波形图的规律找到钢轨区域的灰度阈值；
c)使用阈值分割对图像进行二值化处理，进而确定出钢轨区域坐标。


4.根据权利要求3所述的一种基于一字模板匹配的轨道扣件定位方法，其特征在于，所述的步骤a)中，选用高度和钢轨长度相同且宽度为1个像素的滑动窗口遍历整张图片...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱一晋，吕照民，陈兴杰，郑树彬，
申请(专利权)人：上海工程技术大学，
类型：发明
国别省市：上海;31