基于铁轨实例分割预测列车可行驶区域系统和方法技术方案

基于铁轨实例分割预测列车可行驶区域系统和方法，涉及领域，包括：数据获取模块和铁轨实例分割模型，本发明专利技术基于深度学习，通过数据获取模块采集和标注轨道的图像数据，标注当前轨道为同一实例，标注阶段隐含了道岔信息，使用大量标注图片，将得到的实例输入到铁轨实例分割模型通过端到端的方式学习到隐含的道岔信息，既减少计算量，又能提高性能，解除了预测结果依赖于铁轨分割结果，特别是道岔路段结果的限制，基于端到端的方式直接预测可行驶区域，通过大量的标注图片从而提高准确率的效果。

【技术实现步骤摘要】
基于铁轨实例分割预测列车可行驶区域系统和方法
本专利技术涉及轨道预测
，具体涉及基于铁轨实例分割预测列车可行驶区域系统和方法。
技术介绍
轨道交通是指运营车辆需要在特定轨道上行驶的一类交通工具或运输系统，最典型的轨道交通就是由传统火车和标准铁路所组成的铁路系统，随着火车和铁路技术的多元化发展，轨道交通呈现出越来越多的类型，不仅遍布于长距离的陆地运输，也广泛运用于中短距离的城市公共交通中，轨道交通中，铁轨分布复杂多变，列车行驶至有道岔路段需要准确预测列车将要转入哪一条铁轨运行，即预测可行驶区域，现有技术方案分为两个阶段，首先分割轨道，再次基础上检测道岔，根据道岔信息预测列车可行驶区域，道岔检测高度依赖轨道分割的结果，由于轨道难以精确分割，道岔处铁轨分割粘连问题难以解决，对分析道岔信息带来一定难度，因此给预测可行驶区域带来一定困难。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了基于铁轨实例分割预测列车可行驶区域系统和方法，本专利技术基于深度学习，数据获取模块标注当前轨道为同一实例，标注阶段隐含了道岔信息，使用大量标注图片，铁轨实例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于铁轨实例分割预测列车可行驶区域系统，其特征在于，包括：数据获取模块和铁轨实例分割模型；/n数据获取模块，用于获取轨道图像信息并对图像进行标注并将数据传输到铁轨实例分割模型；/n铁轨实例分割模型，用于接收数据获取模块传输的数据并对数据进行分析预测轨道的可行驶区域。/n

【技术特征摘要】
1.基于铁轨实例分割预测列车可行驶区域系统，其特征在于，包括：数据获取模块和铁轨实例分割模型；
数据获取模块，用于获取轨道图像信息并对图像进行标注并将数据传输到铁轨实例分割模型；
铁轨实例分割模型，用于接收数据获取模块传输的数据并对数据进行分析预测轨道的可行驶区域。


2.如权利要求1所述的基于铁轨实例分割预测列车可行驶区域系统，其特征在于，所述数据获取模块包括采集单元和标注单元，所述采集单元用于采集轨道的图像，所述标注单元用于在所述采集单元采集轨道的图像中标注轨道边缘的关键点并将这些关键点连接，形成完轨道的轮廓实例，形成一个封闭的多边形，对不同的实例给标识不同的ID。


3.如权利要求1所述的基于铁轨实例分割预测列车可行驶区域系统，其特征在于，获取轨道的图像信息包括轨道的图像和轨道的道岔信息。


4.如权利要求1所述的基于铁轨实例分割预测列车可行驶区域系统，其特征在于，铁轨实例分割模型包括图像二值化分割模块、轨道像素嵌入模块、聚类模块和检测预测模块，所述图像二值化分割模块用于将背景与车道线分离，得到车道线像素点，所述轨道像素嵌入模块用于得到图像像素点间的距离向量，所述聚类模块用于将得到所有图像像素点与实例ID相匹配，所述检测预测模块用于检测车道线实例，预测可行驶区域。


5.如权利要求1所述的基于铁轨实例分割预测列车可行驶区域系统，其特征在于，所述轨道像素嵌入模块用于基于距离度...

【专利技术属性】
技术研发人员：项洁，谌璟，孙庆新，
申请(专利权)人：深圳市自行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44