扣件定位方法、装置及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种扣件定位方法、装置及可读存储介质，对获取到的包括有待定位扣件的图像进行预处理，获得对应的边缘区域图像；边缘区域图像包含的多个连通区域形成第一区域集；基于第一区域集中的每个区域的形状特征和钢轨、轨枕的边缘区域特征，对第一区域集中的显性噪声和显性干扰区域进行去除，形成第二区域集；基于第二区域集中每个区域的形状特征和各区域之间的相对位置特征，获取钢轨边缘直线位置；基于第二区域集中每个区域的形状特征、各区域之间的相对位置特征和钢轨边缘直线位置，获取轨枕边缘直线位置；基于钢轨边缘直线位置和轨枕边缘直线位置获取扣件位置。定位精度高，处理过程简单、计算量小，适用于各种速度的检测环境中。

【技术实现步骤摘要】
扣件定位方法、装置及可读存储介质
本专利技术涉及扣件定位
，尤其涉及一种扣件定位方法、装置及可读存储介质。
技术介绍
扣件是铁轨上很常见也很重要的连接件，随着列车运行速度的不断提高、使用频率和载重量的不断增加，扣件的故障率也迅速上升。因此，扣件的健康状态检测是铁路轨道检测的重要内容之一。伴随着计算机技术和CMOS(ComplementaryMetalOxideSemiconductor，互补金属氧化物半导体)技术的快速发展，基于图像处理的扣件检测成为一种新的趋势，而该方法的第一步就是要对图像中的扣件进行定位。扣件定位方法应用最广泛的是十字交叉定位法，即：首先确定钢轨和轨枕的位置，钢轨和轨枕位置的交叉点即为扣件位置，但是该方法完全依赖于目标和背景的灰度差异，当目标和背景的灰度值相似时，很容易造成定位错误。现有技术提出的一种改进的十字交叉轨道扣件定位方法，通过先验知识获得钢轨边缘位置，提高了测量的精度，但同时需要提前精确已知钢轨边缘位置，限制性较强。现有技术提出的另一种基于灰度突变的扣件区域定位方法，首先采用二维伽马变换对图像进行校正；然后对图像进行边缘提取，得到边缘图；接着采用小波变换对边缘图进行预处理；对经过预处理的边缘图进行灰度统计，得到灰度突变点标记图和统计图；修正统计图并根据统计图的谷底区域完成钢轨和轨枕的定位，进而确定扣件区域。该方法精度较高，但是由于小波变换和灰度统计图的使用，过程复杂，计算量偏大。此外，上述各种方法都是采用灰度统计的方式进行分析的，统计信息包含了所有噪声和干扰信息，而且没有进行噪声和干扰剔除。但是对于实际的轨道，碎石、树枝等物体的存在会产生大量的噪声或干扰信息，这些都会对算法精度造成影响。
技术实现思路
针对现有技术存在的上述技术问题，本专利技术实施例提供一种扣件定位方法、装置及可读存储介质。第一方面，本专利技术实施例提供一种扣件定位方法，包括：获取包括有待定位扣件的图像；其中，所述图像中的钢轨位于中心列区域；对所述图像进行预处理，获得对应的边缘区域图像；其中，所述边缘区域图像包含多个连通区域，所述多个连通区域形成第一区域集；基于所述第一区域集中的每个区域的形状特征和钢轨、轨枕的边缘区域特征，对所述第一区域集中的显性噪声和显性干扰区域进行去除，获取第二区域集；基于所述第二区域集中每个区域的形状特征和各区域之间的相对位置特征，获取钢轨边缘直线位置；基于所述第二区域集中每个区域的形状特征、各区域之间的相对位置特征和所述钢轨边缘直线位置，获取轨枕边缘直线位置；基于所述钢轨边缘直线位置和所述轨枕边缘直线位置，获取所述待定位扣件的位置。可选地，所述对所述图像进行预处理，获得边缘区域图像，包括：先对所述图像进行直方图均衡化，再对所述图像进行滤波，最后对所述图像进行二值化，获得边缘区域图像；可选地，所述基于所述钢轨边缘直线位置和所述轨枕边缘直线位置，获取所述待定位扣件的位置，包括：基于所述钢轨边缘直线位置g1和g2，和所述轨枕边缘直线位置z1和z2，获取到钢轨左侧的待定位扣件的位置为[(z1，g1-z2+z1)，(z2,g1)]，钢轨右侧的待定位扣件的位置为[(z1,g2)，(z2,g2+z2-z1)]。可选地，所述每个所述区域的形状特征为每个区域的最小外接矩形的长度、宽度和长度方向的方向角；所述基于所述第一区域集中的每个区域的形状特征和钢轨、轨枕的边缘区域特征，对所述第一区域集中的显性噪声和显性干扰区域进行去除，获取第二区域集，包括：获取每个所述连通区域的形状特征，基于所述形状特征，去除所述第一区域集中的显性噪声和显性干扰区域；所述显性噪声区域为高度小于第二预设高度的区域；所述显性干扰区域为宽度大于第二预设宽度的区域。可选地，所述基于所述第二区域集中每个区域的形状特征和各区域之间的相对位置特征，获取钢轨边缘直线位置，包括：判断所述第二区域集中是否存在满足预设条件的两个区域，其中，所述预设条件为：所述两个区域的高度均大于第一预设高度，且两个区域的间距在第一预设宽度范围内；若存在满足所述预设条件的两个区域，则以所述边缘区域图像的左上角为原点，高度方向为x轴，宽度方向为y轴，建立坐标系，获取所述两个区域的中心点坐标，基于所述两个区域的中心点坐标获取钢轨边缘直线位置；若不存在满足所述预设条件的两个区域，则基于所述坐标系，获取所述第二区域集中每个区域的中心点坐标，基于所述每个区域的中心点坐标，获取每个区域对应的预设区域范围；获取所述第二区域集中位于每个区域对应的预设区域范围内的区域的高度并集，基于所述高度并集获取钢轨边缘直线位置。可选地，所述每个区域的中心点坐标为(xi，yi)，所述每个区域对应的预设区域范围为[(0,H),(yi-10，yi-10)]；其中，H为所述图像的高度；进一步地，所述获取所述第二区域集中位于每个区域对应的预设区域范围内的区域的高度并集，基于所述高度并集获取钢轨边缘直线位置，包括：S431：获取第二区域集中位于每个区域对应的预设区域范围[(0,H),(yi-10，yi-10)]内的区域的高度并集，基于所述高度并集，计算第二区域集中位于每个区域对应的预设区域范围内的区域的高度并集数值；S432：基于所述高度并集数值的大小，对第二区域集中的区域进行排序，排序后的区域的序号和所述区域对应的宽度方向坐标分别为bj和yyj，其中，j＝0,1,2,…；j越大，所述区域对应的高度并集数值越小；S433：以b0及yy0为基准，剔除bj中宽度方向坐标yyj位于范围[yy0-10,yy0+10]内的区域，并对bj进行排序更新；然后依次分别以更新后的b1及yy1,b2及yy2,…为基准，重复步骤S433；S434：取b0和b1对应区域的宽度方向坐标yy0和yy1作为钢轨边缘直线的位置；其中，钢轨边缘直线的位置记为g1和g2，且g1<g2，将yy0和yy1中的较小值赋给g1，较大值赋给g2。可选地，所述基于所述第二区域集中每个区域的形状特征、各区域之间的相对位置特征和所述钢轨边缘直线位置，获取轨枕边缘直线位置，包括：基于所述第二区域集中每个区域的形状特征和各区域之间的相对位置特征，获取第三区域集；其中，所述第三区域集为所述第二区域集中方向角小于第一预设方向角的区域的集合；基于所述坐标系，获取所述第三区域集中每个区域在宽度方向上的起点坐标和终点坐标，基于所述起点坐标和终点坐标，以及钢轨边缘直线位置，获取所述第四区域集；基于所述坐标系，获取所述第四区域集中每个区域的中心点坐标，基于所述每个区域的中心点坐标，获取每个区域对应的预设区域范围；获取第四区域集中位于每个区域对应的预设区域范围内的区域的宽度并集，基于所述宽度并集获取轨枕边缘直线位置。可选地，所述每个区域的中心点坐标为(xi，yi)，所述每个区域对应的预设区域范围为[(xi-10，xi-10)，(0,W)]；其中，W为所述图像的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种扣件定位方法，其特征在于，包括：/n获取包括有待定位扣件的图像；其中，所述图像中的钢轨位于中心列区域；/n对所述图像进行预处理，获得对应的边缘区域图像；其中，所述边缘区域图像包含多个连通区域，所述多个连通区域形成第一区域集；/n基于所述第一区域集中的每个区域的形状特征和钢轨、轨枕的边缘区域特征，对所述第一区域集中的显性噪声和显性干扰区域进行去除，获取第二区域集；/n基于所述第二区域集中每个区域的形状特征和各区域之间的相对位置特征，获取钢轨边缘直线位置；/n基于所述第二区域集中每个区域的形状特征、各区域之间的相对位置特征和所述钢轨边缘直线位置，获取轨枕边缘直线位置；/n基于所述钢轨边缘直线位置和所述轨枕边缘直线位置，获取所述待定位扣件的位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种扣件定位方法，其特征在于，包括：
获取包括有待定位扣件的图像；其中，所述图像中的钢轨位于中心列区域；
对所述图像进行预处理，获得对应的边缘区域图像；其中，所述边缘区域图像包含多个连通区域，所述多个连通区域形成第一区域集；
基于所述第一区域集中的每个区域的形状特征和钢轨、轨枕的边缘区域特征，对所述第一区域集中的显性噪声和显性干扰区域进行去除，获取第二区域集；
基于所述第二区域集中每个区域的形状特征和各区域之间的相对位置特征，获取钢轨边缘直线位置；
基于所述第二区域集中每个区域的形状特征、各区域之间的相对位置特征和所述钢轨边缘直线位置，获取轨枕边缘直线位置；
基于所述钢轨边缘直线位置和所述轨枕边缘直线位置，获取所述待定位扣件的位置。


2.根据权利要求1所述的扣件定位方法，其特征在于，所述对所述图像进行预处理，获得边缘区域图像，包括：
先对所述图像进行直方图均衡化，再对所述图像进行滤波，最后对所述图像进行二值化，获得边缘区域图像；
所述基于所述钢轨边缘直线位置和所述轨枕边缘直线位置，获取所述待定位扣件的位置，包括：
基于所述钢轨边缘直线位置g1和g2，和所述轨枕边缘直线位置z1和z2，获取到钢轨左侧的待定位扣件的位置为[(z1，g1-z2+z1)，(z2,g1)]，钢轨右侧的待定位扣件的位置为[(z1,g2)，(z2,g2+z2-z1)]。


3.根据权利要求1所述的扣件定位方法，其特征在于，所述每个所述区域的形状特征为每个区域的最小外接矩形的长度、宽度和长度方向的方向角；
所述基于所述第一区域集中的每个区域的形状特征和钢轨、轨枕的边缘区域特征，对所述第一区域集中的显性噪声和显性干扰区域进行去除，获取第二区域集，包括：
获取每个所述连通区域的形状特征，基于所述形状特征，去除所述第一区域集中的显性噪声和显性干扰区域；
所述显性噪声区域为高度小于第二预设高度的区域；
所述显性干扰区域为宽度大于第二预设宽度的区域。


4.根据权利要求3所述的扣件定位方法，其特征在于，所述基于所述第二区域集中每个区域的形状特征和各区域之间的相对位置特征，获取钢轨边缘直线位置，包括：
判断所述第二区域集中是否存在满足预设条件的两个区域，其中，所述预设条件为：所述两个区域的高度均大于第一预设高度，且两个区域的间距在第一预设宽度范围内；
若存在满足所述预设条件的两个区域，则以所述边缘区域图像的左上角为原点，高度方向为x轴，宽度方向为y轴，建立坐标系，获取所述两个区域的中心点坐标，基于所述两个区域的中心点坐标获取钢轨边缘直线位置；
若不存在满足所述预设条件的两个区域，则基于所述坐标系，获取所述第二区域集中每个区域的中心点坐标，基于所述每个区域的中心点坐标，获取每个区域对应的预设区域范围；获取所述第二区域集中位于每个区域对应的预设区域范围内的区域的高度并集，基于所述高度并集获取钢轨边缘直线位置。


5.根据权利要求4所述的扣件定位方法，其特征在于，所述每个区域的中心点坐标为(xi，yi)，所述每个区域对应的预设区域范围为[(0,H),(yi-10，yi-10)]；其中，H为所述图像的高度；
进一步地，所述获取所述第二区域集中位于每个区域对应的预设区域范围内的区域的高度并集，基于所述高度并集获取钢轨边缘直线位置，包括：
S431：获取第二区域集中位于每个区域对应的预设区域范围[(0,H),(yi-10，yi-10)]内的区域的高度并集，基于所述高度并集，计算第二区域集中位于每个区域对应的预设区域范围内的区域的高度并集数值；
S432：基于所述高度并集数值的大小，对第二区域集中的区域进行排序，排序后的区域的序号和所述区域对应的宽度方向坐标分别为bj和yyj，其中，j＝0,1,2,…；j越大，所述区域对应的高度并集数值越小；
S433：以b0及yy0为基准，剔除bj中宽度方向坐标yyj...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊道权，张飞，刘燕妮，
申请(专利权)人：北京世纪东方通讯设备有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11