一种车地协同的地铁隧道缺陷智能巡检系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种车地协同的地铁隧道缺陷智能巡检系统及方法，涉及隧道检测技术领域，包括图像采集定位模块、车载嵌入式单元服务器实时检测模块、车载云端报警模块、地面单元服务器检测模块、地面云端报警模块，所述图像采集定位模块、车载嵌入式单元服务器实时检测模块、车载云端报警模块、地面单元服务器检测模块、地面云端报警模块依次连接，利用实时检测模块进行在线实时过滤性检测，将检测结果返回地面，由地面检测程序完成二次精准检测，得到最终检测结果。得到最终检测结果。得到最终检测结果。

【技术实现步骤摘要】
一种车地协同的地铁隧道缺陷智能巡检系统及方法


[0001]本专利技术涉及隧道检测
，具体为一种车地协同的地铁隧道缺陷智能巡检系统及方法。

技术介绍

[0002]隧道检测是施工质量管理的重要手段，是保证列车营运安全的前提。隧道湿渍、掉块、裂缝、密封胶条脱落、堵漏脱落等隧道缺陷会影响隧道内车流的正常行驶，甚至危害列车的安全运行。对于已经存在的隧道缺陷，一般通过人工巡检或离线数据分析的方式进行缺陷检测，但是这些传统方式不仅耗时耗力，且不能及时排除安全隐患，给铁路工作者带来很大的困扰，因此本系统提出了一种利用边云协同的方式实现实时、智能、高效地检测隧道缺陷。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种车地协同的地铁隧道缺陷智能巡检系统及方法。
[0004]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：
[0005]一种车地协同的地铁隧道缺陷智能巡检系统，包括图像采集定位模块、车载嵌入式单元服务器实时检测模块、车载云端报警模块、地面单元服务器检测模块、地面云端报警模块，所述图像采集定位模块、车载嵌入式单元服务器实时检测模块、车载云端报警模块、地面单元服务器检测模块、地面云端报警模块依次连接；
[0006]所述图像采集定位模块用于采集检测地铁隧道缺陷所需图像数据以及获得定位信息；
[0007]所述车载嵌入式单元服务器实时检测模块用于接收图像采集定位模块采集到的图像数据，对地铁隧道缺陷进行实时检测；
[0008]所述车载云端报警模块用于将车载嵌入式单元服务器实时检测模块检测到的缺陷图片、检测结果与找到的定位信息打包成报警文件并传输至车载云端数据终端与地面单元服务器检测模块；
[0009]所述地面单元服务器检测模块用于接收车载检测结果，对缺陷进行二次精准检测；
[0010]所述地面云端报警模块用于将二次精准检测后的缺陷图片、检测结果与找到的定位信息打包成报警文件传输至地面云端数据终端存储。
[0011]优选的，所述图像采集定位模块包括数据采集单元与定位单元，所述数据采集单元包括相机与补光灯，所述定位单元包括基站、GPS与惯性导航器；
[0012]所述相机和补光灯用于对隧道缺陷进行实时成像；
[0013]所述GPS用于在搜星良好区域进行初始定位，所述基站用于在卫导盲区进行初始定位，惯性导航器件用于进行连续定位，同时在有GPS信号或者基站信号的时候，进行位置
校正，防止位置的漂移。
[0014]一种车地协同的地铁隧道缺陷智能巡检方法，包括以下步骤：
[0015]步骤1：图像采集定位模块采集图像信息和定位信息发送给车载嵌入式单元服务器实时检测模块；
[0016]步骤2：车载嵌入式单元服务器实时检测模块接收图像采集定位模块采集到的图像数据，对地铁隧道缺陷进行实时检测并过滤，判断是否是隧道缺陷，若是则执行步骤3，否则返回执行步骤1；
[0017]步骤3：车载云端报警模块用于将车载嵌入式单元服务器实时检测模块检测到的缺陷图片、检测结果与找到的定位信息打包成报警文件并传输至车载云端数据终端与地面单元服务器检测模块；
[0018]步骤4：地面单元服务器检测模块接收车载检测结果，对缺陷进行二次精准检测后判断是否是隧道缺陷，若是则执行步骤5，否则地面单元服务器检测模块接收车载云端报警模块的车载检测结果重新进行检测；
[0019]步骤5：地面云端报警模块用于将二次精准检测后的缺陷图片、检测结果与找到的定位信息打包成报警文件传输至地面云端数据终端存储。
[0020]优选的，图像采集定位模块包括数据采集单元与定位单元，所述数据采集单元包括相机与补光灯，所述定位单元包括基站、GPS与惯性导航器，定位步骤如下：
[0021]步骤a:在搜星良好区域，利用GPS进行初始定位，在卫导盲区，利用基站进行初始定位；
[0022]步骤b:利用惯性导航器件进行连续定位，同时在有GPS信号或者基站信号的时候，进行位置校正，防止位置的漂移；
[0023]步骤c:同步定位和图片时钟信息，为每一帧图片关联最近邻的位置信息。
[0024]优选的，所述步骤2还包括以下子步骤：
[0025]步骤2.1，用深度学习方法对接收到的图像数据进行预处理，将图像大小进行重置后将图像数据进行归一化；
[0026]步骤2.2，采用yolov3 tiny检测算法对归一化后的图像数据进行检测；
[0027]yolov3 tiny检测算法采用的主干网络为tiny
‑
darknet，流程如下：
[0028]当输入数据到检测网络后，缩放输入图像到检测网络指定大小，提取特征，得到一定大小的特征图，将特征图分割成NxN个单元格，目标的中心坐标落在哪个单元格，就由该单元格来预测目标及位置信息。
[0029]优选的，所述步骤4包括以下子步骤：
[0030]步骤4.1：用深度学习方法对检测数据进行预处理，使检测数据满足检测模型的输入要求；
[0031]步骤4.2：采用Mask RCNN算法对预处理后的检测数据进行检测，选取三组不同的超参数训练三个检测模型，将检测数据分别用三个检测模型进行检测，取三个模型的检测结果的交集作为最终的检测结果；
[0032]检测流程如下：
[0033]输入数据到检测网络后：通过滑动窗口扫描输入图像进行卷积操作，也就是乘法操作，结合不同的的尺寸与长宽比，生成互相重叠的区域，并得到每个区域的位置信息，用
来提取候选区域；根据提取的候选区域，Mask RCNN的掩码预测分支输出对应的二值掩码，根据这个二值掩码进一步进行缺陷分类与检测框的回归，得到缺陷的检测位置(x,y,w,h)。
[0034]本专利技术的有益效果是：
[0035]本系统是基于深度学习的车地协同的地铁隧道缺陷智能巡检系统，利用车载嵌入式单元服务器进行在线实时过滤性检测，将检测结果返回地面，由地面检测程序完成二次精准检测，得到最终检测结果。
附图说明
[0036]图1为本专利技术系统结构示意图；
[0037]图2为本专利技术系统的使用方法流程图；
[0038]图3为本专利技术yolov3算法示意图；
[0039]图4为本专利技术Mask RCNN算法检测流程图；
[0040]图5为本专利技术检测到的地铁隧道异物示意图；
[0041]图6为本专利技术检测到的地铁隧道掉块示意图；
[0042]图7为本专利技术检测到的地铁隧道湿渍示意图；
[0043]图8为本专利技术检测到的地铁隧道裂缝示意图。
具体实施方式
[0044]下面结合附图进一步详细描述本专利技术的技术方案，但本专利技术的保护范围不局限于以下所述。
[0045]用基于深度学习的车地协同的地铁隧道缺陷在线智能检测代替传统的人工巡检方式，首先车载边缘检测系统对隧道缺陷进行过滤性检测，将检测结果返回地面，由地面检测系统进行精准检测。整个车载系统部本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车地协同的地铁隧道缺陷智能巡检系统，其特征在于，包括图像采集定位模块、车载嵌入式单元服务器实时检测模块、车载云端报警模块、地面单元服务器检测模块、地面云端报警模块，所述图像采集定位模块、车载嵌入式单元服务器实时检测模块、车载云端报警模块、地面单元服务器检测模块、地面云端报警模块依次连接；所述图像采集定位模块用于采集检测地铁隧道缺陷所需图像数据以及获得定位信息；所述车载嵌入式单元服务器实时检测模块用于接收图像采集定位模块采集到的图像数据，对地铁隧道缺陷进行实时检测；所述车载云端报警模块用于将车载嵌入式单元服务器实时检测模块检测到的缺陷图片、检测结果与找到的定位信息打包成报警文件并传输至车载云端数据终端与地面单元服务器检测模块；所述地面单元服务器检测模块用于接收车载检测结果，对缺陷进行二次精准检测；所述地面云端报警模块用于将二次精准检测后的缺陷图片、检测结果与找到的定位信息打包成报警文件传输至地面云端数据终端存储。2.根据权利要求1所述的一种车地协同的地铁隧道缺陷智能巡检系统，其特征在于，所述图像采集定位模块包括数据采集单元与定位单元，所述数据采集单元包括相机与补光灯，所述定位单元包括基站、GPS与惯性导航器；所述相机和补光灯用于对隧道缺陷进行实时成像；所述GPS用于在搜星良好区域进行初始定位，所述基站用于在卫导盲区进行初始定位，惯性导航器件用于进行连续定位，同时在有GPS信号或者基站信号的时候，进行位置校正，防止位置的漂移。3.一种车地协同的地铁隧道缺陷智能巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：图像采集定位模块采集图像信息和定位信息发送给车载嵌入式单元服务器实时检测模块；步骤2：车载嵌入式单元服务器实时检测模块接收图像采集定位模块采集到的图像数据，对地铁隧道缺陷进行实时检测并过滤，判断是否是隧道缺陷，若是则执行步骤3，否则返回执行步骤1；步骤3：车载云端报警模块用于将车载嵌入式单元服务器实时检测模块检测到的缺陷图片、检测结果与找到的定位信息打包成报警文件并传输至车载云端数据终端与地面单元服务器检测模块；步骤4：地面单元服务器检测模块接收车载检测结果，对缺陷进行二次精准检测后判断是否是隧道缺陷，若是则执行步骤5，否则地面单元服务器检测模块接收车载云端报警模块的车载检测结...

【专利技术属性】
技术研发人员：范国海，胡文锐，徐绍伟，陈茹，
申请(专利权)人：成都国铁电气设备有限公司，
类型：发明
国别省市：