无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法组成比例

本发明专利技术属于铁路既有线测绘技术领域，涉及一种无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法，具体包括影像直线段提取、基于角度距离的影像直线段粗筛选以及基于物方拟合距离的轨顶边缘直线段精匹配等步骤，采用像物方测度结合的方法得到影像钢轨顶面中线的匹配关系，可以达到较高的匹配精度，可以满足后续基于无人机影像的既有线测绘精度要求,实现了与既有线的自动匹配，方便快捷。方便快捷。方便快捷。

【技术实现步骤摘要】
无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法


[0001]本专利技术涉及无人机测绘
，尤其涉及无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法。

技术介绍

[0002]既有铁路测绘的核心工作之一是获取轨道中线的高精度三维坐标。随着计算机视觉与摄影测量技术的发展，基于多视图几何原理的非接触式对地定位方法已在基础测绘、工程勘察设计等领域得到了广泛的应用。与此同时，得益于软硬件设备的飞速发展，无人机已成为一种不可或缺的测绘地理信息数据采集平台，具有成本低、机动灵活、影像地面分辨率高(可达到亚厘米级)的优势。通过无人机倾斜摄影方式，可以有效增大影像基高比和交会角，提升多视图几何在高程方向上的定位精度，从而为解决传统航摄立体采集既有线高程精度不足的问题提供了新思路。但是，实现基于无人机影像的既有线高精度测绘工作的前提是获得影像钢轨线的同名映射关系，即实现无人机影像钢轨顶面中线的匹配。传统方法需要人工判读影像钢轨同名直线段，工作强度大，工作效率低。为了进一步提高生产效率，需要研究影像钢轨线的自动匹配问题。然而由于钢轨为一类弱纹理低矮线状地物，其在影像上的特征不显著，如何实现影像钢轨线的自动匹配仍是一个难点。

技术实现思路

[0003]因此，本专利技术的目的在于提供一种无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法，采用像物方测度结合的方法得到影像钢轨顶面中线的匹配关系，可以达到较高的匹配精度，可以满足后续基于无人机影像的既有线测绘精度要求。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术的一种无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法，包括以下步骤：
[0005]S1、获取无人机影像及钢轨顶面中心线的三维坐标初始值；
[0006]S2、从无人机影像中提取直线段，并对提取的直线段进行筛选；
[0007]S3、按照预设的段长度值对获取的钢轨顶面中心线进行分段，并将拆分的多段直线段反投影到无人机影像上，基于影像欧式距离进行筛选，得到一组候选影像线；利用反投影线与影像提取线的角度约束，对候选影像线进行再次筛选；
[0008]S4、将候选影像线投影到物方高程面上，得到一组物方投影直线段，利用物方投影直线段端点进行最小二乘直线拟合，并以两次拟合残差中误差的平均值作为目标函数，将直线段两端点高程值作为待优化变量；求取目标函数的极值，得到各钢轨影像直线段的精确匹配关系。
[0009]S5、根据各钢轨影像直线段的精确匹配关系，计算钢轨影像顶面中线，将计算得出钢轨影像顶面中线与获取的钢轨顶面中心线，进行同名对应，完成匹配。
[0010]进一步优选的，在S2中，从无人机影像中提取直线段，并对提取的直线段进行筛选，包括以下步骤：
[0011]S201、采用LSD算法从影像上提取直线段；
[0012]S202、按照预设阈值，对提取的直线段进行筛选，将大于预设阈值的直线段。
[0013]进一步优选的，在S3中，所述按照预设的段长度值对获取的钢轨顶面中心线进行分段时，包括对获取的钢轨顶面中心线的直线部分进行分段时，段长度值为10～15m，对钢轨顶面中心线的曲线部分进行分段时，段长度值为5～10m。
[0014]进一步优选的，在S3中，所述基于影像欧式距离进行筛选，得到一组候选影像线时，包括以下步骤：
[0015]对于某段钢轨线R，利用POS辅助平差后的影像外方位元素和相机内参数将其反投影到无人机影像上，得到反投影直线段r；
[0016]以反投影直线段r为中心线，搜索周围从影像上提取的直线段，将所有与其相交的影像线作为候选直线段，形成一组候选影像线。
[0017]进一步优选的，在S3中，所述利用反投影线与影像提取线的角度约束，对候选影像线进行再次筛选，包括以下步骤：
[0018]设定角度阈值，计算影像提取线与反投影线的夹角，将夹角小于或等于角度阈值的影像线保留，超过角度阈值的影像线删除。
[0019]进一步优选的，所述角度阈值设置为10
°
～15
°
。
[0020]进一步优选的，在S4中，利用物方投影直线段端点进行最小二乘直线拟合；包括以下步骤：
[0021]根据投影直线段端点的高程值和高程精度，设定搜索范围；搜索所有投影线端点；
[0022]选取两端点采用RANSAC最小二乘法进行直线拟合，得到拟合残差中误差Res1；利用剩余点再次进行拟合，得到拟合残差中误差Res2，计算两残差中误差的平均值RES＝(Res1+Res2)/2作为目标函数。
[0023]进一步优选的，所述RANSAC最小二乘法中，残差阈值设为0.02m，内点率阈值为0.4。
[0024]进一步优选的，所述求取目标函数的极值时，采用Powell算法迭代求取目标函数的极值。
[0025]进一步优选的，在S5中，根据各钢轨影像直线段的精确匹配关系，计算钢轨影像顶面中线，包括以下步骤：
[0026]将影像两直线段距离相近的两端点作为对应点，计算两端点的中点作为钢轨顶面中线的端点；
[0027]将计算得到的中线的端点两两相连，得到钢轨顶面中线。
[0028]本申请公开的无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法，相比于现有技术至少具有以下优点：
[0029]1、本专利技术提供的无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法，利用无人机影像多视图几何关系，首先从影像上提取直线段，然后采用像物方测度结合的方法得到影像钢轨顶面中线的匹配关系，可以达到较高的匹配精度，可以满足后续基于无人机影像的既有线测绘精度要求；实现了影像钢轨顶面中心线的自动匹配，无需人工判读，有效提高了作业效率，具有较强的实用和推广价值。
[0030]2、本专利技术提供的无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法，可以应用于影像
线特征匹配优化处理。相较于单独基于像方的匹配方法，本专利技术充分利用了物方几何约束条件，并将数学局部优化算法应用于图像匹配，对于某些仅能提取钢轨单侧边缘的情况也能成功匹配，极大地提高了匹配正确率和鲁棒性，在实际应用过程中优势明显。
附图说明
[0031]图1为本专利技术的流程框图。
[0032]图2为基于像方距离的影像线粗筛选示意图。
[0033]图3为基于像方角度的影像线粗筛选示意图。
[0034]图4为影像线投影示意图。
[0035]图5为影像钢轨顶面中心线计算示意图。
具体实施方式
[0036]以下通过附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。
[0037]如图1所示，
[0038]本专利技术的一种无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法，包括以下步骤：
[0039]S1、获取无人机影像及钢轨顶面中心线的三维坐标初始值；其中，获取需要的数据，包括获取无人机影像，还包括准确的相机内参数和影像外方位元素(POS辅助影像区域网平差后的结果)；以及钢轨顶面中线三维坐标初始值(DOM/DSM钢轨线量测结果)；
[0040]S2、从无人机影像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取无人机影像及钢轨顶面中心线的三维坐标初始值；S2、从无人机影像中提取直线段，并对提取的直线段进行筛选；S3、按照预设的段长度值对获取的钢轨顶面中心线进行分段，并将拆分的多段直线段反投影到无人机影像上，基于影像欧式距离进行筛选，得到一组候选影像线；利用反投影线与影像提取线的角度约束，对候选影像线进行再次筛选；S4、将候选影像线投影到物方高程面上，得到一组物方投影直线段，利用物方投影直线段端点进行最小二乘直线拟合，并以两次拟合残差中误差的平均值作为目标函数，将直线段两端点高程值作为待优化变量；求取目标函数的极值，得到各钢轨影像直线段的精确匹配关系；S5、根据各钢轨影像直线段的精确匹配关系，计算钢轨影像顶面中线，将计算得出钢轨影像顶面中线与获取的钢轨顶面中心线，进行同名对应，完成匹配。2.根据权利要求1所述的无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法，其特征在于，在S2中，从无人机影像中提取直线段，并对提取的直线段进行筛选，包括以下步骤：S201、采用LSD算法从影像上提取直线段；S202、按照预设阈值，对提取的直线段进行筛选，将大于预设阈值的直线段。3.根据权利要求1所述的无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法，其特征在于，在S3中，所述按照预设的段长度值对获取的钢轨顶面中心线进行分段时，包括对获取的钢轨顶面中心线的直线部分进行分段时，段长度值为10~15m，对钢轨顶面中心线的曲线部分进行分段时，段长度值为5~10m。4.根据权利要求1所述的无人机影像铁路钢轨顶面中心线自动匹配方法，其特征在于，在S3中，所述基于影像欧式距离进行筛选，得到一组候选影像线时，包括以下步骤：对于某段钢轨线R，利用POS辅助平差后的影像外方位元素和相机内参数将其反投影到无人机影像上，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：王广帅，邓继伟，高文峰，赵海，张冠军，王凯，马帅，高帅，张英杰，聂虎啸，张文腾，岳亮，葛玉辉，赵罗明，
申请(专利权)人：中国铁路设计集团有限公司，
类型：发明
国别省市：