【技术实现步骤摘要】
一种基于YOLO v5的列车定位方法及系统
[0001]本专利技术涉及图像识别
，具体涉及一种基于YOLO v5的列车定位方法及系统。
技术介绍
[0002]列车的实时、准确定位是运输系统高效运行、列车和旅客安全的重要保障。目前，列车的绝对定位方法主要包括轨道电路法、信标定位法和全球定位系统(GPS)。本专利技术主要基于对信标定位法的优化。
[0003]一般情况下，列车本身配备了简单的定位装置，或累积距离计数装置；其定位装置是通过计算列车运行时列车车轮的旋转来实现的，然后结合记录相应的车轮转数，然后根据车轮的周长，设备可以获得列车行驶的距离；但是这种里程计数方法会产生很大的误差，因为车轮的周长随列车的有效运行时长而变化，即列车的车轮在运行的过程中会产生磨损。虽然从车轮周长的角度来看，车轮磨损所产生的影响很小，但对于通过累积车轮周长获得的里程记录来说，车轮磨损所产生的影响会放大很多倍，这将导致列车定位的不准确。
[0004]现有技术中，轨道工程师提出了信标定位法，即每隔一定距离在轨道上放置信标。每个信标都...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于YOLO v5的列车定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集铁轨沿线枕轨样本图像及实时轨道沿线图像；S2、利用YOLO v5根据铁轨沿线枕轨样本图像构建识别模板；S3、根据识别模板构建选点系统，并利用选点系统对铁轨沿线枕轨样本图像进行优化，得到先天定位点图像及其对应的标识码矩阵；S4、利用YOLO v5根据实时轨道沿线图像获取识别对象；S5、对识别对象间位置信息进行编码，得到实时轨道沿线图像的标识码矩阵；S6、计算实时轨道沿线图像的标识码矩阵与各先天定位点图像的标识码矩阵间的相似度；S7、匹配相似度与各先天定位点图像的预设阈值，并根据匹配结果确定当前列车的位置信息。2.根据权利要求1所述的YOLO v5的列车定位方法，其特征在于，步骤S2具体为：利用YOLO v5对铁轨沿线枕轨样本图像中具有可识别度的物体进行框选，得到框选后不少于一种的识别对象，并生成识别对象的标识码，其中识别对象的标识码包括识别对象名称，及其框选信息；并根据识别对象的标识码对铁轨沿线枕轨样本图像进行训练，得到识别模板；其中识别对象包括常规对象与特征对象。3.根据权利要求2所述的YOLO v5的列车定位方法，其特征在于，步骤S3具体为：根据识别模板构建选点系统，并根据选点系统对铁轨沿线枕轨样本图像进行优化，得到先天定位点图像及其对应的标识码矩阵；其中选点系统为基于多层筛选的选点系统，包括依次连接：第一定位点筛选模块、第二定位点筛选模块、第三定位点筛选模块、第四定位点筛选模块。4.根据权利要求3所述的基于YOLO v5的列车定位方法，其特征在于，第一定位点筛选模块，用于从铁轨沿线枕轨样本图像中筛选具有特征对象的图像，并对筛选后的图像进行预处理，得到第一优化图片数据集；第二定位点筛选模块，用于计算第一优化图片数据集中图片与识别模板中各识别对象的相似度，并根据预设梯度阈值划分各相似度所对应的预处理后的图片；同时判断划分后图片所对应的误检率是否满足预设误检率，若满足则保留该划分后图片，否则删除该划分后图片；遍历预处理后的图片，得到第二优化图片数据集；第三定位点筛选模块，用于对第二优化图片数据集进行数据扩充，得到扩充后的数据集，并计算扩充后的数据集中各图片与识别模板中各识别对象的相似度，并判断扩充后的数据集中各图片所对应的相似度是否小于预设阈值，若小于则认定该图片发生漏检，否则认定该图片未发生漏检；遍历扩充后的数据集，并计算扩充后的数据集中各图片的漏检率，同时判断各图片的漏检率是否小于预设漏检率，若小于则剔除该图片，否则保留该图片；遍历第二优化图片数据集，得到第三优化图片数据集；第四定位点筛选模块，用于根据第三优化图片数据集中各图片所包含的漏检率与误检率计算各图片的无误率，并对各图片的无误率进行排序，选择最高无误率所对应的图片作为先天定位点图像，并得到先天定位点图像所对应的标识码矩阵。5.根据权利要求1所述的基于YOLO v5的列车定位方法，其特征在于，步骤S4具体为：利用YOLO v5对实时轨道沿线图像中具有可识别度的物体进行框选，得到框选后不少
于一种的识别对象，并生成识别对象的标识码，并生成识别对象的标识码，得到识别对象；其中，识别对象包括：特殊对象、常规对象。6.根据权利要求5所述的基于YOLO v5的列车定位方法，其特征在于，步骤S5具体为：A1、以...
【专利技术属性】
技术研发人员：李明玥，刘东，陈星宇，李俊颉，赵舵，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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