一种用于无人机铁路巡检的轨道线全角度识别方法技术

本发明专利技术提供一种用于无人机铁路巡检的轨道线全角度识别方法，将获取的训练样本图像输入到基于投影长度判别的锚自适应的双分支铁路轨道检测网络，并且在平衡转置协同训练策略和转置一致性损失函数的引导下，通过投影长度加权的方式对双分支铁路轨道检测网络的两个分支的损失进行权重分配，训练双分支铁路轨道检测网络；将测试样本图像输入到训练后的双分支铁路轨道检测网络中，获得由双分支铁路轨道检测网络中两个不同分支预测生成的两种轨道线目标；对两种轨道线目标进行投影长度判别，将投影长度较大的一种轨道线目标作为轨道线检测结果。本发明专利技术提供的方法能够实现包括水平和竖直两种极端角度下的无人机铁路航拍影像中全角度轨道线的识别。中全角度轨道线的识别。中全角度轨道线的识别。

【技术实现步骤摘要】
一种用于无人机铁路巡检的轨道线全角度识别方法


[0001]本专利技术涉及轨道交通运营安全与保障
，尤其涉及一种用于无人机铁路巡检的轨道线全角度识别方法。

技术介绍

[0002]近年来无人机技术得到了的快速长足的发展，无人机在诸如基础设施巡检和电力巡检等很多领域有了广泛的应用。并且，随着性能更加优异的能够集成多种高精度传感器的无人机载荷的出现，更加赋能无人机以更大的潜力进行各种关键重要基础设施的巡检。同时，以深度学习为首的人工智能产业近年来发展迅速，在各行各业有了极为深度的应用拓展，被广泛地应用于人脸识别、工业缺陷检测、智能机器人等。将深度学习技术和无人机技术融合起来，综合应用于铁路巡检之中，是重要的行业发展方向。

技术实现思路

[0003]本专利技术的实施例提供了一种用于无人机铁路巡检的轨道线全角度识别方法，用于解决现有技术中存在的问题。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采取了如下技术方案。
[0005]一种用于无人机铁路巡检的轨道线全角度识别方法，包括：
[0006]S1将获取的训练样本图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于无人机铁路巡检的轨道线全角度识别方法，其特征在于，包括：S1将获取的训练样本图像输入到基于投影长度判别的锚自适应的双分支铁路轨道检测网络，并且在平衡转置协同训练策略和转置一致性损失函数的引导下，通过投影长度加权的方式对所述双分支铁路轨道检测网络的两个分支的损失进行权重分配，训练所述双分支铁路轨道检测网络；S2将测试样本图像输入到训练后的所述双分支铁路轨道检测网络中，获得由所述双分支铁路轨道检测网络中两个不同分支预测生成的两种轨道线目标；S3对所述两种轨道线目标进行投影长度判别，将投影长度较大的一种轨道线目标作为轨道线检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双分支铁路轨道检测网络通过如下过程构建：通过式F
glob
＝WF
Lin
+b
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)构建特征提取骨干网络；式中，F
Lin
为重塑的特征向量，F
glob
为新的全局特征向量，通过对F
glob
进行重塑形成用于锚自适应铁路轨道检测的所述双分支铁路轨道检测网络的两个分支和其中，d
g
为单元格，d
s
为定位锚；所述双分支铁路轨道检测网络的两个分支和通过分类计算式确定样本图像中轨道的位置，还通过回归计算式对样本图像中轨道的位置进行特征回归；式中，i＝1,2,
…
,N，j＝1,2,
…
,d
s
，k＝1,2,
…
,d
g
+1。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述平衡转置协同训练策略包括：基于某样本图像I，对通过所述双分支铁路轨道检测网络的某个分支处理获得的轨道进行投影长度判别，若判别结果能够被用于训练所述双分支铁路轨道检测网络的另一个分支，则对该某样本图像I进行转置处理，获得转置图像I
T
，并输入到所述双分支铁...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志鹏，童磊，贾利民，秦勇，耿毅轩，姜耀鹏，蒋栋柱，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：