【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及轨道交通病害检测，具体涉及一种轨枕裂缝检测方法。
技术介绍
1、随着轨道交通的快速发展，轨道线路上病害也日益增多，比如：轨枕作为钢轨承载件，在长期使用后，轨枕容易开裂形成裂缝，影响轨道承载能力。因此，需要定期对轨枕裂缝进行检查。采用人工方法进行轨枕裂缝检测，存在效率低、难以量化等问题。近年来视觉检测技术被广泛应用于轨道病害检测，通过获取的轨道表面图像，可用于轨枕表面裂缝检测。但是，现有方法多采用纯图像方法进行裂缝检测。实际运行线路包括：无砟轨道、有砟轨道。其中，无砟轨道的轨枕一般为短轨枕，短轨枕位于钢轨下方，一般较为平整，但是，也存在异物、线缆等干扰，使基于图像的方法难以区分线缆边缘与真实的道床裂缝。有砟轨道的轨枕一般为长轨枕，横跨整个轨道，在轨枕上存在碎石、异物、信号设备等干扰，同样给轨枕裂缝检测带来极大挑战。现有图像裂缝、裂纹检测方法(比如：deepcrack，ieee transactionson image processing(volume: 28,issue:3,march 2019)deepcrack:learninghierarchical convolutional features for crack detection)很难应对这些复杂情况，为此本专利技术提出新的方法，用于实现枕裂缝检测方法。
技术实现思路
1、为解决
技术介绍
中的问题，本专利技术提出了一种轨枕裂缝检测方法，包含以下步骤：
2、s1:采用3d相机获取轨道颜色图像和深度图
3、s2:采用目标检测方法，在颜色图像和/或深度图像上检测轨枕区域；
4、s3:在轨枕区域内，屏蔽不易发生裂缝区域，将剩余区域作为轨枕裂缝检测候选区域；
5、s4:在轨枕裂缝检测候选区域内，在颜色图像和/或深度图像上，采用图像分割方法检测裂缝区域；
6、s5:将裂缝区域连接，对裂缝数量、长度、最大宽度进行测量。
7、所述3d相机包括但不限于，线结构光3d相机，双目视觉3d相机，面结构光3d相机，双目散斑3d相机等；所述获取的颜色图像包括：颜色图像和rgb 彩色图像。
8、所述不易发生裂缝区域包括但不限于扣件、信号设备、碎石、杂物、线缆。
9、所述轨枕裂缝检测候选区域的检测方法是：在颜色图像和/或深度图像上标注扣件、信号设备、碎石、杂物、线缆，训练目标检测或图像分割模型，采用目标检测或图像分割方法检出或分割出扣件、信号设备、碎石、杂物、线缆区域，将其从轨枕区域扣除后作为轨枕裂缝检测候选区域。
10、进一步地，所述轨枕裂缝检测候选区域的检测方法，还包括：在颜色图像和/或深度图像上，采用目标检测方法检出轨枕区域内的扣件、信号设备后，对这些区域进行屏蔽，在剩余区域内进行轨枕平坦区域检测，将检出的轨枕平坦区域作为轨枕裂缝检测候选区域；
11、所述轨枕平坦区域检测方法包括：
12、方法1，在颜色图像和/或深度图像上，标注轨枕平坦区域并训练图像分割模型，在剩余区域内分割出轨枕平坦区域；
13、方法2，在剩余区域内，对深度图像进行空洞填充，在空洞填充后再进行膨胀操作，以轨枕横向中心线为中心，设置高度为h的采样区域，取采样区域内深度图像每列像素最小值构成轨枕横截面曲线，以轨枕横截面曲线生成轨枕平面参考图像，将深度图像与轨枕平面参考图像做差，通过阈值分割找出与轨枕平面高度相近的区域作为轨枕平坦区域。
14、进一步地，将第s4步替换为如下操作：
15、s4-1:在轨枕裂缝检测候选区域内，对颜色图像和/或深度图像进行处理，检测疑似裂缝区域；
16、s4-2:采用滑窗操作、扫描疑似裂缝区域，在颜色图像和深度图像进行稠密采样，得到稠密采样图像块；
17、s4-3:采用分类器将稠密采样图像块分为裂缝和非裂缝负；当稠密采样图像块判定为非裂缝时，将对应采样区域删除；当稠密采样图像块为裂缝时，将对应采样区域标记为裂缝。
18、所述检测疑似裂缝区域的方法是：
19、首先，在颜色图像上，提取疑似裂缝区域，具体步骤如下：
20、a-1:在轨枕裂缝检测候选区域内，对颜色图像进行傅里叶变换，得到傅里叶频域图像；
21、a-2:对频域图像进行平滑滤波，消除高频分量，再进行逆变换得到平滑图像；
22、a-3：将原颜色图像减去傅里叶平滑图像，得到梯度增强图像；
23、a-4:采用线滤波器检测、定位线状区域作为疑似裂缝区域；
24、其次，在深度图像上，提取疑似裂缝区域，
25、具体方法包括：方法1：对深度图像d0进行膨胀操作得到深度图像d1；将深度图像d1与深度图像d0作差，将超过设定阈值t3的区域作为疑似裂缝区域；方法2：计算深度图像d0的梯度强度图像，对梯度强度图像进行阈值分割，将阈值分割结果作为疑似裂缝区域；
26、最后，将颜色图像和深度图像上提取的疑似裂缝区域进行合并，作为最终的疑似裂缝区域。
27、所述s4-2中稠密采样方法是：在滑窗提取时，在采样窗口内估计裂缝主方向，使采样窗口与主方向对齐后，进行颜色图像、深度图像采样，并使采样图像块中，疑似裂缝主方向与水平方向或竖直方向对齐。
28、所述稠密采样图像块的分类方法是：对稠密采样的颜色图像块和深度图像块进行归一化处理；再进行pca降维，得到2个一维向量v1、v2，作为特征向量v3＝[v1,v2]；训练svm或mlp或knn或随机森林分类器，用于稠密采样图像块分类。
29、进一步地，所述稠密采样图像块分类方法是：将稠密采样的颜色图像块和深度图像块进行横向、纵向累加投影，得到4个一维向量v4、v5、v6、v7，对 v4、v5、v6、v7进行归一化处理和/降维处理后，与特征向量v3连接，得到新的特征向量v8＝[v3,v4,v5,v6,v7]用于分类。
30、所述稠密采样图像块分类方法还包括基于深度学习的分类方法，包括但不限于vgg或resnet或vit或mobilenet分类模型。
31、在上述方法中，所述目标检测方法包含基于图像特征提取+分类器识别的方法、基于深度学习的目标检测方法；其中，基于图像特征提取+分类识别的方法包含但不限于hog+svm或dpm；基于深度学习的目标检测方法，包含但不限于 fasterrcnn或yolov3或yolov5或yolov7或yolox或detr；所述图像分割方法包含但不限于阈值分割或区域填充或unet或deeplabv3或solov2。
32、进一步地，在采用深度学习方法时，将颜色图像和深度图像进行通道合并，在多通道图像上进行目标检测和图像分割。
33、本专利技术的有益效果是：
34、1.采用3d相机获取的轨道颜色图像和深度图像，增加了轨枕表面高度变化形状信息，有利于区分裂缝、颜色污染、异物边界干扰，进而提升裂缝检测准确率...
【技术保护点】
1.一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，所述轨枕裂缝检测候选区域的检测方法是：在颜色图像和/或深度图像上标注扣件、信号设备、碎石、杂物、线缆，训练目标检测或图像分割模型，采用目标检测或图像分割方法检出或分割出扣件、信号设备、碎石、杂物、线缆区域，将其从轨枕区域扣除后作为轨枕裂缝检测候选区域。
3.如权利要求1或2所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，所述轨枕裂缝检测候选区域的检测方法是：在颜色图像和/或深度图像上，采用目标检测方法检出轨枕区域内的扣件、信号设备后，对这些区域进行屏蔽，在剩余区域内进行轨枕平坦区域检测，将检出的轨枕平坦区域作为轨枕裂缝检测候选区域；
4.如权利要求1所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，第S4步替换为以下步骤：
5.如权利要求4所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，所述检测疑似裂缝区域的方法是：
6.如权利要求4所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，所述S4-2中稠密采样方法是：在滑窗提取时，在采样窗口内估计裂缝主
7.如权利要求4或6所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，所述稠密采样图像块的分类方法是：对稠密采样的颜色图像块和深度图像块进行归一化处理；再进行PCA降维，得到2个一维向量v1、v2，作为特征向量v3＝[v1,v2]；训练SVM或MLP或KNN或随机森林分类器，用于稠密采样图像块分类。
8.如权利要求7所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，所述稠密采样图像块分类方法是：将稠密采样的颜色图像块和深度图像块进行横向、纵向累加投影，得到4个一维向量v4、v5、v6、v7，对v4、v5、v6、v7进行归一化处理和/降维处理后，与特征向量v3连接，得到新的特征向量v8＝[v3,v4,v5,v6,v7]用于分类。
9.如权利要求4或6所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，所述稠密采样图像块分类方法还可以采用基于深度学习的分类方法，包括但不限于VGG或ResNet或VIT或MobileNet分类模型。
10.如权利要求1～4任一所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，所述目标检测方法包含基于图像特征提取+分类器识别的方法、基于深度学习的目标检测方法；其中，基于图像特征提取+分类识别的方法包含但不限于HOG+SVM或DPM；基于深度学习的目标检测方法，包含但不限于FasterRCNN、YOLOV3或YOLOV或YOLOV7或YOLOX或DETR；所述图像分割方法包含但不限于阈值分割或区域填充或UNET或DeepLabv3或SOLOV2；在采用深度学习方法时，将颜色图像和深度图像进行通道合并，在多通道图像上进行目标检测和图像分割。
...【技术特征摘要】
1.一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，所述轨枕裂缝检测候选区域的检测方法是：在颜色图像和/或深度图像上标注扣件、信号设备、碎石、杂物、线缆，训练目标检测或图像分割模型，采用目标检测或图像分割方法检出或分割出扣件、信号设备、碎石、杂物、线缆区域，将其从轨枕区域扣除后作为轨枕裂缝检测候选区域。
3.如权利要求1或2所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，所述轨枕裂缝检测候选区域的检测方法是：在颜色图像和/或深度图像上，采用目标检测方法检出轨枕区域内的扣件、信号设备后，对这些区域进行屏蔽，在剩余区域内进行轨枕平坦区域检测，将检出的轨枕平坦区域作为轨枕裂缝检测候选区域；
4.如权利要求1所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，第s4步替换为以下步骤：
5.如权利要求4所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，所述检测疑似裂缝区域的方法是：
6.如权利要求4所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，所述s4-2中稠密采样方法是：在滑窗提取时，在采样窗口内估计裂缝主方向，使采样窗口与主方向对齐后，进行颜色图像、深度图像采样，并使采样图像块中，疑似裂缝主方向与水平方向或竖直方向对齐。
7.如权利要求4或6所述的一种轨枕裂缝检测方法，其特征在于，所述稠密采样图像块的分类方法是：对稠密采样的颜色图像块和深度图像块...
【专利技术属性】
技术研发人员：兰伟，毛宏军，李羊，梁鑫，
申请(专利权)人：成都精工华耀科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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