本申请公开了一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，所述方法由GPU服务器执行，GPU服务器与传感器之间通过无线或有线通信实现数据交换；所述方法包括：数据采集：通过传感器采集铁轨的原始图像数据和物理参数；数据处理：对采集铁轨的原始数据进行预处理；使用深度学习模型识别铁轨缺陷；缺陷监测：记录并保存被预测为具有铁轨缺陷的图像数据；反馈与报警：将检测到的铁轨缺陷信息反馈给深度学习模型，并将铁轨缺陷信息以报警方式提供给用户。本申请采用多种传感器实时捕捉铁轨图像数据和物理参数，结合深度学习模型和先进的分析算法，自动识别缺陷并报警，增强了铁轨安全检查的效率和精准度，降低了维护成本，提高了铁路运营的安全性和效益。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及铁轨安全检查领域，尤其涉及一种基于图像识别的铁轨安全检测方法。
技术介绍
1、传统的铁轨安全检查大多依赖人工巡查或基于简易传感器技术进行检测判断。对漫长的铁轨进行巡检，这些方式不仅耗时长、效率低、成本相对较大，而且容易产生人为误判。更为关键的是，细微或隐藏的缺陷很可能被遗漏。随着摄像、红外摄像和3d激光扫描技术的发展，以及图像处理与机器学习技术的快速进步，基于图像识别的铁轨检查方法逐渐受到重视，尽管基于图像识别的铁轨安全检测方法为铁路安全带来了显著优势，但各种外部因素仍旧限制了其应用范围和检测效果，现有的技术手段和方法依然面临诸多技术挑战：
2、1.图像捕获容易受环境因素的影响：图像捕获受到环境因素的影响，如光线、阴影、雨雾、积雪、传感器本身的不稳定和移动时的振动等。不同的环境条件可能会导致图像质量下降，进而影响识别准确性。
3、2.图像质量难以满足精准识别与分析的要求：深度学习模型，特别是用于图像识别的模型，需要大量的高质量标注数据进行训练。收集和标注这些数据是一个耗时且成本高昂的过程。
4、3.处理微小和复杂缺陷的能力受限：尽管当前技术可以识别许多表面缺陷，但对于微小、深层或复杂的缺陷(例如内部裂纹或细微的金属疲劳)，图像识别可能还不够准确。
5、4.实时处理能力不足：大量的图像数据需要快速处理，以实现实时或近实时检测。这需要高效的算法和强大的计算能力。
6、5.模型泛化能力差：训练在特定环境或特定类型铁轨上的模型可能在其他环境或铁轨上的表现不佳。
7、6.数据存储和管理能力不足：大量的图像数据需要大量的存储空间，并需要有效的数据管理和检索方法。
8、7.存在假阳性与假阴性问题：即使在高度优化的模型中，仍然可能存在误报(将正常部分识别为缺陷)和漏报(未能识别真正的缺陷)的情况。
9、通过使用先进的高清摄像设备、红外传感器和3d激光扫描设备，并利用具备深度学习的图像识别技术，我们可以收集到大量的数据。这些数据不只服务于即时的检查工作，还可以为之后的数据分析、趋势预测以及维护决策提供有力支持。图像识别技术的引入为铁路检查带来了现代化和智能化的革新，成为铁路安全管理的重要工具。
技术实现思路
1、本申请正是为了解决上述技术问题而设计的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法。
2、本申请解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，所述方法由gpu服务器执行，所述gpu服务器与传感器之间通过无线或有线通信实现数据交换；所述方法包括以下步骤：
4、s100：数据采集：通过传感器采集铁轨的原始图像数据和物理参数；
5、s200：数据处理：对采集铁轨的原始数据进行预处理，预处理包括图像增强、噪声滤除、亮度调整和对比度调整中的一种或多种方法组合处理；
6、s300：使用深度学习模型识别铁轨缺陷；
7、s400：缺陷监测：记录并保存被预测为具有铁轨缺陷的图像数据，包括分割后的图像数据和相关特征信息；
8、s500：反馈与报警：将检测到的铁轨缺陷信息反馈给深度学习模型，并将铁轨缺陷信息以报警方式提供给用户。
9、所述一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，所述传感器包括高清摄像设备、红外传感器、3d激光扫描设备和量子传感器之一种或多种组合。
10、所述一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，所述步骤s200中预处理还包括对铁轨原始数据中的图像数据和物理参数的数据增强、滤波、数据平滑和校准一种或多种方法组合处理。
11、所述一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，所述步骤s300中的深度学习模型采用卷积神经网络(cnn)或循环神经网络(rnn)来处理图像数据，所述深度学习模型是基于tensorflow深度学习框架或pytorch深度学习框架之一框架，并且是经过预训练的vgg深度学习模型或resnet深度学习模型之一来实现；使用所述深度学习模型，对铁轨数据进行分析和铁轨缺陷的识别。
12、在这一步骤中，深度学习模型(如vgg或resnet)被用来分析铁轨的图像数据，以检测铁轨上是否存在缺陷。这些模型经过预训练，已经学会了从图像中提取特征和识别不同类型的对象。
13、卷积神经网络(cnns)是一类专门用于处理图像数据的深度学习模型。它们在图像分类、对象检测、图像分割等任务中表现出色，因此在铁轨安全检查中使用它们来进行图像识别和缺陷检测是合适的。深度学习模型通过学习图像中的特征，可以识别铁轨上的各种缺陷，如裂纹、损伤或其他问题。
14、所述一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，所述步骤s300中使用深度学习模型识别铁轨缺陷包括以下步骤：
15、s310:图像分割与特征提取：实时监测预处理后的图像数据，并对图像数据进行分割与特征提取；
16、s320:使用深度学习模型识别：使用经过预训练的深度学习模型对图像数据中的铁轨缺陷进行识别；其中包括铁轨部件缺失、钢筋裂缝、钢筋变形和钢筋疲劳；
17、s330:标注并保存：对已经识别出铁轨缺陷的图像数据进行标注，并定期审核标注后图像数据；将审核标注后的图像数据、特征数据和物理参数保存在共享数据库中。
18、s340:结果评估：评估深度学习模型识别出的结果，包括对准确性和置信度的评估；
19、s350:深度学习模型迭代：定期评估模型的性能，根据新收集的数据进行迭代。
20、所述一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，所述深度学习模型对图像数据中的铁轨缺陷识别方法包括以下步骤：
21、s321:输入经图像分割与特征提取后的图像数据与特征数据，通过分割图像以提取铁轨区域，捕获与缺陷相关的特征数据；
22、s322:输入经预处理后的物理参数，包括铁轨温度、振动强度和电磁场强度及其变化数据，综合分析铁轨状态；
23、s323:使用经过训练和优化后的深度学习模型对步骤s321和s322输入的数据进行分析和处理，检测铁轨缺陷并进行分类，包括裂纹、磨损和变形；
24、s324:检测结果分析和记录，包括存储检测结果、物理数据和位置信息，以及更新缺陷类型统计，有助于维护铁轨安全和进行进一步的数据分析；
25、s325:以可视化的方式输出检测结果，方便操作员或维护人员采取适当的行动。
26、所述一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，所述共享数据库安装在一个基于区块链的开放数据共享平台上；共享数据库具备数据存储与分析功能；所述共享数据库采用关系型数据库或时间序列数据库。
27、所述一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，所述深度学习模型迭代通过使用持续集成/持续部署(continuous integration，ci/cont inuous deployment，cd)工具实现模型迭代流程自动化。
<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述方法由GPU服务器执行，所述GPU服务器与传感器之间通过无线或有线通信实现数据交换；所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述传感器包括高清摄像设备、红外传感器、3D激光扫描设备和量子传感器之一种或多种组合。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述步骤S200中预处理还包括对铁轨原始数据中的图像数据和物理参数的数据增强、滤波、数据平滑和校准一种或多种方法组合处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，所述步骤S300中的深度学习模型采用卷积神经网络或循环神经网络来处理图像数据，所述深度学习模型是基于TensorFlow深度学习框架或PyTorch深度学习框架，并且是经过预训练的VGG深度学习模型或ResNet深度学习模型，实现对铁轨数据的分析和铁轨缺陷的识别。
5.根据权利要求1或4所述的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述步骤S300中使用深度学习模型识别铁轨缺陷包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述深度学习模型对图像数据中的铁轨缺陷识别方法包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述共享数据库安装在一个基于区块链的开放数据共享平台上；共享数据库具备数据存储与分析功能；所述共享数据库采用关系型数据库或时间序列数据库。
8.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述深度学习模型迭代通过使用持续集成/持续部署工具实现模型迭代流程自动化。
9.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述步骤S500中的报警是通过自动发送短信或电子邮件的方式实现。
10.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述高清摄像设备采用工业级摄像头，可在高速运动中仍能稳定捕捉图像；工业级摄像头安装防震动平台上确保摄像头稳定，在摄像头前加装保护罩，防止灰尘和水滴对图像质量的干扰；
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【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述方法由gpu服务器执行，所述gpu服务器与传感器之间通过无线或有线通信实现数据交换；所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述传感器包括高清摄像设备、红外传感器、3d激光扫描设备和量子传感器之一种或多种组合。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述步骤s200中预处理还包括对铁轨原始数据中的图像数据和物理参数的数据增强、滤波、数据平滑和校准一种或多种方法组合处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，其特征在于：所述一种基于图像识别的铁轨安全检测方法，所述步骤s300中的深度学习模型采用卷积神经网络或循环神经网络来处理图像数据，所述深度学习模型是基于tensorflow深度学习框架或pytorch深度学习框架，并且是经过预训练的vgg深度学习模型或resnet深度学习模型，实现对铁轨数据的分析和铁轨缺陷的识别。
5.根据权利要求1或4所述的一种基于图像识别的铁轨安全检测方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：周晓健，
申请(专利权)人：海南科技职业大学，
类型：发明
国别省市：
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