一种道岔钢轨光带的识别方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种道岔钢轨光带的识别方法、系统、设备及存储介质，涉及图像识别技术领域，包括获取第一信息和待识别图像；对第一信息进行预处理，得到预处理后的第一信息；将预处理后的第一信息输入图像分割模型进行训练，得到训练后的图像分割模型；将待识别图像输入训练后的图像分割模型，得到分割图像；对分割图像进行处理，得到待识别图像的光带边缘像素坐标集；根据边缘像素坐标集计算，得到光带宽度和光带中心线；通过光带宽度和光带中心线判断所述待识别图像中的道岔钢轨光带是否异常。本发明专利技术通过对道岔钢轨钢带图像进行处理，能够准确计算光带宽度和光带中心线，通过光带宽度和光带中心线能够高效的判断光带是否异常。和光带中心线能够高效的判断光带是否异常。和光带中心线能够高效的判断光带是否异常。

【技术实现步骤摘要】
一种道岔钢轨光带的识别方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像识别
，具体而言，涉及一种道岔钢轨光带的识别方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在实际工程中，我国道岔钢轨表面光带检测主要还依赖于人工，光带自动检测方法也未涉及光带宽度及中心线的测量与确定，并且均为区间线路钢轨顶面光带检测，难以在道岔区钢轨光带识别中应用。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种道岔钢轨光带的识别方法、系统、设备及存储介质，以解决上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0004]一方面，本申请提供了一种道岔钢轨光带的识别方法，包括：
[0005]获取第一信息和待识别图像，所述第一信息包括在不同光照下以及不同道岔类型环境下的道岔区钢轨光带图像；对第一信息进行预处理，得到预处理后的第一信息；将预处理后的第一信息输入图像分割模型进行训练，得到训练后的图像分割模型；将待识别图像输入训练后的图像分割模型，得到分割图像；对分割图像进行处理，得到待识别图像的光带边缘像素坐标集；根据边缘像素坐标集计算，得到光带宽度和光带中心线；通过光带宽度和光带中心线判断所述待识别图像中的道岔钢轨光带是否异常。
[0006]第二方面，本申请还提供了一种道岔钢轨光带的识别系统，包括：
[0007]获取单元，用于获取第一信息和待识别图像，所述第一信息包括在不同光照下以及不同道岔类型环境下的道岔区钢轨光带图像；
[0008]第一处理单元，用于对第一信息进行预处理，得到预处理后的第一信息；
[0009]建模单元，用于将预处理后的第一信息输入图像分割模型进行训练，得到训练后的图像分割模型；
[0010]分割单元，用于将待识别图像输入训练后的图像分割模型，得到分割图像；
[0011]第二处理单元，用于对分割图像进行处理，得到待识别图像的光带边缘像素坐标集；
[0012]计算单元，用于根据边缘像素坐标集计算，得到光带宽度和光带中心线；
[0013]判断单元，用于通过光带宽度和光带中心线判断所述待识别图像中的道岔钢轨光带是否异常。
[0014]第三方面，本申请还提供了一种道岔钢轨光带的识别设备，包括：存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于执行所述计算机程序时实现所述道岔钢轨光带的识别方法的步骤。
[0015]第四方面，本申请还提供了一种存储介质，所述存储介质为可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述道岔钢轨光带
的识别方法的步骤。
[0016]本专利技术的有益效果为：
[0017]本专利技术通过对道岔钢轨钢带图像进行处理，能够准确计算光带宽度和光带中心线，通过光带宽度和光带中心线能够高效的判断光带是否异常。
[0018]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书，以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0020]图1为本专利技术道岔钢轨光带的识别方法流程图；
[0021]图2为本专利技术实施例中待识别图像；
[0022]图3为本专利技术实施例中得到的分割图像；
[0023]图4为本专利技术实施例中得到的中心线示意图；
[0024]图5为本专利技术实施例中多条光带的中心线示意图；
[0025]图6为本专利技术道岔钢轨光带的识别方法系统结构示意图；
[0026]图7为本专利技术道岔钢轨光带的识别方法设备结构示意图。
[0027]图中标记：
[0028]800、识别设备；810、获取单元；820、第一处理单元；830、建模单元；840、分割单元；850、第二处理单元；860、计算单元；870、判断单元；821、图像筛选单元；822、图像处理单元；823、图像标记单元；824、图像划分单元；831、模型选取单元；832、第一优化单元；833、模型训练单元；834、第二优化单元；851、转化单元；852、分析标记单元；853、第一分割子单元；854、第一获取子单元；861、第二获取子单元；862、第一计算子单元；863、第二计算子单元；864、第一处理子单元；871、第一判断子单元；872、第二判断子单元；873、第三判断子单元；874、第三获取子单元；875、第四判断子单元；900、识别设备；901、处理器；902、存储器；903、多媒体组件；904、I/O接口；905、通信组件。
具体实施方式
[0029]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0030]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一
个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本专利技术的描述中，术语“第一”“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0031]实施例1：
[0032]如图1所示，本实施例提供了一种道岔钢轨光带的识别方法，包括：
[0033]S100、获取第一信息和待识别图像，所述第一信息包括在不同光照下以及不同道岔类型环境下的道岔区钢轨光带图像，所述道岔区钢轨光带图像是在钢轨正上方且连续拍摄的图片。
[0034]可以理解的是，所述第一信息和待识别图像可以通过巡检小车获得。本实施例中所述待识别图像如图2所示。
[0035]S200、对第一信息进行预处理，得到预处理后的第一信息。
[0036]S300、将预处理后的第一信息输入图像分割模型进行训练，得到训练后的图像分割模型。
[0037]S400、将待识别图像输入训练后的图像分割模型，得到分割图像，本实施例中待识别图像的分割图像如图3所示。
[0038]S500、对分割图像进行处理，得到待识别图像的光带边缘像素坐标集。
[0039]S600、根据边缘像素坐标集计算，得到光带宽度和光带中心线，本实施例中待识别图像的光带中心线如图4所示。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种道岔钢轨光带的识别方法，其特征在于，包括：获取第一信息和待识别图像，所述第一信息包括在不同光照下以及不同道岔类型环境下的道岔区钢轨光带图像；对第一信息进行预处理，得到预处理后的第一信息；将预处理后的第一信息输入图像分割模型进行训练，得到训练后的图像分割模型；将待识别图像输入训练后的图像分割模型，得到分割图像；对分割图像进行处理，得到待识别图像的光带边缘像素坐标集；根据边缘像素坐标集计算，得到光带宽度和光带中心线；通过光带宽度和光带中心线判断所述待识别图像中的道岔钢轨光带是否异常。2.根据权利要求1所述的道岔钢轨光带的识别方法，其特征在于，所述道岔区钢轨光带图像是在钢轨正上方拍摄的图片，对分割图像进行处理，得到待识别图像的光带边缘像素坐标集，包括：将分割图像转化为单通道图像；对单通道图像进行连通区域分析，将非连通区域标记像素值255，若连通区域数量为一，则将连通区域标记像素值0；若连通区域数量大于一，将不同连通区域分别选取0
‑
254像素值进行标记；将单通道图像沿水平分成若干条像素行，每条像素行的行高为一个像素；选取单通道图像的任意一个顶点作为坐标轴原点，遍历每条像素行的像素，得到像素值为255的边缘像素坐标集，所述边缘像素坐标集包括左边缘像素坐标和右边缘像素坐标。3.根据权利要求2所述的道岔钢轨光带的识别方法，其特征在于，根据边缘像素坐标集计算，得到光带宽度和光带中心线，包括：获取一个像素点代表的实际距离；逐个选取每条像素行的边缘像素坐标，并将右边缘像素坐标的数值减去左边缘像素坐标的数值再加一，得到每条像素行的像素点数量；根据每条像素行的像素点数量和一个像素点代表的实际距离计算，得到所述每条像素行的光带宽度；逐个取每条像素行的边缘像素坐标的中间坐标，将每条像素行的中间坐标带入贝塞尔曲线，得到一条曲线，对曲线进行平滑处理，得到光带中心线。4.根据权利要求3所述的道岔钢轨光带的识别方法，其特征在于，通过光带宽度和光带中心线判断所述待识别图像中的道岔钢轨光带是否异常，包括：分别判断每行像素行的光带宽度是否符合第一预设阈值，符合则判断像素行的光带正常，不符合则判断像素行的光带异常；统计光带异常的像素行的数量，并根据光带异常的像素行的数量与待识别图像所有像素行数量的数量关系判断得到所述待识别图像中的道岔钢轨光带是否异常；当所述待识别图像中的道岔钢轨光带正常时，计算相邻两条像素行的光带宽度差值，并根据光带宽度差值与第二预设值的大小关系，更新光带是否异常。5.一种道岔钢轨光带的识别系统，其特征在于，包括：获取单元，用于获取第一信息和待识别图像，所述第一信息包括在不同光照下以及不同道岔类型环境下的道岔区钢轨光带图像；
第一处理单元，用于对第一信息进行预处理，得到预处理后的第...

【专利技术属性】
技术研发人员：王平，徐井芒，魏峰，高彦嵩，钱瑶，张傲南，乐明静，杨县才，袁钰雯，
申请(专利权)人：中国国家铁路集团有限公司，
类型：发明
国别省市：