[发明专利]基于轨道视觉特征谱的轨道入侵物检测方法

权利要求书

1.一种基于轨道视觉特征谱的轨道入侵物检测方法，其特征在于，包括：

沿轨道线路以一定高度、角度和速度巡航并拍摄图像，利用图像数据，针对旋转、亮度、视角、清晰度、尺度和压缩比6种图像拍摄和仿射变化建立轨道特征图像库，基于所述轨道特征图像库构建轨道视觉特征谱；

将所述轨道视觉特征谱与待检测的轨道图像进行特征匹配，根据匹配结果判断所述待检测的轨道图像中是否存在轨道入侵物；

所述的沿轨道线路以一定高度、角度和速度巡航并拍摄图像，利用图像数据，针对旋转、亮度、视角、清晰度、尺度和压缩比6种图像拍摄和仿射变化建立轨道特征图像库，基于所述轨道特征图像库构建轨道视觉特征谱，包括：

利用搭载云台相机的无人机沿轨道线路以一定高度、角度和速度巡航并拍摄图像，依据图像中的轨道长度划定轨道特征模板区间，根据图像数据，针对旋转、亮度、视角、清晰度、尺度和压缩比6种拍摄和仿射变化建立轨道特征图像库，基于所述轨道特征图像库构建轨道视觉特征谱，上述处理过程包括如下6个处理步骤：

1)计算像素梯度

运用Sobel算子的水平方向模板和垂直方向模板计算轨道图像数据中每个像素的水平梯度值和垂直梯度值如式(1)和式(2)所示：

式(2)中f(x,y)为图像数据；

2)计算方向场

由图像数据中每个像素点的梯度算子求得水平方向平方梯度和垂直方向平方梯度如式(3)所示：

对每一个以像素(i,j)为中心的图像滑窗子块w×w，计算平均平方梯度值Δ_x(i,j)和Δ_y(i,j)，如式(4)所示：

计算该子块梯度的平均方向为式(5)所示：

3)轨道定位

对轨道图像按照上述公式(3)、(4)和(5)提取出方向场，根据方向场得到该轨道图像的梯度图像和梯度值，以所述轨道图像的梯度值为阈值对所述轨道图像进行阈值化处理；

去除背景影响，运用Canny边缘检测，得出轨道图像中的轨道的位置；

4)限界提取

根据所述轨道图像中的轨道的位置和铁路限界定义提取轨道图像中的轨道限界区域，该轨道限界区域包括轨道、路基在内的铁路限界区域以及铁路限界区域向外延伸的缓冲区域，计算轨道图像中每一个像素与其最近的轨道像素的距离，将其距离小于等于轨道宽度的区域标记为铁路限界区域；

5)ALP特征提取

提取出每个轨道限界区域的ALP特征，对提取出的轨道限界区域的ALP特征进行压缩编码；

6)轨道视觉特征谱的构建

以每个轨道限界区域的地理位置作为区间索引，将每个轨道限界区域的地理位置与每个轨道限界区间的ALP特征融合，综合该轨道段所有轨道限界区间的融合特征，构建完成轨道视觉特征谱。