[发明专利]基于轨道视觉特征谱的轨道入侵物检测方法

说明书

本发明提供了一种基于轨道视觉特征谱的轨道入侵物检测方法。该方法包括: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6种图像拍摄和仿射变化建立特征图像库，基于所述轨道特征图像库构建轨道视觉特征谱；利用所述轨道视觉特征谱与待检测的轨道图像特征进行特征匹配，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。本发明提出的轨道视觉特征谱理论及基于轨道视觉特征谱理论的入侵物检测方法，可以运用到基于无人机的入侵物检测系统中，解决了传统检测系统可靠性差、成本昂贵的问题。该方法特征提取和匹配速度快，可以有效地检测出轨道中的入侵物，可以运用到基于无人机的入侵物检测系统中。

技术领域

本发明涉及轨道线路环境安全检测技术领域，具体涉及一种基于轨道视觉特征谱的无人机载轨道入侵物检测方法。

背景技术

近年来，轨道交通里程特别是西部复杂地貌环境下铁路里程不断增加，亚欧高速铁路建设，以及严峻的国际安全局势影响，使能用于无人机载入侵物识别设备的轨道线路入侵物快速识别方法和技术成为迫切需求。

在我国现有的轨道安全检测系统中，主要采用定点安装监控相机、值班人员实时观察方式来检查轨道线路状况。此种方式需要在轨道线路上点式分布安装相机，安装和维护成本高，同时在西部山区、无人区等恶劣复杂地貌环境影响下，无法推广运用；通过工作人员对监控视频的长时间盯控，判断当前轨道线路安全状态，容易因为疲劳疏忽等因素造成安全隐患。

国内外研究人员研究的基于固定相机的轨道入侵物智能识别算法，多数以图像像素特征作为模板，采用背景差分或对背景进行建模方法，检测是否存在入侵物。此方法容易受周围环境影响，模板需要实时更新，无法应用到无人机载移动相机平台入侵物检测系统中。

发明内容

本发明的实施例提供了一种基于轨道视觉特征谱的轨道入侵物检测方法，以实现通过无人机载相机对轨道线路环境安全态势进行有效地检测。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种基于轨道视觉特征谱的轨道入侵物检测方法，具体包括：

沿轨道线路以一定高度、角度和速度巡航并拍摄图像，通过不同天气、不同角度等实际采集方法，或图像变换等后处理方法，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，基于所述轨道特征图提取特征描述并压缩编码，融合地理位置信息构建轨道视觉特征谱；

将所述待检测的轨道图像与同地理位置的轨道视觉特征谱进行特征匹配，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。

进一步地，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，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，并构建轨道视觉特征谱，具体过程包括：

(1)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，根据相机的具体视角和图像中的轨道长度划定轨道特征模板区间，采集轨道图像数据和定位信息。通过不同天气、不同角度下使用无人机采集方式，以及通过图像变换等后处理方式，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，建立不同地理位置下的轨道特征图。具体算法包括：

1)计算像素梯度

运用Sobel算子的水平方向模板▽_x和垂直方向模板▽_y，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)计算梯度方向

由图像中每个像素点的水平梯度和垂直梯度求得水平方向平方梯度和垂直方向平方梯度如式(3)所示：