[发明专利]钢轨磨损位置的识别方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种钢轨磨损位置的识别方法，其特征在于，包括：

获取包含磨损位置的钢轨长图像；

根据获得的钢轨长图像获取钢轨区域长图像，并根据所述钢轨区域长图像获取一系列钢轨区域图像帧；

利用预先建立的高斯混合模型判断所有钢轨区域图像帧中的像素是否是磨损点；

对所述钢轨区域长图像中的每个像素点进行如下操作：获取将该像素点判断为磨损点的钢轨区域图像帧的个数；当获得的个数大于预设个数，确定该像素点为磨损点；

根据确定的钢轨区域长图像中的磨损点确定钢轨区域的磨损位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先建立的高斯混合模型判断所有钢轨区域图像帧中的像素是否是磨损点，包括：

对获得的每一帧钢轨区域图像进行如下操作：

利用获得的当前钢轨区域图像帧调整基于上一帧钢轨区域图像得到的混合高斯模型，得到更新的混合高斯模型，并将更新的混合高斯模型作为下一帧钢轨区域图像调整对象；

利用更新的混合高斯模型计算当前钢轨区域图像帧中每个像素点是磨损点的概率；

当获得的概率大于预设概率，确定该像素点是磨损点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获得的钢轨长图像获取钢轨区域长图像，包括：

对获得的钢轨长图像进行图像均衡化处理和二值化处理；

使用霍夫变换检测处理后钢轨长图像中包含的直线；

根据检测到的直线截取其中的钢轨区域，得到钢轨区域长图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据钢轨区域长图像获取一系列钢轨区域图像帧，包括：

设定窗口的边长为所述钢轨区域长图像中钢轨的宽度；

沿钢轨方向以预设步长对所述钢轨区域长图像进行滑窗，得到所述一系列钢轨区域图像帧。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设步长包括：所述钢轨区域长图像中钢轨的宽度的十分之一。

6.一种钢轨磨损位置的识别装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取包含磨损位置的钢轨长图像；

第二获取模块，用于根据获得的钢轨长图像获取钢轨区域长图像，并根据所述钢轨区域长图像获取一系列钢轨区域图像帧；

第一处理模块，用于利用预先建立的高斯混合模型判断所有钢轨区域图像帧中的像素是否是磨损点；

第二处理模块，用于对所述钢轨区域长图像中的每个像素点进行如下操作：获取将该像素点判断为磨损点的钢轨区域图像帧的个数；当获得的个数大于预设个数，确定该像素点为磨损点；

第三处理模块，用于根据确定的钢轨区域长图像中的磨损点确定钢轨区域的磨损位置。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一处理模块具体用于：

对获得的每一帧钢轨区域图像进行如下操作：

利用获得的当前钢轨区域图像帧调整基于上一帧钢轨区域图像得到的混合高斯模型，得到更新的混合高斯模型，并将更新的混合高斯模型作为下一帧钢轨区域图像调整对象；

利用更新的混合高斯模型计算当前钢轨区域图像帧中每个像素点是磨损点的概率；

当获得的概率大于预设概率，确定该像素点是磨损点。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块具体用于：

对获得的钢轨长图像进行图像均衡化处理和二值化处理；

使用霍夫变换检测处理后钢轨长图像中包含的直线；

根据检测到的直线截取其中的钢轨区域，得到钢轨区域长图像。