[发明专利]一种面向道岔与非道岔轨道图像的钢轨定位方法

说明书

本发明涉及一种面向道岔与非道岔轨道图像的钢轨定位方法，包括以下步骤：使用高清相机获得铁路轨道的二维图像，并将其转换为灰度图；对当前图像进行预处理，预处理方式包括高斯滤波和直方图均衡；通过直线检测算法提取图像中的所有直线段；将直线段离散为若干点，然后把这些点投影至图像的x轴；最后，采用双滑动窗口遍历图像中的投影数据，就识别出了图像中钢轨的位置。本发明可以快速区分道岔路段图像与非道岔路段图像，能够准确检测出钢轨在图像中的位置。

技术领域

本发明属于轨道缺陷检测领域，尤其涉及一种面向道岔与非道岔轨道图像的钢轨定位方法。

背景技术

得益于高铁技术的愈加成熟和其基础设施的快速扩张，轨道交通已经成为居民出行的主要方式之一。通常情况下，铁路轨道可分为道岔路段和非道岔路段，这两种路段都由钢轨、扣件、轨枕等部分组成。随着列车运行时间的增长，车轮与轨道之间的摩擦和震动将不可避免的导致各种缺陷的产生。例如，钢轨的波磨、剥落以及扣件的丢失、破损等。因此，为了保证列车的行车安全，需要对轨道缺陷进行及时的检出。

在轨道缺陷检测技术发展的早期阶段，人工巡检是主要的缺陷检测方式。但是该方法耗时大、效率低。幸运的是，计算机视觉技术的迅速发展给轨道缺陷检测方法的突破带来了希望。许多大学和铁路研究机构纷纷借助于工业相机实现自动化的轨道缺陷检测。在基于计算机视觉技术的轨道缺陷检测领域中，图像处理是常用方法之一，其实现流程是：1)钢轨粗定位；2)钢轨和扣件的精确定位；3)识别钢轨和扣件中的缺陷。在以上流程中，扣件的精确定位是在已识别出钢轨位置的前提下进行的。首先完成钢轨定位，然后结合轨道图像中存在许多先验知识(比如钢轨与扣件的几何位置关系、钢轨的宽度)，来确定扣件的位置。因此，轨道图像中的钢轨定位是缺陷检测的一个重要任务。

现阶段，较为流行的轨道图像钢轨定位方法是先提取图像中的直线段，然后直接以直线段的长度判断钢轨的位置。换而言之，设定一个阈值，直线段长度大于阈值的即为钢轨所在区域。尽管此方法能够某种程度上实现钢轨位置识别，但是对于一些图像背景复杂(轨道设备干扰)、图像中的钢轨有缺陷(例如：弯曲、破损等)等情况，该方法不能很好的处理。特别是，道岔路段的图像中通常会显示出两根钢轨。在这种情况下，该方法也是无法处理的。因此，亟需研究一种鲁棒的、适用于道岔和非道岔路段的钢轨定位方法。

发明内容

本发明要解决技术问题是：提供一种可以快速、稳定的识别道岔和非道岔轨道图像中钢轨位置的方法。

为了解决上述技术问题，本发明提出的技术方案是：一种面向道岔与非道岔轨道图像的钢轨定位方法：该方法包括以下步骤：

步骤一、通过高清相机拍摄铁路轨道得到二维图像，拍摄时相机的镜头与轨道所在平面保持平行。随后对图像进行预处理，预处理方式包括高斯滤波和直方图均衡。

步骤二、通过直线检测算法(LSD)提取图像中的直线段，并根据式(1)将直线段离散为若干点，式(1)中：(x₁，y₁)，(x₂，y₂)为被离散直线段的首尾端点，k为该直线的斜率，(x，y)为离散点。

P(x,y)←{(x,y)|x＝x₂+(y-y₂)/k,y∈[y₁,y₂],y∈Z} (1)

步骤三、把点集P(x，y)中的数据沿图像的x轴进行投影，得到集合P_x。集合P_x中的点按x值大小升序排列，每个x值包含若干个有相同x值的点。然后，统计每个x位置处所有点中相异y值的个数，记为n_x，，其中P_x的表示方式如下：