[发明专利]一种钢轨轨道上异物检测的方法

权利要求书

1.一种钢轨轨道上异物检测的方法，其特征在于，包含：

S1、利用双轨探伤小车对钢轨进行拍摄，并将拍摄的图片传输至主机，主机将所有图片汇集生成原始数据集，将原始数据集进行筛选标注处理，从而生成训练数据集；

S2、将训练数据集分成训练集和测试集，将训练数据集导入至SSD算法中，利用SSD算法建立SSD网络结构预系统和SSD网络结构检测系统，将训练集导入SSD网络结构预系统中进行训练，使SSD网络结构预系统达到预期标准，其中，SSD网络结构预系统具备数据集模块、模型模块、训练模块和评估模块；

S3、使用SSD网络结构预系统对测试集内的图片进行预处理，将预处理后生成的新图片导入至SSD网络结构检测系统中进行训练，SSD网络结构检测系统中内置检测模块，经检测模块处理后输出图片并判断该图片是否有异物，若有，在该图片上标出异物所在的位置；

S4、若SSD网络结构预系统判定正常记录，继续拍摄图片生成原始数据集，再次导入至SSD算法，对SSD网络结构预系统进行完善，直至利用测试集测试SSD网络结构预系统达到预期标准；

S5、后期采集的图片直接导入至SSD网络结构检测系统内，SSD网络结构检测系统对图片进行判别并输出检测结果；

所述步骤S2中，利用SSD算法进行计算训练，SSD算法对异物的大小和所处位置进行检测并分析，结合大量图片并对图片进行特征提取，建立同一位置不同大小异物放置样式的模拟信息，并将信息导入至SSD网络结构预系统中，同时也会建立同一位置异物放置的角度和以钢轨边线为样本的异物所处的距离的模拟信息，并将信息导入至SSD网络结构预系统中，两组信息在SSD网络结构预系统中结合生成一组新的信息组，三种信息组同时存在SSD网络结构预系统中，提高SSD网络结构预系统对侧视图片检测的准确性，SSD算法检测钢轨、钢轨扣件和异物的色度和阴影标准，并将不同信息组合导入至SSD网络结构预系统中，增加SSD网络结构预系统对异物的识别能力。

2.如权利要求1所述的钢轨轨道上异物检测的方法，其特征在于，所述步骤

S1具体包括：

S101、利用双轨探伤小车对钢轨进行拍摄，并将拍摄的图片传输至主机，其中，所述双轨探伤小车在拍摄时，既需要拍摄轨面上的异物，也需要拍摄固定钢轨的扣件上的异物；

S102、判断所述双轨探伤小车拍摄的图片的数量是否大于或等于设定阈值，若是，进行步骤S103，若否，重复步骤S101；

S103、主机将所有图片汇集生成训练数据集。

3.如权利要求1所述的钢轨轨道上异物检测的方法，其特征在于，所述步骤

S1具体包括：

S101、利用双轨探伤小车对钢轨进行拍摄，并将拍摄的图片传输至主机；

S102、主机将所有图片汇集生成原始数据集；

S103、筛选出原始数据集中存在异物的图片并将该图片进行标注，从而生成训练数据集。

4.如权利要求1、2或3所述的钢轨轨道上异物检测的方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：

对拍摄设备进行特殊处理，设置拍出来图片上的钢轨和钢轨扣件具有色度标准，也需要让异物在图片上显示出阴影程度，异物的阴影程度根据异物的体积变化，异物体积从大变小对应阴影程度的从浅变深。

5.如权利要求1所述的钢轨轨道上异物检测的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，将训练数据集的图片根据7∶3的比例分成训练集和测试集。

6.如权利要求1所述的钢轨轨道上异物检测的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，SSD算法对各图片中异物的大小和所处位置进行检测并分析，结合大量图片并对图片进行特征提取，建立同一位置不同大小异物放置样式的模拟信息，并将信息导入至SSD网络结构预系统中，同时也会建立同一位置异物放置的角度和以钢轨边线为样本的异物所处的距离的模拟信息，并将信息导入至SSD网络结构预系统中，两组信息在SSD网络结构预系统中结合生成一组新的信息组，三种信息组同时存在SSD网络结构预系统中，提高SSD网络结构预系统对俯视图片检测的准确性。