[发明专利]适用于列车的视觉定位与缺陷检测方法和装置

权利要求书

1.一种适用于列车的视觉定位与缺陷检测方法，其特征在于：所述方法包括：

获取待测区域的二维图像信息与三维点云信息，并对所述二维图像信息进行预处理；

将预处理后的所述二维图像信息输入第一视觉定位网络模型，以确定所述二维图像信息中的第一目标信息；

将所述第一目标信息输入第一缺陷网络模型，以确定所述第一目标信息是否存在明显缺陷；

根据所述第一目标信息标定所述三维点云信息，以确定所述三维点云信息中的第二目标信息；

提取所述第二目标信息的深度特征，以确定所述第二目标信息是否存在深度缺陷；

其中，所述第一视觉定位网络模型与第一缺陷网络模型均为已训练的卷积神经网络模型。

2.根据权利要求1所述的适用于列车的视觉定位与缺陷检测方法，其特征在于，所述获取待测区域的二维图像信息与三维点云信息，并对所述二维图像信息进行预处理，其中，所述二维图像信息采用面阵相机采集，所述三维点云信息采用三维激光轮廓传感器采集，并借助待测区域的速度信息对动态的所述二维图像信息进行标号。

3.根据权利要求1所述的适用于列车的视觉定位与缺陷检测方法，其特征在于，所述获取待测区域的二维图像信息与三维点云信息，并对所述二维图像信息进行预处理，其中，所述第一视觉定位网络模型的训练包括，以待测区域的第一目标信息为参照物，构建第一目标信息数据集，对待测区域的第一目标信息进行提取与框选，训练初始视觉定位网络模型，以得到第一视觉网络模型。

4.根据权利要求1所述的适用于列车的视觉定位与缺陷检测方法，其特征在于，所述获取待测区域的二维图像信息与三维点云信息，并对所述二维图像信息进行预处理，其中，所述第一缺陷网络模型的训练包括，以第一目标信息的缺陷部位为参照物，构建缺陷检测数据集，对第一目标信息进行缺陷检测，训练初始缺陷网络模型，以得到第一缺陷网络模型。

5.根据权利要求1所述的适用于列车的视觉定位与缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述第一目标信息标定所述三维点云信息，以确定所述三维点云信息中的第二目标信息，其中，包括：对所述三维点云信息构建点云模型，将所述二维图像信息的底面与所述三维点云信息的底面通过坐标映射结合，选取所述二维图像信息与所述三维点云信息的中心点作为坐标原点，以利用所述第一目标信息的坐标位置实现第二目标信息的坐标定位。

6.根据权利要求5所述的适用于列车的视觉定位与缺陷检测方法，其特征在于，所述提取所述第二目标信息的深度特征，以确定所述第二目标信息是否存在深度缺陷，其中，包括：通过对第二目标信息的点云模型进行细粒度筛选，并通过所述三维点云信息的进行裂缝和裂痕筛选。

7.根据权利要求1所述的适用于列车的视觉定位与缺陷检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

输出所述第一目标信息、所述第一目标信息的明显缺陷检测结果、所述第二目标信息和所述第二目标信息的深度缺陷检测结果；

评估并报警所述明显缺陷检测结果和深度缺陷检测结果。