[发明专利]一种铁轨扣件状态检测方法及系统

说明书

本申请提供一种铁轨扣件状态检测方法及系统，所述铁轨扣件状态检测方法包括获取待识别铁轨扣件图像，并输入至第一铁轨环境分割模型及第二铁轨环境分割模型，得到螺母、铁轨及扣件的中心点坐标信息以及轮廓点坐标信息；根据扣件的中心点及轮廓点坐标信息得到待识别铁轨扣件局部图像，输入至扣件状态检测模型，得到初始预测状态；根据螺母、铁轨及扣件的中心点及轮廓点坐标信息，得到状态辅助判断信息，进一步得到待识别铁轨扣件图像的状态类别。本申请提供的检测方法通过螺母、铁轨以及扣件的中心点及轮廓点坐标信息得到扣件的位置以及形态，得到状态辅助判断信息，结合扣件的初始预测状态，实现铁轨扣件状态的高精度检测。

技术领域

本申请涉及轨道状态检测技术领域，尤其涉及一种铁轨扣件状态检测方法及系统。

背景技术

铁轨扣件，作为铁轨与软枕衔接的紧固件，其作用是将铁轨固定在软枕上，保持轨距和防止铁轨相对于软枕的纵横向移动，是保证铁路运营安全的关键部件。因此，铁轨扣件状态的检测在铁路自动化检测工作中非常重要。

目前的铁轨扣件状态检测方法，是通过基于计算机的轨道巡检车携带的工业相机，实时采集铁轨扣件图像，传输至具有计算能力的服务器中。对采集到的扣件图像进行状态识别，判断扣件是否存在异常。

铁路轨道一般由扣件、螺母、软枕以及轨道组成，因此采集到的铁轨扣件图像也包括扣件、螺母、软枕以及轨道，参见图1。在对铁轨扣件图像进行状态识别时，需要先将采集到铁轨扣件图像中的铁轨扣件区域识别出来，再进行铁轨扣件状态检测。铁轨扣件状态一般包括正常、扣件倾斜、扣件缺损，参见图2a-图2d。图2a表示铁轨扣件正常，图2b表示铁轨扣件倾斜，图2c和图2d表示铁轨扣件缺损。

但是目前的铁轨扣件状态检测方法的侧重点在于铁轨扣件本身外形的识别中，很难捕捉到如图2b所示的铁轨扣件倾斜以及图2c所示的铁轨扣件缺损等较为微小的异常状态，导致铁轨扣件状态检测的精度不高。

发明内容

为了解决目前的铁轨扣件状态检测方法很难捕捉到铁轨扣件倾斜以及缺损等较为微小的异常状态，导致铁轨扣件状态检测的精度不高的问题，本申请通过以下方面提供一种铁轨扣件状态检测方法及系统。

本申请第一方面提供一种铁轨扣件状态检测方法，所述方法包括：

获取待识别铁轨扣件图像；

将待识别铁轨扣件图像输入至第一铁轨环境分割模型以及第二铁轨环境分割模型；

第一铁轨环境分割模型响应于输入的待识别铁轨扣件图像，输出第一坐标信息，第一坐标信息包括螺母的中心点坐标信息以及轮廓点坐标信息、铁轨的中心点坐标信息以及轮廓点坐标信息；

第二铁轨环境分割模型响应于输入的待识别铁轨扣件图像，输出第二坐标信息，第二坐标信息包括待识别铁轨扣件的中心点坐标信息以及轮廓点坐标信息；

根据第二坐标信息，得到待识别铁轨扣件局部图像；

将待识别铁轨扣件局部图像输入至扣件状态检测模型；

扣件状态检测模型响应于输入的待识别铁轨扣件局部图像，输出待识别铁轨扣件图像的初始预测状态；

根据第一坐标信息和第二坐标信息，得到待识别铁轨扣件图像的状态辅助判断信息，其中状态辅助判断信息为缺损或者倾斜或者正常；

当状态辅助判断信息为缺损时，输出待识别铁轨扣件图像的状态类别为缺损；

当状态辅助判断信息为倾斜时，输出待识别铁轨扣件图像的状态类别为倾斜；

当状态辅助判断信息为正常时，输出待识别铁轨扣件图像的状态类别为初始预测状态。

可选的，根据第一坐标信息和第二坐标信息，得到待识别铁轨扣件图像的状态辅助判断信息，包括：