[发明专利]一种列车轮对踏面图像定位提取方法

权利要求书

1.一种列车轮对踏面图像定位提取方法，其特征在于，所述方法包括：

图像采集；

图像预处理：对采集的图像进行滤波和增强处理；并对滤波和增强处理后的图像进行数据标注；

模型构建：构建改进的语义分割UNet网络模型；模型生成：输入经所述数据标注的图像数据集，对所述改进的语义分割UNet网络模型进行训练以及验证，得到最佳的踏面分割模型；

踏面图像定位提取：利用所述踏面分割模型对滤波和增强处理后的图像预测，得到踏面的二值化图像；利用多项式拟合技术，在所述二值化图像的基础上进行踏面定位，分别得到踏面的左边界和右边界；根据踏面定位的左边界和右边界坐标，即可提取出对滤波和增强处理后的图像的踏面区域。

2.如权利要求1所述的一种列车轮对踏面图像定位提取方法，其特征在于，所述模型构建：在下采样阶段增加特征通道大小。

3.如权利要求1或2所述的一种列车轮对踏面图像定位提取方法，其特征在于，所述模型构建：在上采样阶段加入注意力机制。

4.如权利要求3所述的一种列车轮对踏面图像定位提取方法，其特征在于，所述注意力机制：将下采样阶段的卷积层DC1和对应上采样阶段的卷积层UC1作为输入，分别经过3x3卷积层，将它们变为相同数量的通道数；然后将其相加，并依次通过relu激活层、3x3的卷积层、1x1的卷积层和sigmoid激活层，得到一个0到1的注意力特征图，记为TZ；将TZ乘以DC1得到注意力机制的输出，记为OP，最后将OP与上采样阶段的上采样输出UO进行特征联合。

5.如权利要求1或2所述的一种列车轮对踏面图像定位提取方法，其特征在于，所述模型构建：所述下采样阶段和上采样阶段均包括4次采样。

6.如权利要求1或2所述的一种列车轮对踏面图像定位提取方法，其特征在于，所述得到踏面的左边界和右边界：通过所述二值化图像的梯度信息，可在二值化图像的顶部、底部及中间部分进行边界寻点，分别记为Pos_c1、Pos_c2、Pos_c3，则有Pos_c＝{Pos_c1、Pos_c2、Pos_c3}，采用多项式拟合技术对踏面边界点位置Pos_c进行拟合，即可得到完整的踏面曲线边界，记左边界为Lt；同理，可得出踏面的右边界，记为Rt。

7.如权利要求1或2所述的一种列车轮对踏面图像定位提取方法，其特征在于，所述数据标注：采用LabelMe工具对滤波和增强后的图像Img2标注，生成具有图像轮廓信息的mask数据；

将图像Img2以及相应标注后图像mask构成模型训练所需的数据集，记数据集为ImgSet；并将数据集ImgSet进行分割，部分数据集用于模型训练，剩余部分数据集用于验证测试生成最佳模型。

8.如权利要求1或2所述的一种列车轮对踏面图像定位提取方法，其特征在于，所述图像采集：轨道两侧固定设有多个线阵相机，采用线阵相机对踏面图像采集。

9.如权利要求1或2所述的一种列车轮对踏面图像定位提取方法，其特征在于，采用高斯滤波实现对采集的图像滤波去噪处理；采用自适应对比度增强算法对滤波后的图像进行增强处理。