[发明专利]一种列车轮对踏面图像定位提取方法

说明书

本发明公开了一种列车轮对踏面图像定位提取方法，包括图像采集；图像预处理：滤波、增强并数据标注；构建基于改进的语义分割UNet网络模型；模型生成：输入经所述数据标注的数据集，对所述网络模型训练、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进行踏面定位，分别得到踏面的左边界和右边界，从而提取出图像的踏面区域。本发明通过线阵相机扫描获取踏面图像，采用基于语义信息的神经网络踏面图像定位提取技术，针对车速均匀与非均匀下的情况下，能够将踏面图像自动、高效、稳定地定位和提取，提高通过式车轮踏面缺陷在线检测的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及到轨道交通领域，特别涉及到一种列车轮对踏面图像定位提取方法。

背景技术

列车车轮是列车走行部的重要部件之一，其长期与轨道接触，在发生摩擦、冲撞等情况下，会造成车轮踏面出现剥离、擦伤等缺陷，而车轮踏面缺陷对列车本身及乘客的乘车体验都有较大影响，重则影响列车运行安全。列车车轮踏面定位和提取作为通过式车轮踏面缺陷在线检测过程的一部分，也是实现车轮踏面缺陷在线检测的前提。

通过线阵相机采集车轮踏面数据，实现轮对踏面的成像，由于成像视野较大，采集到的原始图像不但有踏面区域还有非踏面区域的干扰，故要对原始图像进行处理，提取车轮踏面区域。由于相对运动的存在，使得线阵相机成像受列车车速影响较大，当车速均匀时，线阵相机可以获取较好的踏面图像，当车速非均匀时，获取到的踏面图像会出现拍摄位置变化，拉伸或压缩现象。

中国专利ZL202210371677.0公开了一种基于多线阵相机车轮踏面拼接方法，采用三级定位的传统图像方法进线踏面定位和提取，该方法在车速均匀情况下可以较好提取踏面，但在车速非均匀情况下，该方法无法稳定的进行踏面定位和提取，更易受到非踏面区域的干扰。

发明内容

本发明目的是提出一种列车轮对踏面图像定位提取方法，在车速均匀与非均匀下的情况下，均能够将踏面图像自动、高效、稳定地进行定位和提取。

本发明的技术方案如下：

一种列车轮对踏面图像定位提取方法，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。

进一步的，所述模型构建：在下采样阶段增加特征通道大小。

进一步的，所述模型构建：在上采样阶段加入注意力机制。

更进一步的，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。

进一步的，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。