[发明专利]一种基于低秩矩阵分解的铁轨异物检测方法

摘要

本发明公开一种基于低秩矩阵分解的铁轨异物检测方法，属于计算机视觉技术领域。实施过程包括：1)对无人机航拍铁路图像进行直线检测并对直线组进行筛选，找到铁轨边缘直线，确定需要检测处理的区域；2)对铁轨区域提取像素向量并进行聚类处理，可划分为枕木和石子两个子集；3)对两个子集构成的矩阵进行低秩矩阵分解，并与求得的带有背景信息的低秩矩阵作差得到前景矩阵；4)对前景矩阵进行滤波和阈值分割即可确定异物在铁轨中的位置。本发明通过一种基于低秩矩阵分解的算法对铁轨异物进行检测，利用空基监视实时传回的画面快速确认异物，可用于铁路安全监测等领域。

主权项

1.一种基于低秩矩阵分解的铁轨异物检测方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一、接收无人机搭载相机拍摄的航拍图像并输入计算机中，对图像进行预处理，然后通过直线检测算法对全局进行直线检测，得到直线组；根据铁轨长度以及铁轨和枕木之间的直线夹角的相关性对所求的直线组进行筛选，计算出铁轨边缘直线，划分铁轨区域；步骤二、依次取铁轨区域进行处理，针对每一个铁轨边缘的左侧边缘，沿枕木方向向铁轨区域提取像素向量，对像素向量组进行聚类，分离成两个子集并构成对应分类矩阵；步骤三、对分类矩阵在各自类型下进行低秩矩阵分解，求出低秩矩阵；对分类矩阵和低秩矩阵作差求得矩阵E，即前景目标异物信息；步骤四、对矩阵E进行预处理，对阈值分割后的结果定位并返回原图像中，以此确定异物在原图像中所在位置，完成铁轨异物检测。