[发明专利]一种基于图像识别的轨道检测方法及系统

说明书

本发明属于轨道检测技术领域，具体涉及一种基于图像识别的轨道检测方法及系统，包括以下步骤:S1，采集扣件图像、钢轨光带图像、道床板图像以及里程数据；S2，通过图像处理对扣件图像、钢轨光带图像和道床板图像进行分析识别，结合里程数据，得到扣件数据、钢轨光带数据和道床板数据；S3，将扣件数据、钢轨光带数据和道床板数据，分别存入数据库的钢轨光带数据图表库、扣件数据图表库和道床板数据图表库；S4，将各数据图表库里的数据与预存的轨道正常数据进行对比绘图分析，生成分析图和分析报表。本发明通过对轨道扣件的检测、钢轨光带的检测和道床板裂纹的检测，得到轨道平稳性的分析图和分析报表，高效、精确且智能。

技术领域

本发明属于轨道检测技术领域，具体涉及一种基于图像识别的轨道检测方法及系统。

背景技术

随着高速铁路的发展，列车运行速度越来越快，对轨道平稳性的要求不断提高。然而，受到铁路修建、地理环境以及列车运行等因素的影响，轨道的平稳性难免会出现问题。由于轨道的平稳性会直接影响列车的运行安全，因此，对于轨道平稳性的检测，事关广大人民的生命财产安全。轨道平稳性的检测包括对轨道扣件检测、钢轨光带检测、道床板检测等。

传统的检测方式是通过人工观察的方式进行检测，这样的检测方式有安全隐患也不准确。随着科技的发展，目前市面上已经有无砟轨道裂纹检测设备，可用于单条裂纹的检测，但由于检测面积小，需检测指定裂纹，无法对道床板(嵌缝胶)裂纹情况进行排查检测，不适宜高铁无砟轨道检测。目前尚无无砟轨道扣件规格(标号)识别的设备。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种基于图像识别的轨道检测方法及系统，通过对轨道扣件的检测、钢轨光带的检测和道床板裂纹的检测，得到轨道平稳性的分析图和分析报表，高效、精确且智能。

为达到上述目的，本发明提供的一种基于图像识别的轨道检测方法，包括以下步骤:

S1，分别采集扣件图像、钢轨光带图像、道床板图像以及里程数据；

S2，通过图像处理分别对所述扣件图像、所述钢轨光带图像和所述道床板图像进行分析识别，结合所述里程数据，分别得到扣件数据、钢轨光带数据和道床板数据；

S3，将所述扣件数据、所述钢轨光带数据和所述道床板数据，分别存入数据库的钢轨光带数据图表库、扣件数据图表库和道床板数据图表库；

S4，将所述扣件数据图表库、所述钢轨光带数据图表库和所述道床板数据图表库里的数据与预存的轨道正常数据进行对比绘图分析，生成分析图和分析报表。

优选地，所述S2中通过图像处理对所述扣件图像进行分析识别，结合所述里程数据，得到扣件数据具体为：

对所述扣件图像进行垫板边缘识别，所述边缘识别包括上下边缘识别和左右边缘识别，通过对左右边缘识别提取纵向中心线，通过对上下边缘识别得到所述纵向中心线在上下边缘间的距离，进而得到垫板厚度数据；

对所述扣件图像进行挡板图像识别，进一步识别所述挡板图像中的挡板型号字样，进而得到挡板型号数据；

结合所述里程数据，得到扣件数据，所述扣件数据包括所述里程数据、所述垫板厚度数据和所述挡板型号数据。

优选地，所述S2中通过图像处理对所述钢轨光带图像进行分析识别，结合所述里程数据，得到钢轨光带数据具体为：

对所述钢轨光带图像进行钢轨边缘识别，得到预设长度的钢轨表面图像；

对所述钢轨表面图像每间隔设定距离进行光带识别，得到N组初步的光带宽度值和光带中心距边缘距离值，再进行求和平均值，得到最终的光带宽度数据和光带中心距边缘距离数据；

结合所述里程数据，得到钢轨光带数据，所述钢轨光带数据包括所述里程数据、所述光带宽度数据和所述光带中心距边缘距离数据。