[发明专利]一种轨道扣件缺损状态自动检测系统及方法

权利要求书

1.一种轨道扣件缺损状态自动检测系统，其特征在于，包括：

第一定位模块，对轨道的轻枕区域和钢轨区域进行定位；

第二定位模块，根据定位的轻枕区域和钢轨区域，对扣件进行定位；

分割模块，对定位的扣件进行裁剪分割获得若干扣件区域，若干扣件区域形成数据集，数据集包括训练集部分和测试集部分；

处理模块，构建扣件特征词袋；

检测模块，根据扣件特征词袋的扣件特征描述，对扣件缺损异常状态进行识别检测，

所述第一定位模块包括：

第一定位单元，对轨道的轻枕区域进行定位；

第二定位单元，对轨道的钢轨区域进行定位；

所述第二定位模块根据第一定位单元和第二定位单元的定位信息，对扣件进行定位，

所述第一定位单元被配置为根据第一公式计算灰度图像基于水平方向投影统计的差值；

其中，水平统计差数组的极大值对应轻枕的第一边界，结合轻枕的宽度获得轻枕的第二边界；

和/或

所述第二定位单元被配置为根据第一公式计算灰度图像基于垂直方向投影统计的差值；

其中，水平统计差数组的极大值对应钢轨的第一边界，结合钢轨的宽度获得钢轨的第二边界；

第一公式为：HP(i)＝SP(i+1)-SP(i)i＝1,2,…h，SP(i)表示图像第i行的水平统计值，HP(i)表示第i行水平统计差。

2.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述分割模块被配置为将数据集中的扣件区域随机划分为训练集部分和测试集部分。

3.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述第一定位模块进一步包括：

第一修正单元，结合相邻帧图像轻枕位置的互补信息，根据第二公式改进轻枕边界定位的算法；

其中，第二公式为：

edge_pre表示前一帧图像的轨枕位置坐标；ed为经验值，通过实验得到。

4.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述第一定位模块进一步包括：

第二修正单元，结合相邻帧图像钢轨位置的互补信息，根据第二公式改进钢轨边界定位的算法；

其中，第二公式为：

edge_pre表示前一帧图像的轨枕位置坐标；ed为经验值，通过实验得到。

5.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述第二定位模块被配置为：

将钢轨的左边界向左平移预设数量的单位像素，定位为扣件的左边界；

将钢轨的右边界向右平移预设数量的单位像素，定位为扣件的右边界；

将轻枕的上边界定位为扣件的上边界；

将轻枕的下边界定位为扣件的下边界。

6.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述处理模块包括：

计算单元，对所述数据集中每个扣件图像计算Dense SIFT特征向量；

聚类单元，对训练集的扣件图像计算出的Dense SIFT特征向量通过K-means进行聚类，得到多个特征单词组成的视觉特征词典；

分解单元，对数据集中每个扣件图像进行空间金字塔分解；

处理单元，将分解的每个尺度的Dense SIFT特征，在特征词典上进行分布统计形成扣件多尺度融合特征的单词直方图。

7.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述检测模块被配置为：

根据扣件特征词袋的扣件特征描述，利用直方图交叉核函数定义词袋特征向量的非线性变换，所述非线性变换为：

其中x,z∈Rⁿ为特征向量；

结合直方图交叉核函数选择SVM的其他最优参数，在训练数据集上对其进行训练调优。