[发明专利]用于列车线阵图像的目标检测方法、系统、装置及介质

说明书

本发明提供了用于列车线阵图像的目标检测方法，实现了在图像切分处完整目标框的获取，提高了目标检测效率，包括：以固定的宽度对线阵图像进行无交叠切分，得到若干尺寸相同的序列图像；进行目标检测，获得被检测目标的种类及目标框；判断图像中目标框边界与图像边界之间的距离是否大于边界阈值，若不满足，对半切分当前图像与相邻的图像，进行拼接得到拼合图像，再判断拼合图像，若不满足，将切分的宽度降为一半再拼接，重复判断直至满足条件，输出目标框的坐标；比较拼合图像与其原图像相邻的左右图像中的被检测目标，若被检测目标的种类相同，且目标框的交并比大于指定阈值，认为被检测目标相同，融合目标框，输出被检测目标的坐标。

技术领域

本发明涉及轨道交通智能检测技术领域，具体涉及一种用于列车线阵图像的目标检测方法、系统、装置及介质。

背景技术

近些年来,随着我国轨道交通行业的迅猛发展，对保证列车安全运行的检测要求也在不断提升,长期以来，我国铁路部门对列车车体关键部件检测主要还是依靠人工经验，由于过车车次频繁，车辆细小部件多且分布分散，长时间的人工检测往往会受到疲劳的影响导致误判或者漏判的情况发生，而现有自动检测设备对线阵序列图像的目标检测算法尚不完善，往面临着精度差、效率低、误报漏报率高等问题，给列车的运行带来严重的安全隐患，因此实现轨道交通领域的智能检测是当前我国铁路发展的迫切急需。其中，影响列车线阵图像的目标检测精度和效率的最主要因素之一是对列车车体线阵序列图像分割处目标完整边界框的精准获取。

现有技术中，线阵相机是通过推扫的方式进行图像采集。采集到的整幅图像具有分辨率高、纵横比例差异大等特点，沿推扫方向目标尺寸占比较小，而通用目标检测方法通常仅适用于图像纵横比接近1：1的图像，若将整幅线阵图像进行强制缩放，那么势必会造成图像严重失真，丢失待检测目标的图像特征信息，因此，无法直接使用通用目标检测算法处理此类线阵采集图像目标检测问题。

为解决上述问题，现有方法主要通过将高分辨率的大尺寸图像按照一定的切分规则分割成若干个子区域，在分别对自区域内的图像单独进行目标检测，最后在按照切分规则恢复目标在全图中的图像坐标。

为了应对目标出现在图像切分处的情况，现有方法主要采取的处理方式是在图像分割处采用了区域交叠的图像分割方式，但这会带来两个比较严重的问题，第一，随着推扫方向的图像分辨率的增加，该方式会额外带来越来越多的重复计算区域，造成检测效率下降；第二，这种方式区域交叠的尺寸要大于检测目标的尺寸，随着检测目标尺寸的增加，要求交叠区域比例要随之增加，这不仅增加了重复检测区域，并且对不同尺寸的目标检测不具备自适应能力同样也会给检测效率带来严重影响。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了用于列车线阵图像的目标检测方法、系统、装置及介质，可以实现在图像切分处完整目标框的获取，并且适用不同尺寸的待检目标，减少了由于图片交叠而造成图像重复计算问题，提高目标检测效率。

其技术方案是：一种用于列车线阵图像的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

以固定的宽度对采集到的线阵图像进行无交叠切分，得到若干尺寸相同的序列图像；

分别对每一张图像进行目标检测，获得被检测目标的种类以及对应的目标框；

设定边界阈值，分别判断每张图像中，目标框的边界与图像边界之间的距离是否大于边界阈值，若不满足，则基于二分法，在图像的宽度方向上，对半切分当前图像与相邻的图像，进行拼接得到拼合图像，对于检测到被检测目标的拼合图像，再判断拼合图像中的目标框的边界与图像边界之间的距离是否大于边界阈值，若不满足，将切分的宽度降为一半再进行拼接，维持拼合图像的宽度不变，重复判断直至满足标框的目边界与图像边界之间的距离满足不大于边界阈值，使得每张拼合图像满足包含完整的目标框，输出目标框的坐标；

比较拼合图像与其原图像相邻的左右图像中的被检测目标，若被检测目标的种类相同，且目标框的交并比大于指定阈值，认为被检测目标相同，融合目标框，输出被检测目标的坐标。