[发明专利]一种道床异物的检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种道床异物的检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测道床的灰度图像，并对所述灰度图像进行高度差预处理，以得到用于表征所述灰度图像中道床以及道床上所有异物的高度信息的预处理图像；

在所述预处理图像中筛选出灰度值大于灰度阈值的像素点，并利用灰度值大于灰度阈值的所有像素点组成至少一个连通域；

对所述至少一个连通域中的每个连通域进行小型异物检测，确定出包含有小型异物的连通域，以将包含有小型异物的连通域作为检测区域；

在所述检测区域中，筛选出灰度值处于预设灰度范围内的像素点，并利用灰度值处于预设灰度范围内的所有像素点组成至少一个检测连通域；

对所述至少一个检测连通域进行膨胀运算，得出至少一个最终连通区域，其中，所述至少一个最终连通区域中的每个最终连通区域用于表征灰度图像中一小型异物的真实区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述灰度图像进行高度差预处理，以得到用于表征所述灰度图像中的道床以及道床上所有异物的高度信息的预处理图像，包括：

计算所述灰度图像的全局平均灰度值，并将所述灰度图像中每个像素点的灰度值，调整为所述全局平均灰度值，得到常量灰度图像；

将所述灰度图像和所述常量灰度图像进行图像叠加，得到缓存图像，其中，所述缓存图像为双图层图像，且一图层为所述灰度图像，另一图层为所述常量灰度图像；

对所述缓存图像进行开运算，分别得到平均灰度模板图像以及常量灰度模板图像；

将所述平均灰度模板图像与所述常量灰度模板图像进行灰度相减，得到所述预处理图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述至少一个连通域中的每个连通域进行小型异物检测，确定出包含有小型异物的连通域，包括：

对所述至少一个连通域中的每个连通域进行宽度筛选，筛选出宽度在预设宽度范围内的连通域，作为预选连通域；

在所述预选连通域中，筛选出面积处于预设面积范围内的预选连通域，作为预检测区域；

在所述预检测区域中，筛选出长度或宽度不处于预设阈值范围内的预检测区域，以将筛选出的预检测区域作为包含有小型异物的连通域。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设宽度范围为100px～2048px，所述预设面积范围为300px₂～1000000px₂，所述预设阈值范围为20px～100000px。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在得到平均灰度模板图像后，所述方法还包括：

对所述平均灰度模板图像进行阴影高度场处理，以得到去除图像噪声的平均灰度模板图像，其中，所述图像噪声用于表征所述小型异物产生的图像信息；

将去除图像噪声的平均灰度模板图像输入至训练后的深度学习模型中进行异物检测，得到异物检测结果，其中，所述异物检测结果包括用于表征大型异物的图像区域、所述图像区域的面积信息以及所述图像区域的中心点坐标。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述平均灰度模板图像进行阴影高度场处理，以得到去除图像噪声的平均灰度模板图像，包括：

对所述平均灰度模板图像进行像素类型转换，将所述平均灰度模板图像转换为浮点类型图像，其中，所述浮点类型图像的像素值介于0～200之间；

获取所述灰度图像的采集参数，其中，所述采集参数包括光源光束中轴线与相机中轴线的夹角Slant、光源光束中轴线与所述灰度图像中平面直角坐标系的X轴正轴的夹角Tilt、待检测道床的反射率Albedo以及环境光亮Ambient；

对所述采集参数进行标定处理，将Slant、Tilt、Albedo以及Ambient的值依次标定为0、0、1和0，以得到标定后的采集参数；

基于所述标定后的采集参数，矫正所述平均灰度模板图像，以在矫正完成后，得到去除图像噪声的平均灰度模板图像。