一种基于分割图像的轨道线路检测方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116012735A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202211662360.9(22)申请日2022.12.23(71)申请人北京交通大学地址100044北京市海淀区西直门外上园村3号(72)发明人李晓峰杨晗郭玉新张浩然陶震林贾利民(74)专利代理机构北京市商泰律师事务所11255专利代理师黄晓军(51)Int.Cl.G06V20/17(2022.01)G06V10/26(2022.01)G06V10/762(2022.01)G06V10/44(2022.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称一种基于分割图像的轨道线路检测方法(57)摘要本发明提供了一种基于分割图像的轨道线路检测方法。该方法包括：利用无人机俯拍的轨道线路的视频图像得到分割掩模，将分割掩膜表示为离散化的梯形块；建立梯形块节点的有向图，过滤低置信度的梯形块区域；根据梯形块节点的有向图将过滤后得到的离散化的梯形块重构为连续曲线，利用所述连续曲线表示轨道线路。本发明针对轨道目标的连续性、线性和自身结构的相似性特征，对分割结果进行了离散化表示，有利于精准识别轨道线。考虑复杂场景中的轨道，包括光线变换与遮挡问题，对分割结果进行了过滤，提高了识别的准确性。CN116012735ACN116012735A权利要求书1/2页1.一种基于分割图像的轨道线路检测方法，其特征在于，包括：利用无人机俯拍的轨道线路的视频图像得到分割掩模，将分割掩膜表示为离散化的梯形块；建立梯形块节点的有向图并聚类，过滤低置信度的梯形块区域；根据梯形块节点的有向图将过滤后得到的离散化的梯形块重构为连续曲线，利用所述连续曲线表示轨道线路。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的利用无人机俯拍的轨道线路的视频图像得到分割掩模，将分割掩膜表示为离散化的梯形块，包括：通过无人机连续俯拍轨道线路的视频数据，将视频数据分割成连续的多帧轨道线路图像，基于轨道线路图像采用基于轻量神经网络的铁路轨道时实分割方法得到分割掩模M，分割掩模M表示图像中的铁路轨道；将分割掩模M划分为一组沿铁轨方向的等间隔的小连接域，根据连接域的凸轮廓计算将每个连接域表示为一个梯形块，得到一组梯形块的中心点和四个顶点坐标，每一个梯形块表示为t＝{U0，U1，U2，U3，U4}，U0为梯形块的中心，U1～U4为梯形块的四个顶点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的根据连接域的凸轮廓计算将每个连接域表示为一个梯形块，包括：设多边形U1U2U4U3为目标连接域，vt是目标连接域轮廓的顶部，vb是目标连接域轮廓的底部，Δvth＝|vb‑vt|/10表示缓冲区阈值，分别通过从vt到vt‑Δvth和从vb到vb+Δvth确定最左和最右的顶点，计算得到四个候选顶点将四个候选顶点延伸至梯形左右腰轮廓间的顶边和底边，得到梯形的四个顶点U1～U4，实现将所述目标连接域表示为梯形块。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的建立梯形块节点的有向图并聚类，过滤低置信度的梯形块区域，包括：对分割得到的梯形块进行过滤处理的过程表示为式(2)：S＝Filter(T)(2)式中，S＝{s1，s2，…，sm}表示过滤得到的轨道线，si＝{ti1，ti2，…，tik}表示一组梯形块；将梯形块作为节点，建立有向图，利用聚类算法将离散的梯形块T聚集为链状结构，经过过滤处理，根据链状结构长度和强节点数目保留具有高置信度的链状结构作为真实的轨道线，低置信度的链状结构作为背景被过滤。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的根据链状结构长度和强节点数目保留具有高置信度的链状结构作为真实的轨道线，低置信度的链状结构作为背景被过滤，包括：对于任何一对梯形块ti，tj∈T，中心点分别为和两个梯形块节点之间的距离表示为式(3)：式中，hth表示节点之间关联的高度最大阈值，如果ti和tj之间的高度差大于hth，则距离dij为无穷大，则判定ti和tj之间没有直接的关联，两个节点之间的距离是单向的，当dij存在时，dji为无穷大，将边界节点作为聚类簇，利用凝聚聚类算法将所有节点划分为轨道候选节2CN116012735A权利要求书2/2页点；如果梯形块节点包含一对轨道并被道渣包围，则该梯形块节点构成强节点，否则构成弱节点；过滤长度小于图像高度一半的候选轨道线或者强节点数目少于所有节点数一半的候选轨道线，其余的被视为轨道线路。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据梯形块节点的有向图将过滤后得到的离散化的梯形块重构为连续曲线，利用所述连续曲线表示轨道线路，包括：分别利用二次多项式和线性函数表示轨道中心线和轨道宽度，将过滤得到的分割区域离散的节点重构为连续曲线来表示轨道