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申请/专利权人：广州轨道交通检验检测认证有限公司

摘要：本发明提供了一种轨道区段状态检测方法，涉及轨道区段状态检测技术领域，所述方法包括：实时获取轨道轨面的三维图像，并对三维图像进行处理，以得到预处理数据；分析预处理数据中每一帧所述三维图像的像素点，以得到像素点亮度等级；根据所述像素点亮度等级，获取灰尘灰度特征；根据所述灰尘灰度特征，识别轨道轨面的真实裂纹；获取真实裂纹的尺寸以及真实裂纹的数量；根据真实裂纹的尺寸以及真实裂纹的数量，对轨道轨面进行风险评估，以得到轨道轨面状态的风险评估结果。本发明可以更加准确地检测出轨道轨面风险状态。

主权项：1.一种轨道区段状态检测方法，其特征在于：包括以下步骤：实时获取轨道轨面的三维图像，并对三维图像进行处理，以得到预处理数据；分析预处理数据中每一帧所述三维图像的像素点，以得到像素点亮度等级；根据所述像素点亮度等级，获取灰尘灰度特征；根据所述灰尘灰度特征，识别轨道轨面的真实裂纹；获取真实裂纹的尺寸以及真实裂纹的数量；根据真实裂纹的尺寸以及真实裂纹的数量，对轨道轨面进行风险评估，以得到轨道轨面状态的风险评估结果；实时获取轨道轨面的三维图像，并对三维图像进行处理，以得到预处理数据，包括：实时获取轨道轨面的三维图像数据；对每一帧三维图像数据进行分割处理，将每一帧三维图像分解为三个不同维度的平面图像，即顶面图像、侧面图像和正面图像，分别对应轨道轨面的不同视角；对三个平面图像分别进行预处理，以获得预处理数据；通过边缘检测算法对预处理数据进行边缘检测，以得到轨道轨面的边缘特征，并根据轨道轨面的边缘特征生成边缘图像；根据边缘图像中的边缘信息，将每个平面图像分别划分为多个子区域；在每个子区域内选取代表性的像素点进行分析，每个子区域至少选取十个像素点，以得到分析结果；分析预处理数据中每一帧所述三维图像的像素点，以得到像素点亮度等级，包括：对预处理数据中的每一帧三维图像的像素点，通过深度学习算法进行识别，以得到识别后的像素点；根据识别后的像素点，提取像素点的颜色特征；将像素点的颜色特征转换为亮度等级，对于彩色像素点，将颜色值转换为灰度值，得到对应的亮度；将计算得到的亮度等级划分为四个梯度；根据所述像素点亮度等级，获取灰尘灰度特征，包括：根据像素点亮度等级，以获取裂纹灰尘度；对裂纹灰尘度通过主成分分析，以得到光谱特征；根据光谱特征算法获取光谱反射率，以得到灰尘值波纹矩阵；根据灰尘值波纹矩阵获取灰尘灰度特征；根据所述灰尘灰度特征，识别轨道轨面的真实裂纹，包括：根据获取的灰尘灰度特征，构建反映图像中灰度值的空间关系的灰度共生矩阵；通过计算灰度共生矩阵中元素的平方和计算纹理特征参数；根据纹理特征参数，通过预设的阈值区分灰尘和真实裂纹，以得到真实裂纹信息；获取真实裂纹的尺寸以及真实裂纹的数量，包括：根据分析得到的灰尘灰度特征和纹理特征，识别出轨道轨面上的真实裂纹；对识别出的真实裂纹进行标记，并统计标记的数量，以得到裂纹总数量；根据真实裂纹的尺寸以及真实裂纹的数量，对轨道轨面进行风险评估，以得到轨道轨面状态的风险评估结果，包括：对识别出的裂纹进行处理，将裂纹细分为横、纵裂纹，并提取裂纹的骨架，骨架是由单个像素宽度构成的裂纹形状；对提取出的裂纹骨架进行处理，去除边缘的点刺和毛刺，得到处理后的裂纹骨架；根据处理后的裂纹骨架，通过曲线长度计算方法计算裂纹骨架的长度，通过计算裂纹区域的平均宽度，以得到预估的裂纹宽度值；将计算得到的裂纹长度与预估的裂纹宽度值相乘，以得到裂纹的相对面积；根据裂纹的相对面积结合裂纹总数量进行风险评估检测，以得到风险评估结果；根据风险评估结果，确定轨道区段风险状态；对三个平面图像分别进行预处理，以获得预处理数据，包括：采用高斯滤波器对平面灰度图像进行平滑处理；设定高斯滤波器核的大小为2k+1×2k+1，产生如下公式： 其中，1≤i，j≤2k+1，δ是标准差，i和j是高斯滤波器核中的索引，从1变化到2k+1，在这个3×3的核中，i和j的值都是1，2，3；Hi是高斯滤波器核中的一个元素，表示位置i，j处的权重值；通过边缘检测算法对预处理数据进行边缘检测，以得到轨道轨面的边缘特征，并根据轨道轨面的边缘特征生成边缘图像，具体步骤如下：采用一阶偏导的有限差分来计算像素点的梯度幅值和方向，具体步骤如下：每个像素点的边缘方向通过图像中的梯度变化来定位，使用两个滤波器来分别检测图像中的水平变化和垂直变化，两个滤波器对应的是Gx和Gy；通过计算水平方向的Gx和垂直方向的Gy的一阶导数值，得到像素点的梯度幅值G和方向θ，具体公式如下： 式中，G代表梯度强度或梯度幅值，它反映了像素点处的边缘强度；Gx代表x方向的梯度，是由像素点在水平方向上与相邻像素的差异计算得出的；Gy代表y方向的梯度，是由像素点在垂直方向上与相邻像素的差异计算得出的；arctan为反正切函数，用于计算梯度的方向；采用非极大值抑制对梯度幅值进行处理，以消除边缘检测带来的杂散响应，具体步骤如下：对于每个像素点，计算其梯度强度和方向，沿着像素点的梯度方向，将其梯度强度与相邻像素的梯度强度进行比较；如果当前像素点的梯度强度是局部最大值，大于沿着梯度方向上的相邻像素点的梯度强度，则保留该像素点作为边缘点；否则，抑制或丢弃该像素点；通过一阶偏导的有限差分法，提取出图像中的边缘信息；利用双阈值检测来确定实际存在和可能被隐藏的边缘，具体步骤如下：设定一个高阈值和一个低阈值，梯度值超过高阈值的像素被认为是强边缘像素，梯度值在低阈值和高阈值之间的像素被认为是弱边缘像素；梯度值低于低阈值的像素则被认为是非边缘像素并被抑制。

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