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申请/专利权人：中国铁路南宁局集团有限公司;天津光电通信技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的铁路轨道面微小异物检测方法及系统，通过探测光学设备采集连续帧铁轨图像并进行图像滤波去除噪声；提取图像特征将异物检测区域确定为轨道面区域和双轨间区域；对轨道面区域内图像采用拉普拉斯变换滤波获取梯度图；遍历梯度图检测是否存在梯度显著变换的小区域，如果存在某闭合小区域梯度有明显变化，则可判断轨道面存在异物。本发明基于铁路轨道面的异物在视频图像中的特性，通过梯度图检测梯度显著变换的小区域，从而能够精准检测出铁路轨道面上的微小异物，确保了铁路轨道面上的异物检测的可靠性，提高了列车运行的安全。

主权项：1.基于机器视觉的铁路轨道面微小异物检测方法，其特征在于，包括：S1、通过探测光学设备采集连续帧铁轨图像并进行图像滤波去除噪声；S2、提取图像特征将异物检测区域确定为轨道面区域和双轨间区域；S3、对轨道面区域内图像采用拉普拉斯变换滤波获取梯度图；S4、遍历梯度图检测是否存在梯度显著变换的小区域，如果存在某闭合小区域梯度有明显变化，则可判断轨道面存在异物；步骤S2的具体方法包括：采用Hough变换提取图像中直线特征，并采用基于迭代分块模板匹配方法对直线特征进行拟合获取直道和弯道双侧铁轨轨道面区域，根据轨道面将异物检测区域确定为轨道面区域和双轨间区域；步骤S4中所述小区域的检测采用序列图像的小目标检测方法，包括：S411、建立首帧图像平面上任意一点x,y的图像灰度的梯度变化与该点瞬时速度u,v之间的关系表达式作为其运动约束条件；S412、在连续的N帧图像里如果对应点在运动约束条件下的N条运动轨迹在速度平面上形成速度聚合点，则该点为目标点；若不能在连续图像中形成连续的运动轨迹，或不能在速度平面上形成速度聚合点，则为噪声点；S413、去除噪声干扰点，检测出真正的运动目标；步骤S412中所述运动轨迹在速度平面上形成速度聚合点的判断方法包括：S4121、根据获得的数据判断对应点的速度是否在指定的取值范围内，若在则生成一条暂时的轨迹；S4122、对后续帧中对应点的位置进行预测，并以预测位置为中心，确定一个关联区域，任何落在关联区域内的点迹将生成一条新的轨迹，继续估计速度值和加速度值，并据此对下一帧中目标位置进行预测并生成关联区域；S4123、对所有生成的轨迹用直线或二次曲线进行拟合，当轨迹上的点和拟合曲线的误差在一定范围内，则确认该轨迹为目标轨迹，否则，删除该轨迹。

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