[发明专利]一种基于相机拍摄的轨距检测方法及装置

说明书

本申请提供了一种基于相机拍摄的轨距检测方法及装置，其中，该方法通过采集轨道图像，然后，将所述轨道图像输入预先训练好的边缘分割模型中，得到边缘分割后的轨道图像，最后基于所述边缘分割后的轨道图像，确定所述轨道之间的轨距。通过边缘分割模型对轨道图像进行边缘分割，适用于各种不同的检测环境下拍摄的轨道图像，提高了轨距检测效率，且相比较传统依赖于人工根据检验设定阈值参数的轨距检测方法，本申请所提供的通过边缘分割模型进行边缘分割，然后确定轨距的方法，计算出的轨距精确度较高。

技术领域

本申请涉及检测技术领域，尤其是涉及一种基于相机拍摄的轨距检测方法及装置。

背景技术

为保证轨道车辆行驶安全，需定期对轨道进行检测，而轨距检测是轨道检测的一项必不可少的检测项。

现有技术中，主要运用图像处理的方式进行非接触式轨距检测，通过采集轨道图像，然后根据轨道图像中的像素点识别轨道，并根据图像中像素之间的距离计算出轨距，在计算和识别过程中，需要使用根据经验值人为设定的阈值参数，识别精度较低；且因为在不同的检测场景中，例如在隧道内检测轨距和在隧道外的检测轨距时，所需要的阈值参数并不相同，因此针对不同的检测场景需要设置不同的阈值参数，检测效率较低。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于相机拍摄的轨距检测方法及装置，以提高轨距检测的效率和准确率。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于相机拍摄的轨距检测方法，包括：

采集轨道图像；

将所述轨道图像输入预先训练好的边缘分割模型中，得到边缘分割后的轨道图像，其中，所述边缘分割后的轨道信息包括轨道的边缘信息；

基于所述边缘分割后的轨道图像，确定所述轨道之间的轨距。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，在将所述轨道图像输入预先训练好的边缘分割模型中之前，所述方法还包括：

提取所述轨道图像的ROI区域图像；

所述将所述轨道图像输入预先训练好的边缘分割模型中，具体包括：

将所述ROI区域图像输入预先训练好的边缘分割模型中。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，按照以下方式训练所述边缘分割模型：

获取多个未经分割的样本图像，以及每个样本图像对应的标注的边缘分割结果；

提取多个样本图像中的ROI区域图像；

将提取的多个样本图像中的ROI区域图像依次输入边缘分割模型，得到所述每个样本图像的边缘分割结果；

通过分别比较每个图像样本的边缘分割结果与每个样本图像对应的人工标注的边缘分割结果，确定边缘分割结果的准确率；

当所述边缘分割结果的准确率小于预设阈值时，对所述边缘分割模型的模型参数进行调整，直至所述边缘分割结果的准确率大于或等于所述预设阈值。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述采集轨道图像，包括：

通过第一相机采集第一轨道图像；以及，

通过第二相机采集第二轨道图像。

结合第一方面的第三种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述将所述轨道图像输入预先训练好的边缘分割模型中，得到边缘分割后的轨道图像，具体包括：

提取所述第一轨道图像的ROI区域图像，以及，提取所述第二轨道图像的ROI区域图像；