[发明专利]基于图像分割的轨道扣件的零件缺失检测方法及装置

说明书

本发明实施例公开一种基于图像分割的轨道扣件的零件缺失检测方法及装置，所述扣件由多个零件组成，其中方法包括：获取目标轨道扣件的图像；将所述目标轨道扣件的图像输入深度神经网络分割模型，输出所述零件的分割图；基于所述零件的分割图，统计所述零件的响应亮度值；将所述响应亮度值与预设的阈值进行比较，当所述响应亮度值低于所述阈值时，判断所述零件有部分缺失。本发明实施例能实现轨道扣件高精度、强鲁棒的缺失检测，效果稳定高效。

技术领域

本发明实施例涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于图像分割的轨道扣件的零件缺失检测方法及装置。

背景技术

近年来，轨道交通因其具有大运量和快速安全等诸多优点得到了速猛的发展，给人们的生产生活带来极大便利。

扣件是轨道结构的重要组成部分，它将钢轨和轨枕组合为轨排结构，承受列车载荷，抵抗纵横向作用力。同时它又是轨道弹性和几何调整能力的提供者，起到一定的减振降噪作用。

目前，是通过人工巡检的方式对轨道扣件的缺失进行检测，效率低，劳动强度大，无法及时了解轨道各部件的状态。

鉴于此，如何实现轨道扣件零件高效、高精度、强鲁棒的缺失检测成为目前需要解决的技术问题。

发明内容

由于现有方法存在上述问题，本发明实施例提出一种基于图像分割的轨道扣件的零件缺失检测方法及装置。

第一方面，本发明实施例提出一种基于图像分割的轨道扣件的零件缺失检测方法，所述扣件由多个零件组成，包括：

获取目标轨道扣件的图像；

将所述目标轨道扣件的图像输入深度神经网络分割模型，输出所述零件的分割图；

基于所述零件的分割图，统计所述零件的响应亮度值；

将所述响应亮度值与设置的阈值进行比较，当所述响应亮度值低于所述阈值时，判断所述零件有部分缺失。

第二方面，本发明实施例还提出一种基于图像分割的轨道扣件的零件缺失检测装置，所述扣件由多个零件组成，包括：

获取模块，获取目标轨道扣件的图像；

分割模块，将所述目标轨道扣件的图像输入深度神经网络分割模型，输出所述零件的分割图；

统计模块，基于所述零件的分割图，统计所述零件的响应亮度值；

判断模块，将所述响应亮度值与设置的阈值进行比较，当所述响应亮度值低于所述阈值时，判断所述零件有部分缺失。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器、总线及存储在存储器上并可在第处理器上运行的计算机程序；

其中，所述处理器，存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。

第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。

由上述技术方案可知，本发明实施例提供的一种基于图像分割的轨道扣件的零件缺失检测方法及装置，通过获取目标轨道扣件图像，将目标轨道扣件图像输入深度神经网络分割模型，输出零件的分割图，基于零件的分割图统计零件的响应亮度值，若所述响应亮度值小于对应的预设阈值，则确认所述零件有部分缺失。由此，能够有效实现轨道扣件的零件的缺失检测，能够代替人工巡检，高精度、强鲁棒，效果稳定高效。

附图说明