[发明专利]一种铁路地面轨道场景目标检测方法及系统

说明书

本发明公开一种铁路地面轨道场景目标检测方法及系统。所述铁路地面轨道场景目标检测方法包括：获取铁路地面轨道场景图像数据，处理铁路地面轨道场景图像数据，以得到预处理后的图像数据，将预处理后的图像数据划分为源域数据和目标域数据，训练域自适应目标检测模型，以得到训练后的目标检测模型，通过训练后的目标检测模型对测试样本进行检测识别，以得到检测结果。本发明大大地提高了复杂环境下地面轨道场景的检测效果。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，特别是涉及一种铁路地面轨道场景目标检测方法及系统。

背景技术

近年来，我国铁路营业里程持续增长。据数据显示，2017年全国铁路营业里程达到12.7万公里，比上年增长2.4％。其中，高速铁路营业里程达到2.5万公里，与2012年相比增加了1.58倍。铁路网络逐渐成熟、运力提升，客货的运输表现保持增长。从铁路旅客发送量来看，随着高速铁路的快速发展，铁路客运量由2012年的18.9亿人次增加到2017年的30.8亿人次、增加了63％，客运周转量由9812亿人公里增加到13457亿人公里、增加37％，高铁动车组承运比例达到56.4％，我国铁路旅客周转量位居世界第一。

到2018年，全国铁路客货运输量保持增长。2018年1-11月国家铁路运输旅客发送量累计达31.23亿人，同比增长9.5％；旅客周转量方面，1-11月为13226.12亿人公里，同比增长5.2％。货物运输方面同样保持增长。据数据显示，2018年1-11月全国铁路货运总发送量累计达36.8亿吨，同比增长8.7％。其中，11月货运总发送量为35081万吨，比上年同期增长14％。2018年1-11月，货运总周转量为26322.78亿吨公里，同比增长6.9％。其中，11月货运总周转量为2555.68亿吨公里，比上年同期增长8.7％。

然而由于地面轨道的复杂性，以及受多种天气状况的影响，传统的轨道检测方法常常会出现识别率低、受干扰严重以及识别过程中发生负迁移等现象，造成了惨重的生命、经济损失和严重的社会影响，近几年因地面轨道识别错误引起的事故频频发生，该问题到目前为止仍然没有有效解决的方法。

综上所述，传统的目标检测方法在应用到地面轨道时容易出现识别率低、受干扰严重以及识别过程中发生负迁移等现象等问题，导致地面轨道无法正确识别，因此迫切需要改进。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种铁路地面轨道场景目标检测方法及系统，用于解决现有技术中的目标检测方法在应用到地面轨道时容易出现识别率低、受干扰严重以及识别过程中发生负迁移等现象等问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种铁路地面轨道场景目标检测方法，所述铁路地面轨道场景目标检测方法包括：

通过图像数据获取设备获取铁路地面轨道场景图像数据；

通过预处理设备预处理所述铁路地面轨道场景图像数据，以得到预处理后的图像数据；

通过数据划分设备将所述预处理后的图像数据划分为源域数据和目标域数据，所述源域数据包括标记数据；

通过域自适应目标检测模型创建设备创建一域自适应目标检测模型；

通过训练设备在训练集上训练所述域自适应目标检测模型，以得到训练后的目标检测模型；

利用检测设备通过所述训练后的目标检测模型对测试样本进行检测识别，以得到检测结果。

在本发明的一实施例中，所述获取铁路地面轨道场景图像数据的步骤包括：

采集机务段机车的行进视频流数据；

按照设定的时间间隔提取所述行进视频流数据中的关键帧，保存所述关键帧为图像数据。