[发明专利]一种线路异物的检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种线路异物的检测方法，其特征在于，包括：

获取原始视频，所述原始视频包括对交通线路进行拍摄得到的至少一帧线路图像；

将所述原始视频输入分割模型，得到所述原始视频中每帧线路图像的分割图像，所述分割模型是根据线路训练图像和标签，对卷积神经网络进行训练得到的，且用于对所述至少一帧线路图像进行图像分割的模型；

根据每帧线路图像的分割图像，确定所述线路图像对应的线路位置是否存在异物。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述原始视频输入分割模型，得到所述原始视频中每帧线路图像的分割图像，包括：

针对所述原始视频中的每帧线路图像，进行多次下采样，得到下采样图像；

对所述下采样图像进行多次上采样，得到所述线路图像的分割图像；

其中，所述多次下采样中的每次下采样包括多次卷积操作；

所述多次卷积操作包括至少三次卷积操作，且所述至少三次卷积操作中的第一次卷积操作、第二次卷积操作或第三次卷积操作为M×N的卷积操作，或者，所述至少三次卷积操作中的第一次卷积操作、第二次卷积操作或第三次卷积操作为N×M的卷积操作，M和N均为正整数，M≠N。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每帧线路图像的分割图像，确定所述线路图像对应的轨道线位置是否存在异物，包括：

确定所述分割图像中独立区域的数量，所述分割图像包括至少一个线路；

针对所述分割图像中的一个线路，若所述独立区域的数量大于或等于预设的数量，则确定所述线路图像对应的线路位置存在异物；

若所述独立区域的数量小于预设的数量，则确定所述线路图像对应的线路位置不存在异物。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述分割图像中独立区域的数量，包括：

针对所述分割图像中的一个线路，根据最小外接矩形方法，确定所述分割图像中分割出来的对象的最小外接矩形；

将所述分割图像中最小外接矩形的数量，作为所述分割图像中独立区域的数量。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述每帧线路图像的分割图像转换为二值图像；

相应的，所述确定所述分割图像中独立区域的数量，包括：

根据最小外接矩形方法，确定所述二值图像中独立区域的数量。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将原始视频的异物检测结果上传至数据库。

7.一种分割模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取线路训练图像，所述线路训练图像对应有标签，所述标签为所述线路训练图像中线路的像素点坐标；

根据所述线路训练图像和标签，对卷积神经网络进行迭代训练，得到所述分割模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述线路训练图像和标签，对卷积神经网络进行迭代训练，得到所述分割模型，包括：

对所述线路训练图像进行多次下采样，得到下采样训练图像；

对所述下采样训练图像进行多次上采样，得到所述线路训练图像的分割图像；

其中，所述多次下采样中的每次下采样包括多次卷积操作，所述多次卷积操作包括至少三次卷积操作；

所述至少三次卷积操作中的第一次卷积操作、第二次卷积操作或第三次卷积操作为M×N的卷积操作，或者，所述至少三次卷积操作中的第一次卷积操作、第二次卷积操作或第三次卷积操作为N×M的卷积操作，M和N均为正整数，M≠N。