[发明专利]多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法及系统

权利要求书

1.一种多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法，其特征在于，包括：

获取无砟轨道结构的二维图像数据；

基于二维图像，对无砟轨道裂缝、共面离缝进行精准辨识和尺寸测量；

基于二维图像，对无砟轨道破损掉块、脱空掉块和异面离缝进行初步辨识；

提取初步辨识的破损掉块和异面离缝对应的空间点云数据；

基于空间点云数据，判断初步辨识的破损掉块、脱空掉块和异面离缝是否为误判，得到最终的缺陷尺寸精准检测结果。

2.根据权利要求1所述的多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法，其特征在于，若初步辨识中识别隐性缺陷为填充层脱空掉块或板间结构侧面破损掉块时，调取对应里程处的空间点云数据进行三维重构，计算结构异常体积形态，进行脱空掉块、破损掉块缺陷确认和量化分析，若分析判定为无破损掉块，则初步辨识结果为误判。

3.根据权利要求2所述的多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法，其特征在于，若初步辨识中识别隐性缺陷为填充层-底座板层间异面离缝时，调取对应里程处得空间点云数据进行三维重构，计算点云沿铁路线路横纵向的空间点位置信息，对异面离缝事件的离缝高度测量，若分析判定为无异面离缝，则初步辨识结果为误判。

4.根据权利要求3所述的多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法，其特征在于，对二维图像数据进行图片滤波去噪、图像增强、阈值化处理预处理操作，采用深度学习算法进行图像裂纹识别以及尺寸量化，结合图像的无砟轨道覆盖区域和图中裂纹分布位置先验知识，实现对轨道板及板间结构表面裂缝、填充层裂缝、轨道板-填充层层间共面离缝、轨道板-板间结构表面板间离缝的辨识。

5.根据权利要求4所述的多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法，其特征在于，对无砟轨道上表面及侧面的二维图像数据先进行形态学图像处理，后提取图像特征，结合灰度异常区域分割出异常块状区域并根据此二值图像测量面积，结合相机对无砟轨道的覆盖区域以及图像中异常块状区域分布位置，实现轨道板及板间结构表面破损掉块、填充层脱空掉块的初步图像识别。

6.根据权利要求5所述的多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法，其特征在于，对分割后的二值化图像拟采用基于关键点的尺寸测量，通过计算分段后每一部分的外接矩形垂线得到裂缝的最大宽度，对填充层-底座板层间异面离缝是否存在进行初步图像识别。

7.一种多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取无砟轨道结构的二维图像数据；

初步辨识模块，用于基于二维图像，对无砟轨道裂缝、共面离缝、破损掉块和异面离缝进行初步辨识；

提取模块，用于提取初步辨识的破损掉块和异面离缝对应的空间点云数据；

判定模块，用于基于空间点云数据，判断初步辨识的破损掉块和异面离缝是否为误判，得到最终的缺陷检测结果。

8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如权利要求1-6任一项所述的多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法。

9.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行时，用于实现如权利要求1-6任一项所述的多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如权利要求1-6任一项所述的多模视觉融合的无砟轨道结构隐性缺陷检测方法的指令。