CN109029374A - 一种利用视觉图像分析对测车定位的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种利用视觉图像分析对测车定位方法及装置，包括：获取检测车的第一环境参数测量值，根据第一环境参数测量值，以及隧道的第一环境参数值与隧道的位置信息之间的对应关系，确定检测车的初始位置，以对检测车进行初始定位；获取检测车上位移检测装置记录的信息，根据检测车上的位移检测装置记录的信息，确定检测车在隧道内的实时位置；获取检测车的第二环境参数测量值，根据第二环境参数测量值，以及隧道的第二环境参数值与隧道的位置信息之间的对应关系，对检测车的实时位置进行校正。本发明通过综合利用隧道内的环境参数，能够对检测车自身和隧道内的轨道异常、接触网异常、侧壁异常及隧道环境异常进行实时精确定位。

Description

一种利用视觉图像分析对测车定位的方法及装置

技术领域

本申请涉及定位技术，尤其涉及一种利用视觉图像分析对测车定位方法及装置。

背景技术

在轨道交通中，如果轨道表面，如扣件断裂缺损、轨道表面擦伤、掉块、裂纹等，或者隧道侧壁出现裂纹、线缆脱落、电箱歪斜打开等，或者隧道环境异常，如侵界、漏水、异物等，都会对列车的正常行驶造成安全隐患，因此，定期对轨道状态及隧道环境进行检测显得尤为重要。

目前，对轨道状态及隧道环境的检测一般依靠人工进行检测，不仅人力成本高、效率低下，而且会存在漏检的情况，另外一个重要的问题是检测通常是在夜间停运时间段，不能利用正常运营时的各种信息，因而通过人工对轨道状态和隧道环境进行检测时不能对轨道及隧道异常在隧道内的位置进行精确定位。

因此，如何在列车停运时间段，对检测车自身及检测出的隧道内的轨道异常、接触网异常、侧壁异常和隧道环境异常进行实时精确定位是一个亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种利用视觉图像分析对测车定位方法及装置，能够对检测车自身和检测到的轨道异常、接触网异常、侧壁异常及隧道环境异常进行实时精确定位。

一方面，本申请实施例提供了一种利用视觉图像分析对测车定位的方法，其特征在于，包括：

获取所述检测车的第一环境参数测量值，根据所述第一环境参数测量值，以及隧道的第一环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，确定所述检测车的初始位置，以对所述检测车进行初始定位；

获取所述检测车上位移检测装置记录的信息，根据所述检测车上的位移检测装置记录的信息，确定所述检测车在隧道内的实时位置；

获取所述检测车的第二环境参数测量值，根据所述第二环境参数测量值，以及隧道的第二环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，对所述检测车的实时位置进行校正；

利用隧道内的多个连接在隧道内的轨道与轨枕之间的用于固定钢轨的多个扣件；

对所述检测车的实时位置进行校正具体为：

沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；

根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件；

根据识别结果，对所述检测车的实时位置进行校正；

或

在隧道口之内的两根轨道的轨面上以第二预设间隔设置用于标记车辆段的多个第二射频卡，所述第二射频卡存储有其在隧道内的位置信息；

对所述检测车的实时位置进行校正具体为：

沿隧道的延伸方向采集至少一个所述第二射频卡的第二射频信号；

根据采集到的所述第二射频卡中存储的其在隧道中的位置信息对所述检测车的实时位置进行校正。

优选的是，所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法中，还包括：

当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，获取所述检测车的第三环境参数测量值，根据所述第三环境参数测量值，以及隧道的第三环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，确定所述检测车在隧道内的停止位置，以对所述检测车进行重新定位。

优选的是，所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法中，

利用隧道内的多个连接在隧道内的轨道与轨枕之间的用于固定钢轨的多个扣件；

对所述检测车进行重新定位包括：

沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；

根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件；

根据识别结果，对所述检测车进行重新定位。

优选的是，所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法中，

所述当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，对所述检测车进行重新定位包括：

沿隧道的延伸方向采集至少一个位置标的图像；

根据采集到的位置标的图像对所述检测车进行重新定位。

优选的是，所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法中，

沿隧道的延伸方向采集隧道侧壁图像；

将采集到的所述隧道侧壁图像与数据库中存储的历史隧道侧壁图像进行匹配，所述历史隧道侧壁图像中包含历史隧道侧壁图像在隧道中的位置，根据匹配结果对所述检测车进行重新定位。

优选的是，所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法中，

在隧道口之内的两根轨道的轨面上以第二预设间隔设置用于标记车辆段的多个第二射频卡，所述第二射频卡存储有其在隧道内的位置信息；

当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，对所述检测车进行重新定位包括：

沿隧道的延伸方向采集至少一个所述第二射频卡的第二射频信号；

根据采集到的所述第二射频卡中存储的其在隧道中的位置信息对所述检测车进行重新定位。

优选的是，所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法中，

利用隧道口之外的车辆段，在车辆段的两根轨道之间的轨面上以第一预设间隔设置用于标记车辆段的至少两个第一射频卡，所述第一射频卡存储有其在车辆段的位置信息；

对所述检测车进行初始定位包括：

沿所述车辆段的延伸方向采集至少两个所述第一射频卡的第一射频信号；

根据采集到的所述第一射频信号确定所述检测车的初始位置并确定所述检测车的行驶方向，以对所述检测车进行初始定位。

优选的是，所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法中，

利用隧道内的多个连接在隧道内的轨道与轨枕之间的用于固定钢轨的多个扣件；

对所述检测车进行初始定位包括：

沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；

根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件；

根据识别结果，确定所述检测车的初始位置，以对所述检测车进行初始定位。

优选的是，所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法中，

沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；

根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件并统计所述扣件的数目；

根据所述扣件的数目以及每个扣件之间的间隔对所述检测车的实时位置进行校正或重新定位。

优选的是，所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法中，

对所述检测车的实时位置进行校正包括：

沿隧道的延伸方向采集轨道图像和隧道侧壁图像，所述轨道图像包含多个扣件；

对所述轨道图像和隧道侧壁图像进行拼接处理，获得拼接后的包含扣件在内的扣件位置处的隧道横截面的图像；

对拼接后的隧道横截面图像进行预处理并通过预先训练的卷积神经网络提取所述拼接后的隧道横截面图像的特征；

将所述拼接后的隧道横截面图像的特征与数据库中存储的历史隧道横截面图像进行特征比对和识别，所述历史隧道横截面图像存有其在隧道中的位置信息，根据比对结果确定所述拼接后的隧道横截面图像在隧道中的位置，以对所述检测车的实时位置进行校正或重新定位。

一种利用视觉图像分析对测车定位的装置，包括：

第一获取单元，用于获取所述检测车的第一环境参数测量值，根据所述第一环境参数测量值，以及隧道的第一环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，确定所述检测车的初始位置，以对所述检测车进行初始定位；

第二获取单元，用于获取所述检测车上位移检测装置记录的信息，根据所述检测车上的位移检测装置记录的信息，确定所述检测车在隧道内的实时位置；

第三获取单元，用于获取所述检测车的第二环境参数测量值，根据所述第二环境参数测量值，以及隧道的第二环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，对所述检测车的实时位置进行校正。

发明有益效果：

1.本发明公开了一种检测车定位方法及装置，该方法中通过综合利用隧道内的环境参数，对检测车进行实时定位并对该定位进行实时校正，极大的降低了对检测车定位的误差，提高了定位的精度，进而实现了对检测车自身和隧道内的轨道异常、接触网异常、侧壁异常及隧道环境异常进行实时精确定位。

2.本发明公开了一种检测车定位方法及装置，当检测车上的位移检测装置清零时，通过隧道中的第三环境参数对其进行定位，不仅实现了对检测车的高精度定位，而且在出现断电、意外停车等情况下对检测车快速重新定位的效果。

附图说明

在此描述的附图仅用于解释目的，而不意图以任何方式来限制本申请公开的范围。另外，图中的各部件的形状和比例尺寸等仅为示意性的，用于帮助对本申请的理解，并不是具体限定本申请各部件的形状和比例尺寸。本领域的技术人员在本申请的教导下，可以根据具体情况选择各种可能的形状和比例尺寸来实施本申请。在附图中：

图1为本申请一个实施例中隧道内检测车的定位方法的流程图；

图2为本申请另一个实施例中利用视觉图像分析对测车定位装置的结构图；

图3为本申请另一个实施例中利用视觉图像分析对测车定位系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本申请中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本申请保护的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本申请。

一种利用视觉图像分析对测车定位的方法，包括：

获取所述检测车的第一环境参数测量值，根据所述第一环境参数测量值，以及隧道的第一环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，确定所述检测车的初始位置，以对所述检测车进行初始定位；

获取所述检测车上位移检测装置记录的信息，根据所述检测车上的位移检测装置记录的信息，确定所述检测车在隧道内的实时位置；

获取所述检测车的第二环境参数测量值，根据所述第二环境参数测量值，以及隧道的第二环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，对所述检测车的实时位置进行校正；

利用隧道内的多个连接在隧道内的轨道与轨枕之间的用于固定钢轨的多个扣件；

对所述检测车的实时位置进行校正具体为：

沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；

根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件；

根据识别结果，对所述检测车的实时位置进行校正；

或

在隧道口之内的两根轨道的轨面上以第二预设间隔设置用于标记车辆段的多个第二射频卡，所述第二射频卡存储有其在隧道内的位置信息；

对所述检测车的实时位置进行校正具体为：

沿隧道的延伸方向采集至少一个所述第二射频卡的第二射频信号；

根据采集到的所述第二射频卡中存储的其在隧道中的位置信息对所述检测车的实时位置进行校正。

进一步的还包括：

当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，获取所述检测车的第三环境参数测量值，根据所述第三环境参数测量值，以及隧道的第三环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，确定所述检测车在隧道内的停止位置，以对所述检测车进行重新定位。

进一步的，利用隧道内的多个连接在隧道内的轨道与轨枕之间的用于固定钢轨的多个扣件；

对所述检测车进行重新定位包括：

沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；

根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件；

根据识别结果，对所述检测车进行重新定位。

进一步的，所述当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，对所述检测车进行重新定位包括：

沿隧道的延伸方向采集至少一个位置标的图像；

根据采集到的位置标的图像对所述检测车进行重新定位。

进一步的，沿隧道的延伸方向采集隧道侧壁图像；

将采集到的所述隧道侧壁图像与数据库中存储的历史隧道侧壁图像进行匹配，所述历史隧道侧壁图像中包含历史隧道侧壁图像在隧道中的位置，根据匹配结果对所述检测车进行重新定位。

进一步的，在隧道口之内的两根轨道的轨面上以第二预设间隔设置用于标记车辆段的多个第二射频卡，所述第二射频卡存储有其在隧道内的位置信息；

当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，对所述检测车进行重新定位包括：

沿隧道的延伸方向采集至少一个所述第二射频卡的第二射频信号；

根据采集到的所述第二射频卡中存储的其在隧道中的位置信息对所述检测车进行重新定位。

进一步的，利用隧道口之外的车辆段，在车辆段的两根轨道之间的轨面上以第一预设间隔设置用于标记车辆段的至少两个第一射频卡，所述第一射频卡存储有其在车辆段的位置信息；

对所述检测车进行初始定位包括：

沿所述车辆段的延伸方向采集至少两个所述第一射频卡的第一射频信号；

根据采集到的所述第一射频信号确定所述检测车的初始位置并确定所述检测车的行驶方向，以对所述检测车进行初始定位。

进一步的，利用隧道内的多个连接在隧道内的轨道与轨枕之间的用于固定钢轨的多个扣件；

对所述检测车进行初始定位包括：

沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；

根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件；

根据识别结果，确定所述检测车的初始位置，以对所述检测车进行初始定位。

进一步的，沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；

根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件并统计所述扣件的数目；

根据所述扣件的数目以及每个扣件之间的间隔对所述检测车的实时位置进行校正或重新定位。

进一步的，对所述检测车的实时位置进行校正包括：

沿隧道的延伸方向采集轨道图像和隧道侧壁图像，所述轨道图像包含多个扣件；

对所述轨道图像和隧道侧壁图像进行拼接处理，获得拼接后的包含扣件在内的扣件位置处的隧道横截面的图像；

对拼接后的隧道横截面图像进行预处理并通过预先训练的卷积神经网络提取所述拼接后的隧道横截面图像的特征；

将所述拼接后的隧道横截面图像的特征与数据库中存储的历史隧道横截面图像进行特征比对和识别，所述历史隧道横截面图像存有其在隧道中的位置信息，根据比对结果确定所述拼接后的隧道横截面图像在隧道中的位置，以对所述检测车的实时位置进行校正或重新定位。

图1为本申请一个实施例中的检测车定位方法的流程图。本实施例的方法可以由检测车定位装置来执行，该装置可以通过硬件和/或软件的方式实现，并一般可集成用于定位服务的处理器中。所述综合定位装置可以是配置于用于检测隧道内部缺点的检测车上进行使用。所述定位处理器的数据库中存储有隧道的相关信息，包括但不限于：隧道名称、地理位置信息、隧道长度、隧道类型、隧道表面图像、隧道表面图像信息、隧道侧壁图像、各位置标在隧道表面的位置、隧道内壁的图像、扣件在所述隧道内的位置信息等，所述综合定位装置可以通过网络与定位处理器进行通信从而根据需要调用隧道的相关信息。

如图1所示，本实施例中的所述检测车定位方法包括以下步骤：

S11.获取所述检测车的第一环境参数测量值，根据所述第一环境参数测量值，以及隧道的第一环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，确定所述检测车的初始位置，以对所述检测车进行初始定位。

在本步骤中，可以预先在定位处理器中存储环境参数值与隧道的位置之间的对应关系，其中，本申请所提供的各个实施例中，所提到的环境参数测量值指的是摄像头采集到的隧道侧壁图像、或者轨道图像，或者指的是射频接收单元采集到的第一射频卡的第一射频信号，或者指的是射频接收单元采集到的第二射频卡的第二射频信号；所提到的隧道的参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系指的是位置标在隧道表面的位置关系、或者扣件在隧道内的位置关系、或者第二射频卡在隧道中、或者第一射频卡在车辆段的位置关系。

例如：车辆段是铁路行车系统的重要单位之一，主要负责列车车辆的运营、整备、检修等工作。作为检测隧道及隧道内的轨道缺陷的检测车也是由车辆段开始行驶，接着进入隧道口之后对隧道及隧道内的轨道缺陷进行检测。其中，车辆段的地基上设置两根轨道，在车辆段的两根轨道的轨面上以第一预设间隔设置用于标记车辆段的至少两个第一射频卡，所述第一射频卡存储有其在车辆段的位置信息，其中，所述第一射频卡的频段可以由工作人员自行选择，例如，在车辆段间隔100米设置两个第一射频卡，其中一个第一射频卡可以设置于隧道口，远离隧道口的第一射频卡中可以预先将数字1写入其中，靠近隧道口的第一射频卡中可以预先写入数字0，当检测车在车辆段行进时，检测车上的射频读取装置能够读取第一射频卡发出的第一射频信号，并将接收到的第一射频卡的射频信号发送至处理器，处理器根据接收到的第一射频信号的先后顺序，来确定检测车的行驶方向。例如：当检测车先采集并识别出数字1，然后采集并识别出数字0，则说明检测车沿着朝向隧道口的方向行进；相反，如果检测车先采集并识别出数字0，然后采集并识别出数字1，则说明检测车沿着背离隧道口的方向行进。从而能够根据采集到的第一射频卡的射频信号的先后顺序来确定检测车的行驶方向。

同时，可以在处理器中预先存储该第一射频卡在隧道中的位置关系，当检测车采集到第一射频卡发出的第一射频信号时，根据第一射频信号能够对检测车进行初始定位。例如：其中一个第一射频卡设置于隧道口，可以预先存储该射频卡在隧道中的位置为0，当检测车上的射频接收单元采集并识别出该第一射频信号时，处理器将检测车上的位移检测装置数据置零，之后，位移检测装置便能记录检测车的在隧道内的实时位置。

又例如：利用隧道内多个连接轨道与轨枕的用于固定钢轨的多个扣件，其中，关于轨道、轨枕、轨面、扣件之间的位置关系及作用是本领域技术人员的公知常识，此处不再赘述。在处理器中预先存储各扣件在隧道中的位置，检测车上设置有摄像头，当检测车在隧道内运行时，摄像头采集轨道图像和周围环境图像，其中，所述周围环境图像指的是摄像头采集到的轨道图像以及轨道周围的图像，例如，可以是轨道周围的部分侧壁图像，且采集到的轨道图像中包含至少一个扣件，之后处理器对采集到的轨道图像和周围环境图像进行处理，识别出轨道图像中的扣件，并与数据库中存储的扣件进行匹配，根据匹配结果能够对检测车进行初始定位。例如：处理器识别出检测车当前采集到的扣件位于距离隧道口5米的位置时，将检测车上位移检测装置的数据置于表示5米的数据上，实现对检测车的初始定位。

需要说明的是，从上面的描述可以发现，本申请实施例中对检测车的初始定位并不限制于在隧道口处，可以是在隧道内的任何位置。

S12.获取所述检测车上位移检测装置记录的信息，根据所述检测车上的位移检测装置记录的信息，确定所述检测车在隧道内的实时位置。

在本实施例中采用码盘作为位移检测装置，但是本发明的位移检测装置并不限于此；所述位移检测装置可以安装在检测车的车轮的外边缘，当检测车在隧道内的轨道上行驶时能够实时获得检测车的行驶距离、方向和速度。从而能够获得检测车在隧道内的实时位置。

S13.获取所述检测车的第二环境参数测量值，根据所述第二环境参数测量值，以及隧道的第二环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，对所述检测车的实时位置进行校正。

在本步骤中，虽然通过位移检测装置能够记录检测车在隧道内的实时位置，但是由于隧道环境及位移检测装置本身会存在误差累积，导致位移检测装置记录的信息与检测车在隧道内的实际位置之间存在偏差，因此，需要对位移检测装置记录的实时位置进行校正。

例如：检测车上设置有摄像头，在隧道侧壁的图像采集区内、沿隧道的延伸方向在隧道侧壁存在多个用于标记隧道表面的位置标，一般地，位置标是按照预设间隔设置在隧道侧壁，该位置标包括标记字符，标记字符用于标记位置标在隧道表面的位置，其中，所述标记字符可以是数字或者英文字母等等。检测车在行驶过程中，沿隧道的延伸方向采集隧道侧壁图像，且采集到的隧道侧壁图像包含至少一个位置标，处理器根据采集到的隧道侧壁图像，识别隧道侧壁图像中的位置标及标记字符，根据位置标中的标记字符确定检测车在隧道中的实际位置，之后处理器将实际位置的数值赋予位移检测装置，使得位移检测装置将其记录的数据更新为检测车在隧道中的实际位置，实现对检测车在隧道内的位置校正。

其中，可以使得检测车朝着其运行方向或者运行方向的反方向行驶，直到摄像头采集到的侧壁图像中包含至少一个位置标的图像。

在本步骤中，摄像头采集隧道侧壁图像，处理器对采集到的隧道侧壁的图像进行预处理，例如：A\D,二值化，图象的平滑，变换，增强，恢复，滤波等图像预处理步骤，接着对预处理后的图像进行特征提取，提取侧壁图像中的位置标及标记字符，之后将提取到的位置标及标记字符与处理器中预先存储的位置标及标记字符进行匹配，由于预先存储位置标及标记字符标识了位置标在隧道中的位置，因此根据匹配结果能够确定检测车在隧道内的实际位置。

又例如：在摄像头的图像采集区域内，沿隧道的延伸方向采集轨道图像和周围环境图像，且采集到的轨道图像包含多个扣件。处理器对采集到的轨道图像和周围环境图像进行预先处理，提取轨道图像和周围环境图像中的包含扣件在内的扣件位置处的隧道横截面的图像特征作为扣件特征，将提取的扣件特征与处理器中预先存储的扣件特征进行匹配，从而能够识别轨道图像中的扣件，处理器中存储的每一扣件图像关联一个隧道中的位置信息，根据识别出的扣件确定检测车在隧道中的实际位置，处理器根据该实际位置对位移检测装置记录的信息进行校正。

在本申请另一些实施例中，处理器还可以识别并统计采集到的扣件的数目，由于隧道中每个扣件之间的距离是固定的，因此，根据识别出的扣件数目和扣件之间的间隔能够确定检测车在隧道内的实际位置，从而实现对位移检测装置数据进行校正。

又例如：在隧道内沿隧道的延伸方向存在两根轨道，两根轨道之间的轨面上以第二预设间隔存在多个用于标记隧道位置的第二射频卡，所述第二射频卡中存储有其在隧道中的位置信息，检测车在行驶过程中，沿隧道的延伸方向采集至少一个所述第二射频卡的第二射频信息，由于处理器中预先存储了第二射频卡在隧道中的位置，因此，根据采集到的第二射频信号能够确定检测车在隧道中的实际位置，从而对位移检测装置记录的实时位置进行校正。其中，第二射频卡的频段与第一射频卡的频段和间距都不同，第二射频卡的频段一般是铁路系统通用的频段，而第一射频卡的频段可以由用户自行设定，另外第二射频卡的间距远大于第一射频卡。跟第一射频卡确定检测车的运行方向相同的道理，根据采集到的至少两个第二射频卡的第二射频信号，同样能够确定检测车的行驶方向。

又例如：可以在检测车上设置预设数目个摄像头，通过所述预设数目个摄像头采集隧道侧壁图像，例如：可以在检测车上设置4个朝向不同方向的摄像头，每个摄像头采集隧道内壁特定区域的图像，通过四个摄像头可以获取隧道侧壁的完整图像。在本实施例中，可以沿隧道的延伸方向并且沿检测车的行驶方向采集隧道侧壁图像，也可以沿隧道的延伸方向且沿检测车行驶方向的反方向采集隧道侧壁图像。

检测车在对隧道内的缺陷进行检测和定位之前，均会采集隧道侧壁图像并存储在处理器的硬盘数据库中，称之为历史隧道侧壁图像，其中，采集到的历史隧道侧壁图像至少包括以下信息：历史隧道侧壁图像在隧道内的位置，采集历史隧道侧壁图像的时间等信息。

四个摄像头将采集到的隧道表面的图像发送至处理器，处理器分别对接收到的四个摄像头采集到的隧道侧壁图像进行处理，识别四个摄像头采集到的隧道侧壁图像，将识别结果与处理器中存储的所有历史隧道侧壁图像进行匹配，遍历重定位服务器中存储的所有历史隧道侧壁图像，根据匹配结果确定检测车在隧道内的实际位置，从而对位移检测装置记录的数据信息校正。

在本申请另一些实施例中，处理器分别对接收到的四个摄像头采集到的隧道侧壁图像进行处理，识别四个摄像头采集到的隧道处理器图像，之后通过不断扩大搜算范围的方式遍历位移检测装置数据清零前后预设距离内处理器中存储的历史隧道侧壁图像，将识别结果与处理器中存储的位移检测装置数据清零前后预设距离内的历史隧道侧壁图像进行匹配，根据匹配结果确定检测车在隧道内的实际位置，从而对位移检测装置记录的数据信息校正。

在本申请另一些实施例中，重定位服务器也可以只对一个摄像头采集到的隧道侧壁图像进行处理，识别该摄像头采集到的隧道侧壁图像，之后遍历处理器中存储的所有历史隧道侧壁图像，将识别结果与处理器中存储的所有历史隧道侧壁图像进行匹配，根据匹配结果确定检测车在隧道内的实际位置，从而对位移检测装置记录的数据信息校正。

在本申请另一些实施例中，处理器也可以只对一个摄像头采集到的隧道侧壁图像进行处理，识别该摄像头采集到的隧道侧壁图像，之后通过不断扩大搜算范围的方式遍历位移检测装置数据清零时前后预设距离内在处理器中存储的历史隧道侧壁图像，将识别结果与处理器中位移检测装置数据清零时前后预设距离内的历史隧道侧壁图像进行匹配，根据匹配结果确定检测车在隧道内的实际位置，从而对位移检测装置记录的数据信息校正。

又例如：可以在检测车两侧的车轮处设置两个摄像头，用于采集轨道图像，同时可以在检测车的车身上设置四个摄像头，用于采集隧道侧壁图像。可以沿检测车的行驶方向或者行驶方向的反方向采集隧道轨道图像和隧道侧壁图像。

之后，处理器可以利用图像拼接算法对采集到的轨道图像和隧道侧壁图像进行拼接处理，所述图像拼接算法可以包括特征点提取与匹配、图像配准和图像融合三个步骤，其中，所述特征点提取与匹配可以通过基于SRUF算法完成图像特征点序列的提取，所述SRUF算法以及图像配准和图像融合技术是本领域技术人员的公知技术，此处不再赘述。

在检测车检测隧道环境之前，需要预先采集轨道图像和隧道侧壁图像，对预先采集的轨道图像和隧道侧壁图像进行拼接处理获取隧道横截面图像，作为训练卷积神经网络的训练图像集，根据训练图像集中的图像，对卷积神经网络进行训练。具体地，可以通过MATLAB(Matrix Laboratory，矩阵实验室)或者Caffe等深度学习框架编程构建一个卷积神经网络。在对该卷积神经网络进行训练时，从训练图像集中获取样本图像，在该样本图像上划分网格，通过卷积神经网络识别每一类样本图像的特征，对于训练图像集中包括的每帧样本图像，都按照上述方式通过卷积神经网络学习其特征，通过上述训练卷积神经网络能够学习到每一类别的图像对应的图像特征。

由于预先训练的卷积神经网络学习了每一类别的图像对应的图像特征，所以通过预先训练的卷积神经网络能够确定拼接后的隧道横截面图像的特征。

根据拼接后的隧道横截面图像的特征，并与数据库中存储的历史隧道横截面图像中的哪一帧匹配，由于历史隧道横截面图像中每一帧图像中记录有图像所在隧道中的位置，从而根据匹配结果能够确定检测车在隧道内的实际位置，处理器根据所述实际位置对位移检测装置数据进行校正。

需要说明的是，本发明并没有限制对位移检测装置数据进行校正时采用的方法的顺序，只需要检测车在实际运行过程中，，根据第二环境参数测量值，以及隧道的第二环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，对所述检测车的实时位置进行校正即可。例如：检测车在运行过程中，首先采集到的隧道侧壁图像中包含位置标，则可根据位置标对检测车的实时位置进行校正，又例如，检测车在运行过程中，首先采集到第二射频卡的第二射频信息，则可根据第二射频卡对检测车的实时位置进行校正。

还需要说明的是，本发明实施例中所述的第一环境参数测量值和第二环境参数测量值在某些情况下可以是相同的隧道环境对应的数据，例如：检测车在隧道内行驶时，第一环境参数测量值可以是采集到的某一个位置标的信息，第二环境参数测量值可以是采集到的检测车行驶方向的另一个位置标的信息。当然，本发明实施例中所述的第一环境参数测量值和第二环境参数测量值也可是隧道环境中不同的数据。例如：检测车在隧道内行驶时，第一环境参数测量值可以是采集到的某一个扣件的信息，第二环境参数测量值可以是隧道侧壁图像的信息。

利用本发明实施例提供的检测车定位方法时，可以利用检测车在隧道中行驶过程中获得的环境参数测量值，例如：位置标、第二射频卡、扣件和隧道侧壁图像实现对检测车的综合定位，从而能够提高隧道内轨道异常、接触网异常、侧壁异常和隧道环境异常的定位精度和可靠性。

在实际运行过程中，当检测车的定位系统正常退出、崩溃、卡死或者掉电时，位移检测装置上记录的行驶距离清零，此时，检测车由于隧道内轨道的倾斜角度或者检测车的行驶惯性会继续沿着行驶方向或者行驶方向的反方向运行一段距离，导致无法确定检测车在隧道内的位置。此时重定位装置上的测量部件开始工作。因此，在本发明另一些实施例中，所述检测车定位方法还可以包括以下步骤：

S14.当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，获取所述检测车的第三环境参数测量值，根据所述第三环境参数测量值，以及隧道的第三环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，确定所述检测车在隧道内的停止位置，以对所述检测车进行重新定位。

在本步骤中，测量部件可以是安置于检测车上的摄像头、射频读卡器或者其他能够获得检测车的环境参数测量值的部件。

具体地，所述步骤S14可通过以下任意一种方式实现对检测车的重新定位。

一种可能的实现方式是：沿隧道的延伸方向采集轨道图像和周围环境图像，且采集到的轨道图像包含多个扣件。处理器对采集到的轨道图像和周围环境图像进行预先处理，提取轨道图像和周围环境图像中的包含扣件在内的扣件位置处的隧道横截面的图像特征作为扣件特征，历史数据库中存储每个扣件在隧道中的特征和位置信息；将所述扣件特征与历史数据库中的扣件特征进行匹配；根据匹配结果对隧道内的检测车进行重新定位。

另一种可能的实现方式是：沿隧道的延伸方向采集至少一个所述第二射频卡的第二射频信号；根据采集到的所述第二射频卡中存储的其在隧道中的位置信息对所述检测车进行重新定位。

另一种可能的实现方式是：沿隧道的延伸方向采集隧道侧壁图像，且采集到的隧道侧壁图像中包含至少一个位置标；根据采集到的隧道侧壁图像，识别所述隧道侧壁图像中的所述位置标和所述标记字符，根据所述位置标中的标记字符对所述检测车进行重新定位。

另一种可能的实现方式是：沿隧道的延伸方向采集隧道侧壁图像；将采集到的所述隧道侧壁图像与数据库中存储的历史隧道侧壁图像进行匹配，所述历史隧道侧壁图像中包含历史隧道侧壁图像在隧道中的位置，根据匹配结果对所述检测车进行重新定位。

另一种可能的实现方式是：沿隧道的延伸方向采集轨道图像和隧道侧壁图像；对所述轨道图像和隧道侧壁图像进行拼接处理，获得拼接后的隧道横截面图像；对拼接后的隧道横截面图像进行预处理并通过预先训练的卷积神经网络提取所述拼接后的隧道横截面图像的特征；将所述拼接后的隧道横截面图像的特征与数据库中存储的历史隧道横截面图像的特征进行比对和识别，根据比对结果确定所述拼接后的隧道图像在隧道中的位置，以对所述检测车进行重新定位。

本实施例中所述的隧道内检测车的重新定位方法，可参照上述实施例中所述的隧道内检测车的实时位置进行校正的方法进行理解，此处不再赘述。

需要说明的是，本发明实施例中所述的第三环境参数测量值和上述实施例中的第一环境参数值和/或第二环境参数测量值在某些情况下可以是相同的隧道环境对应的数据，例如：检测车在隧道内行驶时，第一环境参数测量值可以是采集到的某一个位置标的信息，第二环境参数测量值和第三环境参数测量值可以是采集到的检测车行驶方向的另一个位置标的信息。当然，本发明实施例中所述的第三环境参数测量值和上述实施例中的第一环境参数值和/或第二环境参数测量值也可是隧道环境中不同的数据。例如：检测车在隧道内行驶时，第一环境参数测量值可以是采集到的某一个扣件的信息，第二环境参数测量值可以是隧道侧壁图像的信息；第三环境参数测量值可以是采集到的第二射频卡的信息。

利用本发明实施例提供的检测车定位方法时，可以利用检测车在隧道中行驶过程中获得的环境参数测量值，例如：位置标、第二射频卡、扣件和隧道侧壁图像实现对检测车的综合定位，从而能够提高隧道内轨道异常、接触网异常、侧壁异常和隧道环境异常的定位精度和可靠性；同时，在检测车行驶过程中，当位移检测装置数据清零时，能够对检测车进行重新定位。

图2为本申请另一个实施例中检测车定位装置的结构图，如图2所示，所示检测车定位装置包括第一获取单元21、第二获取单元22和第三获取单元23。

其中，第一获取单元21用于获取所述检测车的第一环境参数测量值，根据所述第一环境参数测量值，以及隧道的第一环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，确定所述检测车的初始位置，以对所述检测车进行初始定位；

第二获取单元22用于获取所述检测车上位移检测装置记录的信息，根据所述检测车上的位移检测装置记录的信息，确定所述检测车在隧道内的实时位置；

第三获取单元23用于获取所述检测车的第二环境参数测量值，根据所述第二环境参数测量值，以及隧道的第二环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，对所述检测车的实时位置进行校正。

在本发明一些实施例中，第一获取单元21可包括第一采集子单元211和初始定位子单元212。

其中，第一采集子单元211用于沿所述车辆段的延伸方向采集至少两个所述第一射频卡的第一射频信号；

初始定位子单元212用于根据采集到的所述第一射频信号确定所述检测车的初始位置并确定所述检测车的行驶方向，以对所述检测车进行初始定位。

第三获取单元23可包括第二采集子单元和校正子单元，其中，

在一种实施方式中，

第二采集子单元用于沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件；

校正子单元用于根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件；根据识别结果，对所述检测车的实时位置进行校正。

在另一种实施方式中，

第二采集子单元用于沿隧道的延伸方向采集至少一个所述第二射频卡的第二射频信号；

校正子单元用于根据采集到的所述第二射频卡中存储的其在隧道中的位置信息对所述检测车的实时位置进行校正。

在本申请另一些实施例中，所述隧道内检测车的重定位装置还可包括第四获取单元，用于当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，获取所述检测车的第三环境参数测量值，根据所述第三环境参数测量值，以及隧道的第三环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，确定所述检测车在隧道内的停止位置，以对所述检测车进行重新定位。

所述第四获取单元可包括第三采集子单元和重定位子单元；

在一种实施方式中，第三采集子单元用于沿隧道的延伸方向采集隧道侧壁图像，且采集到的隧道侧壁图像中包含至少一个位置标；重定位子单元用于根据采集到的隧道侧壁图像，识别所述隧道侧壁图像中的所述位置标和所述标记字符，根据所述位置标中的标记字符对所述检测车进行重新定位；

在第二实施方式中，第三采集子单元用于沿隧道的延伸方向采集隧道侧壁图像；重定位子单元用于将采集到的所述隧道侧壁图像与数据库中存储的历史隧道侧壁图像进行匹配，所述历史隧道侧壁图像中包含历史隧道侧壁图像在隧道中的位置，根据匹配结果对所述检测车进行重新定位；

在第三实施方式中，第三采集子单元用于沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件；重定位子单元用于根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件，将识别到的扣件与数据库中的扣件对比，根据识别结果，对所述检测车进行重新定位，其中，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息。

在第四实施方式中，第三获取子单元用于沿隧道的延伸方向采集隧道侧壁图像；重定位子单元，用于将采集到的所述隧道侧壁图像与数据库中存储的历史隧道侧壁图像进行匹配，所述历史隧道侧壁图像中包含历史隧道侧壁图像在隧道中的位置，根据匹配结果对所述检测车进行重新定位；

在第五实施方式中，第三获取子单元用于沿隧道的延伸方向采集至少一个所述第二射频卡的第二射频信号；重定位子单元用于根据采集到的所述第二射频卡中存储的其在隧道中的位置信息对所述检测车进行重新定位。

利用本发明实施例提供的检测车定位装置时，可以利用检测车在隧道中行驶过程中获得的环境参数测量值，例如：位置标、第二射频卡、扣件和隧道侧壁图像实现对检测车的综合定位，从而能够提高隧道内轨道异常、接触网异常、侧壁异常和隧道环境异常的定位精度和可靠性；同时，在检测车行驶过程中，当位移检测装置数据清零时，能够对检测车进行重新定位。

图3为本申请另一个实施例中的隧道内检测车的综合定位系统的结构示意图。如图3所示，所述定位系统包括多个位置标31、多个第一射频卡32、多个第二射频卡33、多个扣件34、检测车35，其中，所述检测车包括射频接收单元、摄像头、位移检测装置和处理器，此处未图示。

其中，多个位置标31沿隧道1的延伸方向设置于隧道侧壁的图像采集区内，其中，多个位置标31可以设置在隧道的其中一个侧壁上，可以设置在检测车上行的侧壁，也可以设置在检测车下行的侧壁，也可以设置在隧道的两个侧壁上，只需要能够被摄像头采集到即可。位置标31包括标记字符，标记字符用于标记位置标在隧道表面的位置；多个第一射频卡32沿隧道的延伸方向以第一预设间隔设置在车辆段的两根轨道的轨面上，所述第一射频卡用于发出存储有其在车辆段的位置信息的第一射频信号，多个第二射频卡33以第二预设间隔设置在隧道内的轨面上，所述第二射频卡用于发出存储有其在隧道中的位置信息的第二射频信号，多个扣件34固定在隧道内的轨道边缘且通过固定装置使得隧道内的轨道和轨枕连接从而达到固定轨道的目的。

检测车35包括射频接收单元、摄像头、位移检测装置和处理器。

所述射频接收单元用于接收至少两个第一射频卡的第一射频信号；所述处理器根据采集到的第一射频信号确定所述检测车的初始位置并确定所述检测车的行驶方向，以对所述检测车进行初始定位；

所述射频接收单元还用于接收至少一个第二射频卡的第二射频信号，所述处理器根据采集到的所述第二射频卡中存储的其在隧道中的位置信息对所述检测车的实时位置进行校正，或者当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，对所述检测车进行重新定位；

所述摄像头用于沿隧道的延伸方向采集轨道图像和周围环境图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；所述处理器根据采集到的所述轨道图像和周围环境图像，识别所述轨道图像中的所述扣件；根据识别结果，确定所述检测车的初始位置，以对所述检测车进行初始定位，或者对所述检测车的实时位置进行校正，或者对所述检测车进行重新定位；

所述摄像头还用于沿隧道的延伸方向采集隧道侧壁图像，且采集到的隧道侧壁图像中包含至少一个位置标；所述处理器根据采集到的隧道侧壁图像，识别所述隧道侧壁图像中的所述位置标和所述标记字符，根据所述位置标中的标记字符对所述检测车的实时位置进行校正，或者当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，对所述检测车进行重新定位；

所述摄像头还用于沿隧道的延伸方向采集隧道侧壁图像；所述处理器将采集到的所述隧道侧壁图像与数据库中存储的历史隧道侧壁图像进行匹配，所述历史隧道侧壁图像中包含历史隧道侧壁图像在隧道中的位置，根据匹配结果对所述检测车的实时位置进行校正，或者当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，对所述检测车进行重新定位；

所述摄像头还用于沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；所述处理器还用于根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件并统计所述扣件的数目；根据所述扣件的数目以及每个扣件之间的间隔对所述检测车的实时位置进行校正；

所述摄像头还用于沿隧道的延伸方向采集轨道图像和隧道侧壁图像；所述处理器还用于对所述轨道图像和隧道侧壁图像进行拼接处理，获得拼接后的隧道横截面图像；对拼接后的隧道横截面图像进行预处理并通过预先训练的卷积神经网络提取所述拼接后的隧道横截面图像的特征；将所述拼接后的隧道横截面图像的特征与数据库中存储的历史隧道横截面图像进行特征比对和识别，所述历史隧道横截面图像存有其在隧道中的位置信息，根据比对结果确定所述拼接后的隧道横截面图像在隧道中的位置，以对所述检测车的实时位置进行校正，或者当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，对所述检测车进行重新定位。

利用本发明实施例提供的隧道内检测车的综合定位系统时，可以利用检测车在隧道中行驶过程中获得的环境参数测量值，例如：位置标、第二射频卡、扣件和隧道侧壁图像实现对检测车的综合定位，从而能够提高隧道内轨道异常、接触网异常、侧壁异常和隧道环境异常的定位精度和可靠性；同时，在检测车行驶过程中，当位移检测装置数据清零时，能够对检测车进行重新定位。

本说明书提供的上述实施例所述的方法可以通过计算机程序实现业务逻辑并记录在存储介质上，所述的存储介质可以计算机读取并执行，实现本说明书实施例所描述方案的效果。因此，本说明书还提供一种隧道内检测车的定位装置，包括处理器及存储处理器可执行指令的存储器，所述指令被所述处理器执行时实现包括以下步骤：

获取所述检测车的第一环境参数测量值，根据所述第一环境参数测量值，以及隧道的第一环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，确定所述检测车的初始位置，以对所述检测车进行初始定位；

获取所述检测车上位移检测装置记录的信息，根据所述检测车上的位移检测装置记录的信息，确定所述检测车在隧道内的实时位置；

获取所述检测车的第二环境参数测量值，根据所述第二环境参数测量值，以及隧道的第二环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，对所述检测车的实时位置进行校正。

所述存储介质可以包括用于存储信息的物理装置，通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。所述存储介质有可以包括：利用电能方式存储信息的装置如，各式存储器，如RAM、ROM等；利用磁能方式存储信息的装置如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘；利用光学方式存储信息的装置如，CD或DVD。当然，还有其他方式的可读存储介质，例如量子存储器、石墨烯存储器等等。

需要说明的，上述所述的装置根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

上述实施例所述的一种检测车定位装置，可以利用检测车在隧道中行驶过程中获得的环境参数测量值，例如：位置标、第二射频卡、扣件和隧道侧壁图像实现对检测车的综合定位，从而能够提高隧道内轨道异常、接触网异常、侧壁异常和隧道环境异常的定位精度和可靠性。

本说明书还提供一种隧道内检测车的综合定位系统，所述系统可以包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述任意一个或者多个实施例中所述方法的步骤。

需要说明的，上述所述的系统根据方法或者装置实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

上述实施例所述的一种隧道内检测车的综合定位系统，可以利用检测车在隧道中行驶过程中获得的环境参数测量值，例如：位置标、第二射频卡、扣件和隧道侧壁图像实现对检测车的综合定位，从而能够提高隧道内轨道异常、接触网异常、侧壁异常和隧道环境异常的定位精度和可靠性。

需要说明的是，本说明书上述所述的装置或者系统根据相关方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照方法实施例的描述，在此不作一一赘述。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类、存储介质+程序实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、媒体播放器、导航设备、平板计算机或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本本说明书一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述并不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (11)

1.一种利用视觉图像分析对测车定位的方法，其特征在于，包括：

获取所述检测车的第一环境参数测量值，根据所述第一环境参数测量值，以及隧道的第一环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，确定所述检测车的初始位置，以对所述检测车进行初始定位；

获取所述检测车上位移检测装置记录的信息，根据所述检测车上的位移检测装置记录的信息，确定所述检测车在隧道内的实时位置；

获取所述检测车的第二环境参数测量值，根据所述第二环境参数测量值，以及隧道的第二环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，对所述检测车的实时位置进行校正；

利用隧道内的多个连接在隧道内的轨道与轨枕之间的用于固定钢轨的多个扣件；

对所述检测车的实时位置进行校正具体为：

沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；

根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件；

根据识别结果，对所述检测车的实时位置进行校正；

或

在隧道口之内的两根轨道的轨面上以第二预设间隔设置用于标记车辆段的多个第二射频卡，所述第二射频卡存储有其在隧道内的位置信息；

对所述检测车的实时位置进行校正具体为：

沿隧道的延伸方向采集至少一个所述第二射频卡的第二射频信号；

根据采集到的所述第二射频卡中存储的其在隧道中的位置信息对所述检测车的实时位置进行校正。

2.根据权利要求1所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法，其特征在于，还包括：

当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，获取所述检测车的第三环境参数测量值，根据所述第三环境参数测量值，以及隧道的第三环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，确定所述检测车在隧道内的停止位置，以对所述检测车进行重新定位。

3.根据权利要求2所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法，其特征在于，

利用隧道内的多个连接在隧道内的轨道与轨枕之间的用于固定钢轨的多个扣件；

对所述检测车进行重新定位包括：

沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；

根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件；

根据识别结果，对所述检测车进行重新定位。

4.根据权利要求2所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法，其特征在于，

所述当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，对所述检测车进行重新定位包括：

沿隧道的延伸方向采集至少一个位置标的图像；

根据采集到的位置标的图像对所述检测车进行重新定位。

5.根据权利要求2所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法，其特征在于，

沿隧道的延伸方向采集隧道侧壁图像；

将采集到的所述隧道侧壁图像与数据库中存储的历史隧道侧壁图像进行匹配，所述历史隧道侧壁图像中包含历史隧道侧壁图像在隧道中的位置，根据匹配结果对所述检测车进行重新定位。

6.根据权利要求2所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法，其特征在于，

在隧道口之内的两根轨道的轨面上以第二预设间隔设置用于标记车辆段的多个第二射频卡，所述第二射频卡存储有其在隧道内的位置信息；

当检测车在行驶过程中位移检测装置记录的信息清零时，对所述检测车进行重新定位包括：

沿隧道的延伸方向采集至少一个所述第二射频卡的第二射频信号；

根据采集到的所述第二射频卡中存储的其在隧道中的位置信息对所述检测车进行重新定位。

7.根据权利要求1所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法，其特征在于，

利用隧道口之外的车辆段，在车辆段的两根轨道之间的轨面上以第一预设间隔设置用于标记车辆段的至少两个第一射频卡，所述第一射频卡存储有其在车辆段的位置信息；

对所述检测车进行初始定位包括：

沿所述车辆段的延伸方向采集至少两个所述第一射频卡的第一射频信号；

根据采集到的所述第一射频信号确定所述检测车的初始位置并确定所述检测车的行驶方向，以对所述检测车进行初始定位。

8.根据权利要求1所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法，其特征在于，

利用隧道内的多个连接在隧道内的轨道与轨枕之间的用于固定钢轨的多个扣件；

对所述检测车进行初始定位包括：

沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；

根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件；

根据识别结果，确定所述检测车的初始位置，以对所述检测车进行初始定位。

9.根据权利要求3所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法，其特征在于，

沿隧道的延伸方向采集轨道图像，且采集到的轨道图像中包含多个扣件，数据库中存储每个扣件在隧道中的位置信息；

根据采集到的所述轨道图像，识别所述轨道图像中的所述扣件并统计所述扣件的数目；

根据所述扣件的数目以及每个扣件之间的间隔对所述检测车的实时位置进行校正或重新定位。

10.根据权利要求3所述的利用视觉图像分析对测车定位的方法，其特征在于，

对所述检测车的实时位置进行校正包括：

沿隧道的延伸方向采集轨道图像和隧道侧壁图像，所述轨道图像包含多个扣件；

对所述轨道图像和隧道侧壁图像进行拼接处理，获得拼接后的包含扣件在内的扣件位置处的隧道横截面的图像；

对拼接后的隧道横截面图像进行预处理并通过预先训练的卷积神经网络提取所述拼接后的隧道横截面图像的特征；

将所述拼接后的隧道横截面图像的特征与数据库中存储的历史隧道横截面图像进行特征比对和识别，所述历史隧道横截面图像存有其在隧道中的位置信息，根据比对结果确定所述拼接后的隧道横截面图像在隧道中的位置，以对所述检测车的实时位置进行校正或重新定位。

11.一种利用视觉图像分析对测车定位的装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取所述检测车的第一环境参数测量值，根据所述第一环境参数测量值，以及隧道的第一环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，确定所述检测车的初始位置，以对所述检测车进行初始定位；

第二获取单元，用于获取所述检测车上位移检测装置记录的信息，根据所述检测车上的位移检测装置记录的信息，确定所述检测车在隧道内的实时位置；

第三获取单元，用于获取所述检测车的第二环境参数测量值，根据所述第二环境参数测量值，以及隧道的第二环境参数值与所述隧道的位置信息之间的对应关系，对所述检测车的实时位置进行校正。