CN109556521B - 一种基于无人机的铁路钢轨位移检测方法 - Google Patents
一种基于无人机的铁路钢轨位移检测方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及铁路精密测量技术领域,公开一种基于无人机的铁路钢轨位移检测装置和检测方法。包括无人机、摄像机、观测桩、服务器和标记物,所述观测桩安装于铁路钢轨一侧,所述无人机悬停于所述观测桩同侧,所述摄像机安装在无人机下方,无人机包括用于分析图像的处理器,所述处理器和摄像机电性连接,通过无线传输模块与服务器连接,所述标记物为三处分别安装在两条铁路钢轨和观测桩上。本发明使用无人机搭载摄像机进行非接触式测量,解决了传统人肉眼估测误差较大的问题,避免了现有在观测桩架设摄像机方法的施工量大、耗资多、定期清洁所有摄像机镜头等弊端,有效的保证了测量精度,节省人力。
Description
技术领域
本发明涉及铁路精密测量技术领域,特别是涉及一种基于无人机的铁路钢轨位移检测装置和检测方法。
背景技术
轨道爬行和路基冻胀及融沉会造成铁路钢轨的水平位移和垂向位移,影响轨道的高平顺性。对铁路钢轨位移的准确检测是确保高速列车运营安全和舒适的前提。目前,国内对钢轨爬行量的检测基本依靠人肉眼结合观测桩进行识别,该方法测量精度低,误差大,无法满足现代铁路要求。路基冻胀及融沉造成的垂向位移监测主要通过埋设位移传感器来进行测量,该方法需要前期埋设监测设备,工作量大,且不适用于既有线的路基位移监测。现有应用机器视觉测量铁路钢轨位移的研究是通过分析在每个观测桩上固定摄像机采集的图像来计算位移量,可以实时监测铁路钢轨的位移情况,但是缺点是需要大量的摄像机安装在每个监测点的观测桩上。而且铁路现场环境复杂,摄像机镜头长期暴露在室外会沾染污垢,需要工作人员清洁。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提出一种检测精度高、可靠性高、无需前期施工、操作简单的基于无人机的铁路钢轨位移检测装置和检测方法。
本发明采用以下的技术方案:一种基于无人机的铁路钢轨位移检测装置,包括无人机、摄像机、观测桩、服务器和标记物,其中:所述观测桩安装于铁路钢轨一侧,所述无人机悬停于所述观测桩同侧,所述摄像机安装在无人机下方,无人机包括用于分析图像的处理器,所述处理器和摄像机电性连接,通过无线传输模块与云服务器连接,所述标记物为三处分别安装在两条铁路钢轨和观测桩上。
进一步的所述标记物在所述无人机下方的摄像机的视角范围内。
进一步的所述摄像机镜头与标记物平行。
进一步的所述标记物的物理大小,形状和颜色固定。
进一步的所述服务器为云服务器。
一种应用于一种基于无人机的铁路钢轨位移检测装置的检测方法,其中,先储存对标准图像处理得到的标记物形心之间距离数据,具体检测方法分为以下步骤:
步骤一:检测预处理,确定无人机悬停位置;无人机在铁路钢轨一侧沿钢轨飞行,并在每个安装有观测桩和标记物的区域悬停,无人机下方安装的摄像机拍摄到观测桩和铁路钢轨上安装的标记物,设标记物的水平方向的最大长度为,垂向方向上的最高高度为,处理器对采集的图像进行预处理和分割标记物与背景,并判断公式是否成立,若上式不成立则对所述无人机的方位角度进行微调至上式成立,使得所述摄像机镜头与所述标记物平行,表示所述摄像机采集的图像中标记物的水平方向上的最大长度,表示所述摄像机采集的图像中标记物的垂向方向上的最高高度;
步骤二:摄像机拍摄图像,处理图像数据;处理器对所述摄像机拍摄的图像进行预处理和分割标记物与背景后,摄像机拍摄的图像中所述观测桩上安装的标记物一的形心记为(,),铁路上的两条钢轨上安装的标记物二和标记物三的形心分别记为和,两条钢轨上安装的标记物二,标记物三的水平方向的最大长度为和,两条钢轨上安装的标记物二,标记物三的垂向方向上的最高高度为和; 以观测桩上标记物一的形心作为不动基准点,观测桩上标记物一形心与轨道上两条钢轨上的标记物形心在平行面的水平方向和垂向方向上的距离分别为:
步骤三:步骤二中数据和处理器中储存的标准数据对比,计算铁路钢轨发生的实际位移。
进一步的,所述先储存对标准图像处理得到的标记物形心之间距离数据为在铁轨没有位移时通过步骤二中处理摄像机拍摄的图像的方法得到的标记物形心之间距离数据。
与现有技术相比本发明的有益效果为:本发明使用无人机搭载摄像机进行非接触式测量,解决了传统人肉眼估测误差较大的问题,避免了现有在观测桩架设摄像机方法的施工量大、耗资多、定期清洁所有摄像机镜头等弊端,有效的保证了测量精度,节省人力。
附图说明
图1为本发明的结构示意图;
图2为本发明的工作流程图;
附图中标记:1、钢轨一;2、钢轨二;3、观测桩;4、无人机;5、摄像机;6、标记物二;7、标记物三;8、标记物一。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
如图1,图2所示,一种基于无人机的铁路钢轨位移检测装置,包括无人机4、摄像机5、观测桩3、云服务器和标记物,所述观测桩3安装于铁路钢轨一侧,所述无人机4悬停于所述观测桩同侧,所述摄像机5安装在无人机下方,无人机包括用于分析图像的处理器,所述处理器和摄像机电性连接,通过无线传输模块与云服务器连接,所述标记物为三处分别安装在两条铁路钢轨的标记物二6,标记物三7和观测桩上标记物一8。标记物在无人机下方的摄像机的视角范围内;所述摄像机镜头与标记物平行;所述标记物的物理大小,形状和颜色固定,便于摄像机采集和识别本实施例中采用鲜红色的矩形。
一种应用于权利要求1所述的一种基于无人机的铁路钢轨位移检测装置的检测方
法,其特征在于,先储存对标准图像处理得到的标记物形心之间的距离数据,无人机在铁路
钢轨一侧沿钢轨飞行,并在每个安装有观测桩和标记物的区域悬停,无人机下方安装的摄
像机拍摄到观测桩和铁路钢轨上安装的标记物,设标记物的水平方向的最大长度为,垂向方向上的最高高度为,处理器对采集的图像进行预处理和分割标
记物与背景,并判断公式是否成立,若上式不成立则对所述无人机的方位角度进
行微调至上式成立,使得所述摄像机镜头与所述标记物平行,表示所述摄像机采集的图
像中标记物的水平方向上的最大长度,表示所述摄像机采集的图像中标记物的垂向方向
上的最高高度;此状态下拍摄图像处理后得到的标记物形心之间的距离作为标准数据存
储。
使用过程中具体检测方法分为以下步骤:
步骤一:检测预处理,确定无人机悬停位置;
无人机在铁路钢轨一侧沿钢轨飞行,并在每个安装有观测桩和标记物的区域悬
停,无人机下方安装的摄像机拍摄到观测桩和铁路钢轨上安装的标记物,设标记物的水平
方向的最大长度为,垂向方向上的最高高度为,处理器对采集的图像进
行预处理和分割标记物与背景,并判断公式是否成立,若上式不成立则对所述无
人机的方位角度进行微调至上式成立,使得所述摄像机镜头与所述标记物平行,表示所
述摄像机采集的图像中标记物的水平方向上的最大长度,表示所述摄像机采集的图像中
标记物的垂向方向上的最高高度。
步骤二:摄像机拍摄图像,处理图像数据;
处理器对所述摄像机拍摄的图像进行预处理和分割标记物与背景后,摄像机拍摄的图像中所述观测桩上安装的标记物一的形心记为(280,540),铁路上的两条钢轨上安装的标记物二和标记物三的形心分别记为(910,600)和(1120,620),两条钢轨上安装的标记物二,标记物三的水平方向的最大长度为30.00像素和40.00像素,两条钢轨上安装的标记物二,标记物三的垂向方向上的最高高度为37.50像素和50.00像素;以观测桩上标记物一的形心作为不动基准点,观测桩上标记物一形心与轨道上两条钢轨上的标记物形心在平行面的水平方向和垂向方向上的距离分别为:
步骤三:步骤二中数据和处理器中储存的标准数据对比,计算铁路钢轨发生的实际位移。
本发明中,除非另有明确的规定和限制,术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体的连接,可以是机械连接,也可以是电连接,可以是直接连接,也可以是通过中间媒介相连,可以是两个元件内部的连通,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本实用中的具体含义;并且上述各部件的型号不限,只要能够达成其有益效果的均可进行实施。
以上所述仅是本实用新型的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本实用发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变型,这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种基于无人机的铁路钢轨位移的检测方法,其特征在于,先储存对标准图像处理得到的标记物形心之间距离数据,具体检测方法分为以下步骤:
步骤一:检测预处理,确定无人机悬停位置;
无人机在铁路钢轨一侧沿钢轨飞行,并在每个安装有观测桩和标记物的区域悬停,无人机下方安装的摄像机拍摄到观测桩和铁路钢轨上安装的标记物,设标记物的水平方向的最大长度为,垂向方向上的最高高度为,处理器对采集的图像进行预处理和分割标记物与背景,并判断公式是否成立,若上式不成立则对所述无人机的方位角度进行微调至上式成立,使得摄像机的镜头与所述标记物平行,表示所述摄像机采集的图像中标记物的水平方向上的最大长度,表示所述摄像机采集的图像中标记物的垂向方向上的最高高度;
步骤二:摄像机拍摄图像,处理图像数据;
处理器对所述摄像机拍摄的图像进行预处理和分割标记物与背景后,摄像机拍摄的图像中所述观测桩上安装的标记物一的形心记为(,),铁路上的两条钢轨上安装的标记物二和标记物三的形心分别记为和,两条钢轨上安装的标记物二,标记物三的水平方向的最大长度为和,两条钢轨上安装的标记物二,标记物三的垂向方向上的最高高度为和;以观测桩上标记物一的形心作为不动基准点,观测桩上标记物一形心与轨道上两条钢轨上的标记物形心在平行面的水平方向和垂向方向上的距离分别为:
步骤三:步骤二中数据和处理器中储存的标准数据对比,计算铁路钢轨发生的实际位移。
2.根据权利要求1所 述的一种基于无人机的铁路钢轨位移检测方法,其特征在于,所述先储存对标准图像处理得到的标记物形心之间距离数据为在铁轨没有位移时通过步骤二中处理摄像机拍摄的图像的方法得到的标记物形心之间距离数据。
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