CN109870457A

CN109870457A - 轨道异物检测方法及装置

Info

Publication number: CN109870457A
Application number: CN201910115022.5A
Authority: CN
Inventors: 李清泉; 曹民; 林红; 卢毅; 王新林; 周瑾
Original assignee: WUHAN WUDA ZOYON SCIENCE AND TECHNOLOGY Co Ltd
Current assignee: WUHAN WUDA ZOYON SCIENCE AND TECHNOLOGY Co Ltd
Priority date: 2019-02-14
Filing date: 2019-02-14
Publication date: 2019-06-11

Abstract

本发明实施例提供一种轨道异物检测方法及装置，该方法包括：采用线扫描三维测量传感器对轨道表面进行连续测量，获得轨道的测量高程数据；对测量高程数据进行区域分割，获得轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据；根据各区域的测量高程数据获取对应的测量轮廓后，将各区域的测量轮廓与对应的标准轮廓分别进行比对，并根据比对结果获得轨道的异物检测结果。本发明实施例能够对当前轨道上当前存在的全部异物进行测量，避免了现有技术中存在的对于已落入轨道上的静态异物无法检测和误报情况较多的缺陷；另外，本发明实施例具备检测效率高的特点，可实现轨道交通路网级的检测，提高了轨道的运营安全性。

Description

轨道异物检测方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及检测技术领域，更具体地，涉及一种轨道异物检测方法及装置。

背景技术

轨道交通线路异物入侵具有突发性和破坏力大等特征，对轨道交通的安全运营构成巨大威胁。随着列车运行提速，列车司机依靠目视发现线路中异物的几率越来越小，即使能发现异物，也无法及时采取制动措施，导致体积很小的异物也很可能引发重大事故。目前在轨道线路上大都采用的方法是人工监视法，虽然这种方法特别直观和简单，但是该方法检测效率低、可靠性差、工作量大，漏检的可能性高。在自动化检测技术方面，有接触式检测和非接触式检测两种。其中接触式检测，以光纤光栅检测技术为例,要求沿线安装金属防护网，因此前期工作量大，安装成本高，对于已经落入轨道中间的异物无法检测，同时在一些既有线上也不可能实现；其中非接触式检测，以视频监测技术为例,受环境亮度影响较大,抗环境干扰能力差。故现有轨道异物入侵检测技术无法实现轨道交通路网级的快速、准确检测，轨道运营存在安全隐患。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的轨道异物检测方法及装置。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种轨道异物检测方法，该方法包括：采用线扫描三维测量传感器对轨道表面进行连续测量，获得轨道的测量高程数据；对测量高程数据进行区域分割，获得轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据；其中，轨道内包含的各区域包括钢轨区域、轨道板区域以及扣件区域中的至少一个；根据各区域的测量高程数据获取对应的测量轮廓后，将各区域的测量轮廓与对应的标准轮廓分别进行比对，并根据比对结果获得轨道的异物检测结果。

根据本发明实施例第二方面，提供了一种轨道异物检测装置，该装置用于上述第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的轨道异物检测方法，包括：线扫描三维测量传感器、里程编码器和测量载体；里程编码器及至少一个线扫描三维传感器设置于测量载体；测量载体用于沿待测轨道运动；线扫描三维测量传感器由激光器和三维相机组成，线扫描三维测量传感器用于向钢轨发射一字激光线，并获取一字激光线对应的钢轨表面的测量高程数据；里程编码器用于记录测量载体沿钢轨行驶的里程信息。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的轨道异物检测方法。

本发明实施例提供的轨道异物检测方法及装置，通过采用线扫描三维测量传感器对轨道表面进行连续测量，获得轨道的测量高程数据；对测量高程数据进行区域分割，获得轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据；以及，将各区域的测量轮廓与对应的标准轮廓分别进行比对，并根据比对结果获得轨道的异物检测结果。由于异物检测结果是基于线扫描三维测量传感器当前测量的高程数据获得的，因此能够对当前轨道上当前存在的全部异物进行测量，避免了现有技术中对于已落入轨道上的静态异物无法检测和误报情况较多的缺陷，提高了轨道的安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的轨道异物检测方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的轨道异物检测方法的测量方案示意图；

图3为本发明实施例提供的轨道异物检测方法的轨道数据分割示意图；

图4为本发明实施例提供的线扫描轨道三维点云深度转灰度图；

图5为本发明实施例提供的异物检测示例一的检测示意图，其中，(a)为异物实物图，(b)为三维点云深度转灰度图，(c)为异物检测结果图；

图6为本发明实施例提供的异物检测示例二的检测示意图，其中，(a)为异物实物图，(b)为三维点云深度转灰度图，(c)为异物检测结果图；

图7为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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例，都属于本发明保护的范围。

针对现有技术中存在的如下问题：对于已落入轨道上的静态异物无法检测和误报情况较多的缺陷，存在轨道交通运营安全隐患。本发明实施例提供一种轨道异物检测方法，参见图1，该方法包括但不限于：

步骤10、采用线扫描三维测量传感器对轨道表面进行连续测量，获得轨道的测量高程数据。

其中，线扫描三维测量传感器可由三维相机、激光器和控制器组成，该线扫描三维传感器可利用三角测量原理获得激光线所对应钢轨表面的高程。可将线扫描三维测量传感器设置于测量载体(例如小车)，该测量载体可沿钢轨移动，具体的安装方式可参见图2。线扫描三维测量传感器在X方向(即横断面方向)的测量范围应大于轨道板中间区域和扣件及其附件区域。线扫描三维测量传感器的断面测量方向与钢轨的横断面方向平行，也即垂直于测量载体的行车方向。在测量过程中，可驱动移动载体沿钢轨运动，线扫描三维测量传感器可在测量载体的运动过程中进行连续测量，从而获得轨道的测量高程数据。线扫描三维测量传感器具体可设置于钢轨的上方。

步骤20、对测量高程数据进行区域分割，获得轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据；其中，轨道内包含的各区域包括钢轨区域、轨道板区域以及扣件区域中的至少一个。

其中，在执行上述步骤20前，可对测量高程数据进行预处理，该预处理包括坐标转换和异常值处理两部分。其中，坐标转换是：通过标定文件将测量高程数据进行像方坐标到物方坐标的转换(即通过标定获取测量数据在物方的(X,Z)坐标)。其中，参见图2，X方向为钢轨的横断面方向，Y方向为检测方向(即移动载具的运动方向)，Z方向为高程方向。其中，标定文件是在线扫描三维测量传感器安装在测量载体后，在轨道异物检测前，通过标定的方法获得的，该标定文件用于记录像方坐标到物方坐标的转换关系的文件。

在步骤20中，由于整个轨道可包括钢轨、扣件、轨道板和轨道灯等部件，换言之，轨道的测量高程数据包括组成轨道的不同部件的测量高程数据。因此，为了对整个轨道是否存在异物进行准确的检测，本步骤20按照轨道所包含的不同区域对整个轨道的测量高程数据进行划分，从而获得每个区域分别对应的测量高程数据。进行区域分割后，可获得钢轨区域的测量高程数据、轨道板区域的测量高程数据以及扣件区域的测量高程数据中的至少一个。应当说明的是，可以根据检测目的的不同只获取全部区域中的部分测量高程数据，例如，若只需检测钢轨上是否存在轨道异物，则只需从轨道的测量高程数据中分割获得钢轨区域的测量高程数据。另外，应当说明的是，上述扣件区域可以理解为包含扣件本身的区域以及与扣件配套的附件的区域，换言之，上述扣件区域可以理解为扣件及其附件区域。

步骤30、根据各区域的测量高程数据获取对应的测量轮廓后，将各区域的测量轮廓与对应的标准轮廓分别进行比对，并根据比对结果获得轨道的异物检测结果。

其中，在步骤30前，可预先获得每个区域所对应的标准轮廓，具体可通过如下方式获取：依据被检测轨道的钢轨类型、轨道板类型、扣件及其附件类型、轨道板区域与扣件及其附件的相对位置关系，结合轨道知识库模型，分别获取轨道内包含的各区域所分别对应的标准轮廓。其中，轨道知识库模型是预先创建的知识库，该知识库中可预先存储有不同钢轨类型、不同轨道板类型、不同扣件及其附件类型以及轨道板区域与扣件及其附件的相对位置关系的轨道的各区域所分别对应的标准轮廓。另外，还可在多次执行轨道异物检测方法后，根据异物检测结果对该轨道知识库模型进行相应地完善，以保证轨道内各区域标准轮廓的准确性。

在步骤30中，针对轨道的一个横断面：由于轨道上存在异物时，轨道的轮廓必然与不存在异物时轨道的轮廓不同。因此，可首先根据上述步骤20中获取的各区域的测量高程数据获得各区域对应的测量轮廓，例如根据钢轨区域的测量高程数据获取钢轨区域的测量轮廓。然后，对于各区域中每一个区域，将该区域的测量轮廓与标准轮廓进行比对，若比对结果显示两个轮廓之间的差异较大，则表明该区域上可能存在异物，相应的，异物检测结果为该横断面中的该区域上存在疑似异物；若比对结果显示两个轮廓之间的差异较小或没有差异，则表明该横断面中的该区域上不存在异物。进一步的，通过将不同区域的测量轮廓与标准轮廓进行分别比对，能够分别确定轨道在该横断面中的各区域是否存在异物，从而综合各区域的比对结果能够确认轨道在该横断面上是否存在异物。进一步的，综合不同横断面的异物检测结果，可获得整个轨道的异物检测结果，该结果反映整个轨道上是否存在异物。

本发明实施例提供的异物检测方法，通过采用线扫描三维测量传感器对轨道表面进行连续测量，获得轨道的测量高程数据；对测量高程数据进行区域分割，获得轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据；以及，将各区域的测量轮廓与对应的标准轮廓分别进行比对，并根据比对结果获得轨道的异物检测结果。由于异物检测结果是基于线扫描三维测量传感器当前测量的高程数据获得的，因此能够对当前轨道上当前存在的全部异物进行测量，避免了现有技术中存在的已落入异物无法检测的缺陷，提高了轨道运营的安全性。

另外，本发明实施例还具有如下效果：1、实现了轨道异物的快速、连续、动态检测；2、基于线扫描三维测量技术，获取的轨道三维点云数据(即测量高程数据)抗环境干扰能力强，受环境光、物体表面污渍影响较小；3、实现了轨道异物的自动识别。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，提供一种对测量高程数据进行区域分割，获得轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据的方法，包括但不限于：

步骤201、根据钢轨的高程变化特征在测量高程数据中定位获得钢轨踏面的位置信息，其中，高程变化特征包括钢轨踏面高程相对较高的特征、钢轨踏面的形状特征以及线扫描三维测量传感器的安装位置与钢轨踏面的相对距离关系的特征。

步骤202、基于钢轨踏面的位置信息，根据钢轨的整体形态特征在测量高程数据中定位获得钢轨的位置信息。

具体地，上述步骤201和202的目的是在轨道的测量高程数据中定位获得钢轨的位置信息。首先利用钢轨踏面高程相对较高、钢轨踏面形状和线扫描三维测量传感器安装位置与钢轨踏面的相对距离关系定位获得钢轨踏面的位置信息。进一步基于钢轨踏面的位置信息，依据钢轨的整体形状特征，定位钢轨的位置信息。

步骤203、根据钢轨的位置信息对测量高程数据进行区域分割，获得轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，提供一种上述步骤203中根据钢轨的位置信息对测量高程数据进行区域分割，获得轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据的方法，该方法首先基于轨道的测量高程数据，结合钢轨的位置信息，分析钢轨左右两侧边缘区域附近的轮廓与钢轨踏面的高程差，判断当前轮廓钢轨左、右两侧边缘区域是否含有扣件及其附件；接着分割轨道板、扣件及其附件区域；最后，利用沿检测方向(测量载体运动)测量的钢轨、轨道板、扣件及其附件的连续性，以及各区域的几何尺寸信息，修正轨道数据区域的初步分割结果。具体地，该方法包括但不限于如下步骤：

步骤2031、对于轨道的每一横断面，根据钢轨的位置信息在测量高程数据中分割获得钢轨区域的高程数据。其中，参见图3，钢轨区域包括左钢轨A_L和右钢轨A_R。

步骤2032、根据测量高程数据，获取钢轨区域的两侧区域的轮廓与钢轨踏面的轮廓之间的高程差，并根据高程差判断两侧区域内是否含有扣件区域。

本步骤的目的是判断该横断面下的轨道中是否含有扣件及其附件。具体是根据钢轨左、右两侧边缘区域附近的轮廓与钢轨踏面的高程差，判断并记录当前轮廓钢轨左、右两侧边缘区域是否含有扣件及其附件。其中，钢轨区域的两侧区域可以是钢轨左侧一定范围的区域以及钢轨右侧一定范围的区域。上述钢轨可以为左钢轨和右钢轨。若两侧区域的轮廓与钢轨踏面的轮廓的高程差较小，则表明存在扣件；若两侧区域的轮廓与钢轨踏面的轮廓的高程差较大，则表明不存在扣件。

步骤2033、若两侧区域内含有扣件区域，则分割获得扣件区域的测量高程数据后，根据轨道板与扣件之间的相邻位置关系，分割获得轨道板区域的测量高程数据；否则，根据钢轨与轨道板之间的相邻位置关系，分割获得轨道板区域的测量高程数据。

具体地，两侧区域含有扣件区域的情况与两侧区域不含有扣件区域的情况下，进行区域分割的顺序是不同的。其中，在两侧区域内含有扣件区域的情况下，首先需要分割获得扣件区域的测量高程数据；再在余下的测量高程数据中分割获得轨道板区域的测量高程数据。而在两侧区域内不含有扣件区域的情况下，可直接分割获得轨道板区域的测量高程数据。

以下对扣件区域和轨道板区域在轨道的横断面中的具体位置进行说明：基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，若两侧区域内含有扣件区域，则在轨道的一个横断面中，扣件区域包括第一扣件区域和第二扣件区域，轨道板区域包括第一轨道板区域和第二轨道板区域；其中，第一扣件区域位于钢轨区域的远离轨道中心一侧的设定区域范围内，第二扣件区域位于钢轨区域的靠近轨道中心一侧的设定区域范围内；其中，第一轨道板区域位于第一扣件区域的远离轨道中心一侧的设定区域范围内，第二轨道板区域为第二扣件区域与轨道中心之间的区域；其中，钢轨区域为左钢轨区域或右钢轨区域。

其中，结合图3对各区域进行说明。由于钢轨包括左钢轨和右钢轨，首先针对左钢轨：第一扣件区域为B_L区域，第二扣件区域为D_L区域；第一轨道板区域为C_L区域，第二轨道板区域为M区域的中点(即轨道中心)与D_L区域右边界之间的区域。然后针对右钢轨：第一扣件区域为B_R区域，第二扣件区域为D_R区域；第一轨道板区域为C_R区域，第二轨道板区域为M区域的中点与D_R区域左边界之间的区域。

因此，在上述区域划分的情况下，以下对分割过程进行说明：若当前轮廓含有扣件及其附件，则先分割出扣件及相关区域(B_L、D_L、B_R和D_R)，再结合测量轮廓的位置相邻关系，分割轨道板区域(C_L、M和C_R)。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，若两侧区域不含有扣件区域，则在轨道的一个横断面中，轨道板区域包括第三轨道板区域和第四轨道板区域；其中，第三轨道板区域位于钢轨区域的远离轨道中心一侧的设定区域范围内，第四轨道板区域为钢轨区域与轨道中心之间的区域；其中，钢轨区域为左钢轨区域或右钢轨区域。

其中，结合图3对各区域进行说明。由于钢轨包括左钢轨和右钢轨，首先针对左钢轨：第三轨道板区域为C_L∪B_L区域，第四轨道板区域为M区域的中点与A_L区域右边界之间的区域。针对右钢轨：第三轨道板区域为B_R∪C_R区域，第四轨道板区域为M区域的中点与A_R区域左边界之间的区域。因此，若当前轮廓未含有扣件及其附件，则结合测量轮廓的位置相邻关系，分割轨道板区域(C_L∪B_L、D_L∪M∪D_R、B_R∪C_R)。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，上述步骤30中的将各区域的测量轮廓与对应的标准轮廓分别进行比对之前，轨道异物检测方法还包括：

利用线扫描三维测量传感器对轨道内包含的各区域进行测量的连续性，结合各区域的几何尺寸信息，对轨道内各区域分别对应的测量高程数据进行形态学操作，以对各区域进行延伸去噪。

具体地，上述步骤的目的是为了修正轨道数据区域的分割结果。具体方式如下：先利用沿检测方向(测量载体运动)测量的钢轨、轨道板、扣件及其附件的连续性，对轨道数据区域初分割结果(即上述各区域的测量高程数据，其中，各区域包括钢轨区域、轨道板区域和扣件区域)进行形态学操作，初步实现各目标区域的延伸去噪，再结合各区域的几何尺寸信息，最终确认各目标区域，目标区域即为作为分割结果的钢轨区域、轨道板区域和扣件区域。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，提供一种步骤30中的将各区域的测量轮廓与对应的标准轮廓分别进行比对，并根据比对结果获得轨道的异物检测结果的方法，该方法通过分析轨道中各区域的测量轮廓与对应标准轮廓数据的高程差异，标记疑似异物目标点，再对疑似异物点进行评价，选择置信度高的区域作为目标种子区域，并对种子区域进行延伸去噪，得到最终的异物区域。具体地，该方法包括但不限于如下步骤：

步骤301、对于轨道内包含任一区域，计算获得区域中每一测点在测量轮廓中的高程与标准轮廓中的高程之间的高程差，并将每一测点的高程差与高程差阈值进行比对，将高程差大于高程差阈值的测点标记为疑似异物点。

具体地，针对轨道中包含的任一区域，可通过计算分析该区域与对应标准轮廓数据的高程差，结合异物区域检测的高程差阈值T_V，标记疑似异物点。

步骤302、根据疑似异物点的特征对疑似异物点进行评价，获取由疑似异物点组成的每个疑似异物区域的置信度；其中，特征包括聚集性特征、连续性特征和几何尺寸特征中的至少一个。

具体地，依据疑似异物点的聚集性、连续性、几何尺寸等特征，对疑似异物点进行评价，获取各疑似异物区域的置信度。该异物区域由聚集的疑似异物点组成。

步骤303、选择具有较高置信度的疑似异物区域作为目标种子区域，并对目标种子区域进行延伸去噪，将获得的异物区域作为异物检测结果。其中，疑似异物区域的聚集性越好、连续性越好、几何尺寸越大，其对应的置信度越高。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，上述步骤30中的根据比对结果获得异物检测结果之后，轨道异物检测方法还包括：根据对轨道拍摄获得的图像信息，对异物检测结果进行确认。

具体地，可在移动载具上加装摄像机，从而在利用线扫描三维测量传感器测量获得轨道的测量高程数据的同时，利用摄像机拍摄获得轨道的图像信息。进一步可利用该图像信息对异物检测结果进行修正或确认。其中，确认的方式可以是人工辅助确认，图像信息可以为灰度图像或彩色图像，本发明实施例对此不作限定。因此，本发明实施例基于图像信息对异物检测结果进行修正，提高了异物检测结果的可靠性。

本发明实施例还提供一种用于上述任一实施例提供的轨道异物检测方法的测量装置，该装置包括：线扫描三维测量传感器、里程编码器和测量载体；里程编码器及至少一个线扫描三维传感器设置于测量载体；测量载体用于沿待测轨道运动；线扫描三维测量传感器由激光器和三维相机组成，线扫描三维测量传感器用于向钢轨发射一字激光线，并获取一字激光线对应的钢轨表面的测量高程数据；里程编码器用于记录测量载体沿钢轨行驶的里程信息。

具体地，线扫描三维测量传感器可为一套线扫描三维测量传感器，也可为多套线扫描三维测量传感器。线扫描三维测量传感器由三维相机、激光器、控制器组成，该传感器利用三角测量原理，获取激光线所对应钢轨表面的高程(即上述测量高程数据)。线扫描三维测量传感器在钢轨横断面方向(X方向)的测量精度高于1.5mm(分辨率<1.5mm)。线扫描三维测量传感器在钢轨横断面方向(X方向)的测量范围大于轨道板中间区域和扣件及其附件区域。线扫描三维测量传感器在高程方向(Z方向)的测量精度高于1mm(分辨率<1mm)；线扫描三维测量传感器安装区域为钢轨上方；线扫描三维测量传感器的断面测量方向垂直于测量载体的行车方向。并且，线扫描三维测量传感器的采样频率＞8000Hz/s(每秒至少采集8000个横断面数据)。里程编码器用来记录测量载体所行使的里程信息。测量载体可在轨道上沿轨道方向运动，其运动速度为0km/h～300km/h。

为了说明本发明实施例提供的上述轨道异物检测方法和轨道异物检测装置，以下以一个具体的实例进行说明：

采用二套线扫描三维测量传感器，获取轨道三维信息，其中三维测量传感器安装在Z方向距离钢轨踏面约1600m，轨道X方向两个三维测量传感器间距1000mm，两个三维测量传感器安装在X方向的中心位置位于轨道中心位置，在线扫描三维测量传感器在钢轨横断面方向(X方向)的测量精度为0.73mm，在高程方向(Z方向)的理论测量精度约为0.13mm。线扫描三维测量传感器在钢轨横断面方向(X方向)的测量范围覆盖轨道板中间区域和扣件及其附件区域。线扫描三维测量传感器的采样频率＞12000Hz/s。实验中检测对象是50kg/m标准钢轨、轨道板为CRTSⅡ型预应力混凝土轨道板、扣件为弹条V型扣件。

其中轨道异物检测方法的数据处理流程如下：

步骤1、数据预处理。将测量的数据通过标定文件进行像方坐标到物方坐标的转换(即通过标定获取测量数据在物方的(X,Z)坐标)；其中标定文件，在线扫描三维测量传感器安装在测量载体后，在轨道异物检测前，通过标定的方法，记录像方坐标到物方坐标的转换关系；再去除测量数据中的零点异常值，预处理后的轨道三维数据如图4所示。

步骤2、钢轨位置获取。利用钢轨踏面高程相对较高、钢轨踏面形状、线扫描三维测量传感器安装位置与钢轨踏面的相对距离关系定位钢轨踏面，进而依据钢轨的整体形状特征，定位钢轨位置。

步骤3、轨道数据区域分割。具体步骤为：首先依据钢轨位置信息，分割左钢轨A_L、右钢轨A_R区域；再依据钢轨左、右两侧边缘区域附近的轮廓与钢轨踏面的高程差，若判断获知高程差小于Tr(Tr＝145mm)，则确认当前轮廓钢轨左、右两侧边缘区域含有扣件及其附件；否则，确认当前轮廓钢轨左、右两侧边缘区域未含有扣件及其附件；接着依据轮廓的曲率与踏面高程的高度差，分割轨道板、扣件及其附件区域，若当前轮廓含有扣件及其附件，则先分割出扣件及相关区域(B_L、D_L、B_R、D_R)，再结合测量轮廓的位置相邻关系，分割轨道板区域(C_L、M、C_R)，若当前轮廓未含有扣件及其附件，则结合测量轮廓的位置相邻关系，分割轨道板区域(C_L∪B_L、D_L∪M∪D_R、B_R∪C_R)；最后，修正轨道数据区域初分割结果。具体方法：先利用沿检测方向(测量载体运动)测量的钢轨、轨道板、扣件及其附件的连续性，对轨道数据区域初分割结果进行膨胀、腐蚀操作，初步实现各目标区域的延伸去噪，再结合各区域的几何尺寸信息，最终确认各目标区域。

步骤4、标准轨道轮廓数据获取。依据测量轨道的钢轨类型、轨道板类型、扣件及其附件类型、轨道板区域与扣件及其附件的相对位置关系，结合轨道知识库模型，分别获取测量轨道数据各区域分别对应的标准轮廓；轨道知识库模型可在轨道异物快速检测方法及装置的使用过程中，对轨道知识库模型进行完善。

步骤5、异物区域检测。首先通过计算分析测量轨道数据各区域与对应标准轮廓数据的高程差，结合异物区域检测的高程差阈值T_V(T_V＝5mm)，标记疑似异物点；再依据疑似异物点的聚集性、连续性、几何尺寸等特征，对疑似异常点进行评价，获取各疑似异物区域的置信度；选择置性度高(疑似异物区域的聚集性越好、连续性越好、几何尺寸越大，其对应的置信度越高)的区域作为目标种子区域，并对种子区域进行延伸去噪，得到最终的异物区域。最终的检测结果如图5和图6所示。

本发明实施例提供了一种电子设备，如图7所示，该设备包括：处理器(processor)501、通信接口(Communications Interface)502、存储器(memory)503和通信总线504，其中，处理器501，通信接口502，存储器503通过通信总线504完成相互间的通信。处理器501可以调用存储器503上并可在处理器501上运行的计算机程序，以执行上述各实施例提供的轨道异物检测方法，例如包括：采用线扫描三维测量传感器对轨道表面进行连续测量，获得轨道的测量高程数据；对测量高程数据进行区域分割，获得轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据；其中，轨道内包含的各区域包括钢轨区域、轨道板区域以及扣件区域中的至少一个；根据各区域的测量高程数据获取对应的测量轮廓后，将各区域的测量轮廓与对应的标准轮廓分别进行比对，并根据比对结果获得轨道的异物检测结果。

此外，上述的存储器503中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的轨道异物检测方法，例如包括：采用线扫描三维测量传感器对轨道表面进行连续测量，获得轨道的测量高程数据；对测量高程数据进行区域分割，获得轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据；其中，轨道内包含的各区域包括钢轨区域、轨道板区域以及扣件区域中的至少一个；根据各区域的测量高程数据获取对应的测量轮廓后，将各区域的测量轮廓与对应的标准轮廓分别进行比对，并根据比对结果获得轨道的异物检测结果。

以上所描述的电子设备等实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种轨道异物检测方法，其特征在于，包括：

采用线扫描三维测量传感器对轨道表面进行连续测量，获得所述轨道的测量高程数据；

对所述测量高程数据进行区域分割，获得所述轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据；其中，所述轨道内包含的各区域包括钢轨区域、轨道板区域以及扣件区域中的至少一个；

根据所述各区域的测量高程数据获取对应的测量轮廓后，将各所述区域的所述测量轮廓与对应的标准轮廓分别进行比对，并根据比对结果获得所述轨道的异物检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述测量高程数据进行区域分割，获得所述轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据，包括：

根据钢轨的高程变化特征在所述测量高程数据中定位获得钢轨踏面的位置信息，其中，所述高程变化特征包括钢轨踏面高程相对较高的特征、钢轨踏面的形状特征以及所述线扫描三维测量传感器的安装位置与所述钢轨踏面的相对距离关系的特征；

基于所述钢轨踏面的位置信息，根据钢轨的整体形态特征在所述测量高程数据中定位获得所述钢轨的位置信息；

根据所述钢轨的位置信息对所述测量高程数据进行区域分割，获得所述轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述钢轨的位置信息对所述测量高程数据进行区域分割，获得所述轨道内包含的各区域分别对应的测量高程数据，包括：

对于所述轨道的每一横断面，根据所述钢轨的位置信息在所述测量高程数据中分割获得所述钢轨区域的高程数据；

根据所述测量高程数据，获取所述钢轨区域的两侧区域的轮廓与所述钢轨踏面的轮廓之间的高程差，并根据所述高程差判断所述两侧区域内是否含有所述扣件区域；

若所述两侧区域内含有所述扣件区域，则分割获得所述扣件区域的测量高程数据后，根据所述轨道板与所述扣件之间的相邻位置关系，分割获得所述轨道板区域的测量高程数据；否则，根据所述钢轨与所述轨道板之间的相邻位置关系，分割获得所述轨道板区域的测量高程数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述两侧区域内含有所述扣件区域，则在所述轨道的一个横断面中，所述扣件区域包括第一扣件区域和第二扣件区域，所述轨道板区域包括第一轨道板区域和第二轨道板区域；

其中，所述第一扣件区域位于所述钢轨区域的远离轨道中心一侧的设定区域范围内，所述第二扣件区域位于所述钢轨区域的靠近轨道中心一侧的设定区域范围内；

其中，所述第一轨道板区域位于所述第一扣件区域的远离轨道中心一侧的设定区域范围内，所述第二轨道板区域为所述第二扣件区域与所述轨道中心之间的区域；

其中，所述钢轨区域为左钢轨区域或右钢轨区域。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述两侧区域不含有所述扣件区域，则在所述轨道的一个横断面中，所述轨道板区域包括第三轨道板区域和第四轨道板区域；

其中，所述第三轨道板区域位于所述钢轨区域的远离轨道中心一侧的设定区域范围内，所述第四轨道板区域为钢轨区域与所述轨道中心之间的区域；

其中，所述钢轨区域为左钢轨区域或右钢轨区域。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各所述区域的所述测量轮廓与对应的标准轮廓分别进行比对之前，还包括：

利用所述线扫描三维测量传感器对所述轨道内包含的各区域进行测量的连续性，结合各区域的几何尺寸信息，对所述轨道内各区域分别对应的测量高程数据进行形态学操作，以对各区域进行延伸去噪。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各所述区域的所述测量轮廓与对应的标准轮廓分别进行比对，并根据比对结果获得所述轨道的异物检测结果，包括：

对于所述轨道内包含任一区域，计算获得所述区域中每一测点在所述测量轮廓中的高程与所述标准轮廓中的高程之间的高程差，并将每一测点的所述高程差与高程差阈值进行比对，将所述高程差大于所述高程差阈值的测点标记为疑似异物点；

根据所述疑似异物点的特征对所述疑似异物点进行评价，获取由所述疑似异物点组成的每个疑似异物区域的置信度；其中，所述特征包括聚集性特征、连续性特征和几何尺寸特征中的至少一个；

选择具有较高置信度的所述疑似异物区域作为目标种子区域，并对所述目标种子区域进行延伸去噪，将获得的异物区域作为所述异物检测结果。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据比对结果获得异物检测结果之后，还包括：

根据对所述轨道拍摄获得的图像信息，对所述异物检测结果进行确认。

9.一种用于权利要求1-8任一项所述的轨道异物检测方法的轨道异物检测装置，其特征在于，包括：线扫描三维测量传感器、里程编码器和测量载体；所述里程编码器及至少一个所述线扫描三维传感器设置于所述测量载体；

所述测量载体用于沿待测轨道运动；

所述线扫描三维测量传感器由激光器和三维相机组成，所述线扫描三维测量传感器用于向所述钢轨发射一字激光线，并获取所述一字激光线对应的所述钢轨表面的测量高程数据；

所述里程编码器用于记录所述测量载体沿所述钢轨行驶的里程信息。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任一项所述轨道异物检测方法的步骤。