CN112861932A - 轨道板裂缝检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种轨道板裂缝检测方法，本发明的目的在于构建一个模型用以识别出轨道板图像中的裂缝，本发明在利用卷积神经网络提取裂缝特征的时候，为了识别夜晚拍摄的裂缝图片和复杂背景纹理的图片，在训练集中加入了夜晚拍摄的具有复杂背景纹理的图片。并且，为了平衡样本，还加入了夜晚拍摄的具有简单背景纹理的图片，便于模型学习。

Description

轨道板裂缝检测方法
技术领域
本发明涉及一种轨道板裂缝检测方法。
背景技术
当前我国铁路维护工作仍以人工巡视检查为主，加以轨检车等工具辅助的方式。这种人工为主的方式耗时耗力，工作效率低，无法满足越来越长的里程数的实际需求，迫切需要开发高效的自动化检测技术。
现有的绝大部分的研究都是基于默认均匀的光照、未经污染的背景和简单的背景纹理的条件下拍摄的结果，但是轨道的主动维护时间一般都是在夜间铁路暂定运营的时间进行，不均匀光照、低对比度和阴影是常见的检测障碍，另外轨道板经过风化腐蚀后会出现复杂的纹理和凹凸不平的情况，对于较小裂缝的判断有较大的影响。
发明内容
本发明的目的在于提供一种轨道板裂缝检测方法。
为解决上述问题，本发明提供一种轨道板裂缝检测方法，包括：
步骤S1：使用拍摄工具于某城市火车站分别在白天和夜晚对轨道板的裂缝图片进行采样，并采集非裂缝图像作为负样本，其中，分别采集所述裂缝图片复杂背景纹理和简单背景纹理作为正负样本，并使用opencv对负样本进行扩充，用于模拟各种其他情况下拍摄的裂缝图像；
步骤S2：采用LabelImg工具对上述采集到的负样本制定VOC格式数据集，将VOC格式数据集划分为训练集、验证集和测试集；
步骤S3：采用k-means算法对所述训练集的标注信息进行聚类，获得所需的anchor值；
步骤S4：基于所述anchor值，构建改进的YOLOv3网络模型；
步骤S5：通过所述训练集对所述的改进的YOLOv3网络模型进行训练，利用反向传播更新网络参数；
步骤S6：将测试集送入训练好的改进的YOLOv3网络模型中，执行裂缝目标检测和模型评估。
进一步的，在上述方法中，步骤S2中，将VOC格式数据集划分为训练集、验证集和测试集，包括：
将负样本按照7:1:2的比例划分为训练集、验证集和测试集，再对训练集、验证集和测试集分别制作标注。
进一步的，在上述方法中，对训练集、验证集和测试集分别制作标注，包括：
分别在训练集、验证集和测试集的图片上随机标出所有包含裂缝的边界框。
进一步的，在上述方法中，步骤S3：采用k-means算法对所述训练集的标注信息进行聚类，获得所需的anchor值，包括：
采用k-means算法对训练集的标注的信息进行聚类，获得所需的anchor值。
进一步的，在上述方法中，采用k-means算法对训练集的标注的信息进行聚类，获得所需的anchor值，包括：
对训练集的图片的宽高做归一化；
随机选取训练集的图片中若干个边界框作为初始anchor，使用IOU作为聚类过程中的度量值，如果两个anchor越相似，则它们的度量值越接近，将每个边界框分配给距离最近的anchor，计算每个簇中所有的边界框的宽和高的均值，更新anchor，重复迭代直到anchor不再变化。
进一步的，在上述方法中，基于所述anchor值，构建改进的YOLOv3网络模型，包括：
(4-1)对YOLOv3模型原有的Darknet-53网络中残差单元引入深度可分离卷积和倒残差结构，其中，所述深度可分离卷积和倒残差结构，将传统卷积层分解为逐点卷积和逐层卷积两部分；并将原残差单元中的3×3卷积层修改为3×3逐点卷积，将原残差单元中的1×1卷积层修改为1×1逐层卷积，在3×3逐点卷积层之前增加1×1逐层卷积形成“扩张-卷积-压缩”的倒残差结构。
(4-2)对所述残差单元引入SENet通道注意力机制，SENet通道注意力机制的位置设置在残差单元之后，对于残差单元的输出分为两个方向，一个方向经过SENet中的压缩操作，对全局特征图进行平均池化，获得全局感受野；随后进行SENet中的激励操作，将压缩操作得到的结果通过全连接层的学习得到各个通道的权重系数，通过sigmoid函数将各个通道的权重归一化到(0,1)之间；最后将SENet输出的结果与残差单元的输出进行Scale操作，实现对每个通道的特征进行加权；
(4-3)对原YOLOv3网络中的RPN网络进行改进，其中，在RPN网络的基础上增加自下而上的路径聚合网络结构，对RPN网络的多个输出进行下采样和卷积操作，使网络充分利用了浅层特征，解决了网络对微小裂缝检测能力不足的问题；
(4-4)使用Mish作为激活函数。
与现有技术相比，与现有技术相比，本发明具备如下优点：
本发明在原YOLOv3网络模型的基础上引入深度可分离卷积，极大的减少了计算的复杂程度；另外，在参数两相同的情况下，采用深度可卷积网络的神经网络层次更深可以获得更多的语义信息，进而提高网络的检测效果。最后在引入深度可分离卷积之后，发现特征提取受限于输入通道数，因此引入倒残差网络结构。
本发明所使用的网络结构结合了通道注意力机制，加强了网络对有用的特征的关注程度，同时抑制对于当前任务用处不大的特征，从而实现对模型最终准确率的大幅度提升。
本发明中对网络模型中的激活函数进行了替换，使用Mish作为激活函数。Mish对负值的轻微允许可以获得更好的梯度流，与Leaky ReLU的固定斜率负值相比，平滑的特点可以允许更好的信息流入神经网络中，从而提高神经网络实现任务的准确性。
本发明中所使用的改进的特征融合方法，充分利用了网络的浅层特征，使得提取到的特征更加丰富，提高网络对小目标的检测效果。
附图说明
图1为本发明基于YOLOv3改进的轨道板裂缝检测模型的整体结构图；
图2是本发明改进后的残差模块单元整体结构图；
图3是本发明改进的特征融合网络结构图；
图4是本发明裂缝检测效果示例图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1～4所示，本发明提供一种轨道板裂缝检测方法，包括：
步骤S1：使用拍摄工具于某城市火车站分别在白天和夜晚对轨道板的裂缝图片进行采样，并采集非裂缝图像作为负样本，其中，分别采集所述裂缝图片复杂背景纹理和简单背景纹理作为正负样本，并使用opencv对负样本进行扩充，用于模拟各种其他情况下拍摄的裂缝图像；
步骤S2：采用LabelImg工具对上述采集到的负样本制定VOC格式数据集，将VOC格式数据集划分为训练集、验证集和测试集；
步骤S3：采用k-means算法对所述训练集的标注信息进行聚类，获得所需的anchor值；
步骤S4：基于所述anchor值，构建改进的YOLOv3网络模型；
步骤S5：通过所述训练集对所述的改进的YOLOv3网络模型进行训练，利用反向传播更新网络参数；
步骤S6：将测试集送入训练好的改进的YOLOv3网络模型中，执行裂缝目标检测和模型评估。
在此，本发明的目的在于构建一个模型用以识别出轨道板图像中的裂缝。本发明在利用卷积神经网络提取裂缝特征的时候，为了识别夜晚拍摄的裂缝图片和复杂背景纹理的图片，在训练集中加入了夜晚拍摄的具有复杂背景纹理的图片。并且，为了平衡样本，还加入了夜晚拍摄的具有简单背景纹理的图片，便于模型学习。
将测试集送入训练好的改进的YOLOv3网络模型中，执行裂缝目标检测和模型评估，并将训练结果可视化显示，测试结果如图4所示。
本发明的轨道板裂缝检测方法一实施例中，需要补充的是，由于本发明实际是一个单目标检测任务，在步骤S2中，将VOC格式数据集划分为训练集、验证集和测试集，包括：
将负样本按照7:1:2的比例划分为训练集、验证集和测试集，再对训练集、验证集和测试集分别制作标注。
本发明的轨道板裂缝检测方法一实施例中，对训练集、验证集和测试集分别制作标注，包括：
分别在训练集、验证集和测试集的图片上随机标出所有包含裂缝的边界框。
本发明的轨道板裂缝检测方法一实施例中，步骤S3：采用k-means算法对所述训练集的标注信息进行聚类，获得所需的anchor值，包括：
采用k-means算法对训练集的标注的信息进行聚类，获得所需的anchor值。
本发明的轨道板裂缝检测方法一实施例中，采用k-means算法对训练集的标注的信息进行聚类，获得所需的anchor值，包括：
对训练集的图片的宽高做归一化；
随机选取训练集的图片中若干个边界框作为初始anchor，使用IOU作为聚类过程中的度量值，如果两个anchor越相似，则它们的度量值越接近，将每个边界框分配给距离最近的anchor，计算每个簇中所有的边界框的宽和高的均值，更新anchor，重复迭代直到anchor不再变化。
在此，在基于anchor的目标检测算法中，anchor一般都是通过人工设计的。YOLOv3中设置了9个不同大小和宽高比的anchor。然而，通过人工设计的anchor存在一个弊端，就是并不能保证它们一定能很好的适合数据集，如果anchor的尺寸和目标的尺寸差异较大，则会影响模型的检测效果。
anchor通常表示为(x1，y1，x2，y2)，即(x1，y1)表示左上角定点位置，(x2，y2)表示右下角顶点位置。首先对训练集的图片的宽高做归一化，即：
Figure BDA0002910090300000061
其中，wbox，hbox分别表示边界框的宽和高，wimg，himg分别表示图片的宽和高。
随机选取训练集的图片中若干个边界框作为初始anchor，使用IOU作为聚类过程中的度量，如果两个anchor越相似，则它们的度量值越接近，将每个边界框分配给距离最近的anchor，计算每个簇中所有的边界框的宽和高的均值，更新anchor，重复迭代直到anchor不再变化，其中IOU和度量值d的定义如下：
Figure BDA0002910090300000062
d(A，B)＝1-IOU(A，B)
其中A和B分别为真实边界框和预测边界框。
采用该技术方案不但可以使优化检测效果，而且还可以加快网络收敛速度。
本发明的轨道板裂缝检测方法一实施例中，步骤S4，基于所述anchor值，构建改进的YOLOv3网络模型，包括：
(4-1)对YOLOv3模型原有的Darknet-53网络中残差单元引入深度可分离卷积和倒残差结构，其中，所述深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)和倒残差结构，将传统卷积层分解为逐点卷积(Depthwise)和逐层卷积(Pointwise)两部分；并将原残差单元中的3×3卷积层修改为3×3逐点卷积，将原残差单元中的1×1卷积层修改为1×1逐层卷积，在3×3逐点卷积层之前增加1×1逐层卷积形成“扩张-卷积-压缩”的倒残差结构。
(4-2)对所述残差单元引入SENet通道注意力机制，SENet通道注意力机制的位置设置在残差单元之后，对于残差单元的输出分为两个方向，一个方向经过SENet中的压缩操作，对全局特征图进行平均池化，获得全局感受野；随后进行SENet中的激励操作，将压缩操作得到的结果通过全连接层的学习得到各个通道的权重系数，通过sigmoid函数将各个通道的权重归一化到(0,1)之间；最后将SENet输出的结果与残差单元的输出进行Scale操作，实现对每个通道的特征进行加权；
(4-3)对原YOLOv3网络中的RPN网络进行改进，其中，在RPN网络的基础上增加自下而上的路径聚合网络结构，对RPN网络的多个输出进行下采样和卷积操作，使网络充分利用了浅层特征，解决了网络对微小裂缝检测能力不足的问题。
(4-4)使用Mish作为激活函数，Mish的定义如下：
mish(x)＝x*tanh(softplus(x))＝x*tanh(ln(1+ex))
其中，tanh(x)＝(ex-e-x)/(ex+e-x)，
softplus(x)＝log(1+ex)
在此，构建改进的YOLOv3网络模型，改进的轨道板裂缝检测模型的整体结构如图1所示，具体改进措施如下：
如图2所示，对YOLOv3模型原有的Darknet-53网络中残差单元引入深度可分离卷积和倒残差结构，深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)将传统卷积层分解为逐点卷积(Depthwise)和逐层卷积(Pointwise)两部分。将原残差单元中的3×3卷积层修改为3×3逐点卷积，原残差单元中的1×1卷积层修改为1×1逐层卷积，在3×3逐点卷积层之前增加1×1逐层卷积形成“扩张-卷积-压缩”的倒残差结构。
对改进的残差单元引入SENet通道注意力机制，如图2所示，其位置设置在残差单元之后，对于残差单元的输出分为两个方向，一个方向经过SENet中的压缩操作，对全局特征图进行平均池化，获得全局感受野。随后进行SENet中的激励操作，将压缩操作得到的结果通过全连接层的学习得到各个通道的权重系数，通过sigmoid函数将各个通道的权重归一化到(0,1)之间。最后将SENet输出的结果与残差单元的输出进行Scale操作，实现对每个通道的特征进行加权。
对原YOLOv3网络中的RPN网络进行改进，如图3所示，具体为在RPN网络的基础上增加自下而上的路径聚合网络结构，对RPN网络的多个输出进行下采样和卷积操作，使网络充分利用了浅层特征，解决了网络对微小裂缝检测能力不足的问题。如图3中a为特征金字塔网络，b为自下而上的路径聚合策略。
与现有技术相比，本发明具备如下优点：
本发明在原YOLOv3网络模型的基础上引入深度可分离卷积，极大的减少了计算的复杂程度；另外，在参数两相同的情况下，采用深度可卷积网络的神经网络层次更深可以获得更多的语义信息，进而提高网络的检测效果。最后在引入深度可分离卷积之后，发现特征提取受限于输入通道数，因此引入倒残差网络结构。
本发明所使用的网络结构结合了通道注意力机制，加强了网络对有用的特征的关注程度，同时抑制对于当前任务用处不大的特征，从而实现对模型最终准确率的大幅度提升。
本发明中对网络模型中的激活函数进行了替换，使用Mish作为激活函数。Mish对负值的轻微允许可以获得更好的梯度流，与Leaky ReLU的固定斜率负值相比，平滑的特点可以允许更好的信息流入神经网络中，从而提高神经网络实现任务的准确性。
本发明中所使用的改进的特征融合方法，充分利用了网络的浅层特征，使得提取到的特征更加丰富，提高网络对小目标的检测效果。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
显然，本领域的技术人员可以对发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.一种轨道板裂缝检测方法，其内容包括：
步骤S1：使用拍摄工具于某城市火车站分别在白天和夜晚对轨道板的裂缝图片进行采样，并采集非裂缝图像作为负样本，其中，分别采集所述裂缝图片复杂背景纹理和简单背景纹理作为正负样本，并使用opencv对负样本进行扩充，用于模拟各种其他情况下拍摄的裂缝图像；
步骤S2：采用LabelImg工具对上述采集到的负样本制定VOC格式数据集，将VOC格式数据集划分为训练集、验证集和测试集；
步骤S3：采用k-means算法对所述训练集的标注信息进行聚类，获得所需的anchor值；
步骤S4：基于所述anchor值，构建改进的YOLOv3网络模型；
步骤S5：通过所述训练集对所述的改进的YOLOv3网络模型进行训练，利用反向传播更新网络参数；
步骤S6：将测试集送入训练好的改进的YOLOv3网络模型中，执行裂缝目标检测和模型评估。
2.如权利要求1所述的轨道板裂缝检测方法，其特征在于，步骤S2中，将VOC格式数据集划分为训练集、验证集和测试集，包括：
将负样本按照7:1:2的比例划分为训练集、验证集和测试集，再对训练集、验证集和测试集分别制作标注。
3.如权利要求2所述的轨道板裂缝检测方法，其特征在于，对训练集、验证集和测试集分别制作标注，包括：
分别在训练集、验证集和测试集的图片上随机标出所有包含裂缝的边界框。
4.如权利要求3所述的轨道板裂缝检测方法，其特征在于，步骤S3：采用k-means算法对所述训练集的标注信息进行聚类，获得所需的anchor值，包括：
采用k-means算法对训练集的标注的信息进行聚类，获得所需的anchor值。
5.如权利要求1所述的轨道板裂缝检测方法，其特征在于，采用k-means算法对训练集的标注的信息进行聚类，获得所需的anchor值，包括：
对训练集的图片的宽高做归一化；
随机选取训练集的图片中若干个边界框作为初始anchor，使用IOU作为聚类过程中的度量值，如果两个anchor越相似，则它们的度量值越接近，将每个边界框分配给距离最近的anchor，计算每个簇中所有的边界框的宽和高的均值，更新anchor，重复迭代直到anchor不再变化。
6.如权利要求1所述的轨道板裂缝检测方法，其特征在于，基于所述anchor值，构建改进的YOLOv3网络模型，包括：
(4-1)对YOLOv3模型原有的Darknet-53网络中残差单元引入深度可分离卷积和倒残差结构，其中，所述深度可分离卷积和倒残差结构，将传统卷积层分解为逐点卷积和逐层卷积两部分；并将原残差单元中的3×3卷积层修改为3×3逐点卷积，将原残差单元中的1×1卷积层修改为1×1逐层卷积，在3×3逐点卷积层之前增加1×1逐层卷积形成“扩张-卷积-压缩”的倒残差结构。
(4-2)对所述残差单元引入SENet通道注意力机制，SENet通道注意力机制的位置设置在残差单元之后，对于残差单元的输出分为两个方向，一个方向经过SENet中的压缩操作，对全局特征图进行平均池化，获得全局感受野；随后进行SENet中的激励操作，将压缩操作得到的结果通过全连接层的学习得到各个通道的权重系数，通过sigmoid函数将各个通道的权重归一化到(0,1)之间；最后将SENet输出的结果与残差单元的输出进行Scale操作，实现对每个通道的特征进行加权；
(4-3)对原YOLOv3网络中的RPN网络进行改进，其中，在RPN网络的基础上增加自下而上的路径聚合网络结构，对RPN网络的多个输出进行下采样和卷积操作，使网络充分利用了浅层特征，解决了网络对微小裂缝检测能力不足的问题；
(4-4)使用Mish作为激活函数。
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