CN114140614A - 保护线检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种保护线检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取接触网对应的场景图像；对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像；基于所述目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与所述保护线对应的拟合直线之间的目标距离；基于所述目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定所述保护线是否存在异常。

Description

保护线检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种保护线检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着经济的快速发展，铁路列车在人们的生活、工作等中占据重要的地位。接触网悬挂系统作为铁路列车行驶安全的重要保障，其结构的可靠性与安全性至关重要，故需要定期对应接触网悬挂系统进行巡检与维护，及时排除可能存在的安全隐患。

一般的，当前接触网的巡检多采用悬挂状态检测监测装置(4C装置)来完成，它通过安装在顶部的高清成像设备获取接触网图像，再通过人工对接触网图像进行分析，确定存在的缺陷。但是上述利用人工对接触网图像进行分析，使得接触网检测过程的效率较低。

发明内容

有鉴于此，本公开至少提供一种保护线检测方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，本公开提供了一种保护线检测方法，包括：

获取接触网对应的场景图像；

对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像；

基于所述目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与所述保护线对应的拟合直线之间的目标距离；

基于所述目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定所述保护线是否存在异常。

考虑到，对于正常受力的保护线，通常是紧绷成一条直线的，因此，位于保护线上的目标像素点应该紧贴在保护线对应的拟合直线的两侧；而对于非正常受力(比如断裂或松弛)的保护线，将为断裂的线或者弧线，因此，位于保护线上的目标像素点与拟合直线之间的距离较大。基于此，上述方法中，在生成保护线对应的目标图像之后，基于目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与保护线对应的拟合直线之间的目标距离；并基于目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定保护线是否存在异常；充分利用了保护线正常受力和非正常受力的差别特征，能够对保护线的正常状态或异常状态进行较为准确的判断。同时，上述方法中，无需人工对保护线的异常进行检测，保护线检测过程简便、效率较高。

一种可能的实施方式中，所述基于所述目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定所述保护线是否存在异常，包括：

确定所述第一数量与所述目标像素点的总数量的比值；

基于所述比值，确定所述保护线是否存在异常。

这里，根据第一数量与总数量的比值，确定保护线是否存在异常，保护线的异常检测过程较为简便。

一种可能的实施方式中，所述基于所述比值，确定为所述保护线是否存在异常，包括：

在所述比值大于设置的第一阈值的情况下，确定所述保护线存在异常。

一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

在确定所述保护线存在异常的情况下，生成用于指示所述保护线存在不受力风险或断裂风险的警示信息。

本实施方式中，在确定保护线存在异常时，生成用于指示保护线存在不受力风险或断裂风险的警示信息，以便在接收到警示信息后提示管理人员对保护线进行维修，提高接触网的安全性，保障列车的正常运行。

一种可能的实施方式中，所述对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像，包括：

对所述场景图像进行检测，确定所述场景图像中保护线对应的检测框信息；

基于所述检测框信息，从所述场景图像中确定所述保护线对应的局部图像；

对所述局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

上述方法中，通过对场景图像进行检测，确定保护线对应的检测框，并基于检测框信息，从场景图像截取到保护线对应的局部图像，缓解场景图像中其他线对保护线的干扰；进而再对局部图像进行语义分割时，能够提高语义分割的精准度，生成较为准确的目标图像，鲁棒性较强。

一种可能的实施方式中，所述对所述局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像，包括：

基于设置的目标尺寸，对所述局部图像进行尺寸调整，生成调整后的局部图像；

对所述调整后的局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

一种可能的实施方式中，在所述获取接触网对应的场景图像之后，所述方法还包括：

对所述场景图像的亮度进行调整，生成调整后的场景图像；

所述对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像，包括：

对所述调整后的场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

为了避免影响列车运行，巡检车一般会在晚上对接触网进行巡检，即在夜间采集接触网对应的场景图像，使得采集到的场景图像可能存在曝光不足的问题。为了缓解上述问题，可以对场景图像的亮度进行调整，生成调整后的场景图像，以便后续能够对调整后的场景图像进行识别，生成可识别度更高的目标图像。

一种可能的实施方式中，所述目标图像中每个像素点的像素值用于表征该像素点的语义属于保护线的概率；确定所述目标图像中位于保护线上的所述目标像素点的位置信息，包括：

逐行确定所述目标图像中像素值属于峰值的候选像素点；

在所述候选像素点的像素值大于设置的第二阈值的情况下，将所述候选像素点确定为目标像素点，得到所述目标像素点在所述目标图像上的位置信息。

由于目标图像中每个像素点的像素值用于表征该像素点的语义属于保护线的概率，概率越大表征该像素点属于保护线的概率越高。同时，为了避免保护线宽度对中心点偏移的影响，故可以逐行确定目标图像中像素值属于峰值的候选像素点；并将像素值大于第二阈值的候选像素点，确定为目标像素点，目标像素点的确定过程较为精准、效率较高。

一种可能的实施方式中，在得到所述目标像素点在所述目标图像上的位置信息之后，所述方法还包括：

基于所述多个目标像素点的位置信息，确定所述保护线对应的拟合直线信息；

所述基于所述目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与所述保护线对应的拟合直线之间的目标距离，包括：

针对每个目标像素点，基于所述目标像素点的位置信息和所述拟合直线信息，确定所述目标像素点与所述拟合直线之间的目标距离。

上述实施方式中，在确定了保护线对应的拟合直线信息后，可以基于目标像素点的位置信息和拟合直线信息，较为简便和较为精准的确定目标像素点与拟合直线之间的目标距离。

以下装置、电子设备等的效果描述参见上述方法的说明，这里不再赘述。

第二方面，本公开提供了一种保护线检测装置，包括：

获取模块，用于获取接触网对应的场景图像；

生成模块，用于对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像；

第一确定模块，用于基于所述目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与所述保护线对应的拟合直线之间的目标距离；

第二确定模块，用于基于所述目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定所述保护线是否存在异常。

一种可能的实施方式中，所述第二确定模块，在基于所述目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定所述保护线是否存在异常时，用于：

确定所述第一数量与所述总数量的比值；

基于所述比值，确定所述保护线是否存在异常。

一种可能的实施方式中，所述第二确定模块，在基于所述比值，确定为所述保护线是否存在异常时，用于：

在所述比值大于设置的第一阈值的情况下，确定所述保护线存在异常。

一种可能的实施方式中，所述装置还包括：警示模块，用于：

在确定所述保护线存在异常的情况下，生成用于指示所述保护线存在不受力风险或断裂风险的警示信息。

一种可能的实施方式中，所述生成模块，在对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像时，用于：

对所述场景图像进行检测，确定所述场景图像中保护线对应的检测框信息；

基于所述检测框信息，从所述场景图像中确定所述保护线对应的局部图像；

对所述局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

一种可能的实施方式中，所述生成模块，在对所述局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像时，用于：

基于设置的目标尺寸，对所述局部图像进行尺寸调整，生成调整后的局部图像；

对所述调整后的局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

一种可能的实施方式中，在所述获取接触网对应的场景图像之后，所述装置还包括：调整模块，用于：

对所述场景图像的亮度进行调整，生成调整后的场景图像；

所述生成模块，在对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像时，用于：

对所述调整后的场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

一种可能的实施方式中，所述目标图像中每个像素点的像素值用于表征该像素点的语义属于保护线的概率；所述第一确定模块，在确定所述目标图像中位于保护线上的所述目标像素点的位置信息时，用于：

逐行确定所述目标图像中像素值属于峰值的候选像素点；

在所述候选像素点的像素值大于设置的第二阈值的情况下，将所述候选像素点确定为目标像素点，得到所述目标像素点在所述目标图像上的位置信息。

一种可能的实施方式中，所述第一确定模块，在得到所述目标像素点在所述目标图像上的位置信息之后，还用于：

基于所述多个目标像素点的位置信息，确定所述保护线对应的拟合直线信息；

所述第一确定模块，在基于所述目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与所述保护线对应的拟合直线之间的目标距离时，用于：

针对每个目标像素点，基于所述目标像素点的位置信息和所述拟合直线信息，确定所述目标像素点与所述拟合直线之间的目标距离。

第三方面，本公开提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述第一方面或任一实施方式所述的保护线检测方法的步骤。

第四方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述第一方面或任一实施方式所述的保护线检测方法的步骤。

为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本公开实施例所提供的一种保护线检测方法的流程示意图；

图2示出了本公开实施例所提供的一种保护线检测方法中，生成场景图像中保护线对应的目标图像的具体方式的流程示意图；

图3示出了本公开实施例所提供的一种保护线检测方法中，保护线的示意图；

图4示出了本公开实施例所提供的另一种保护线检测方法的流程示意图；

图5示出了本公开实施例所提供的另一种保护线检测方法的流程示意图；

图6示出了本公开实施例所提供的一种保护线检测装置的架构示意图；

图7示出了本公开实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

当前接触网的巡检多采用悬挂状态检测监测装置(4C装置)来完成，它通过安装在巡检车顶部的高清成像设备获取接触网图像，再通过人工对接触网图像进行分析，确定存在的缺陷。但是上述利用人工对接触网图像进行分析，使得接触网检测过程的效率较低。

为了提高接触网检测过程的效率，本公开实施例提供了一种保护线检测方法、装置、电子设备及存储介质。

针对以上方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本公开针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本公开过程中对本公开做出的贡献。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

为便于对本公开实施例进行理解，首先对本公开实施例所公开的一种保护线检测方法进行详细介绍。本公开实施例所提供的保护线检测方法的执行主体一般为服务器或终端设备，服务器比如可以为本地服务器、云端服务器等；终端设备比如可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，PDA)、手持设备、计算设备等。在一些可能的实现方式中，该保护线检测方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。

参见图1所示，为本公开实施例所提供的保护线检测方法的流程示意图，该方法包括S101-S104，其中：

S101，获取接触网对应的场景图像；

S102，对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像；

S103，基于所述目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与所述保护线对应的拟合直线之间的目标距离；

S104，基于所述目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定所述保护线是否异常。

考虑到，对于正常受力的保护线，通常是紧绷成一条直线的，因此，位于保护线上的目标像素点应该紧贴在保护线对应的拟合直线的两侧；而对于非正常受力(比如断裂或松弛)的保护线，将为断裂的线或者弧线，因此，位于保护线上的目标像素点与拟合直线之间的距离较大。基于此，上述方法中，在生成保护线对应的目标图像之后，基于目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与保护线对应的拟合直线之间的目标距离；并基于目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定保护线是否存在异常；充分利用了保护线正常受力和非正常受力的差别特征，能够对保护线的正常状态或异常状态进行较为准确的判断。同时，上述方法中，无需人工对保护线的异常进行检测，保护线检测过程简便、效率较高。

下述对S101-S104进行具体说明。

针对S101和S102：

实施时，可以通过巡检车上设置的摄像采集装置采集接触网对应的场景图像，进而执行主体能够获取巡检车采集的接触网对应的场景图像。具体的，接触网对应的场景图像可以由4C巡检系统提供，该系统依靠巡检车对高铁线路进行巡视，当车上的传感装置检测到高铁线路立柱时，触发安装在巡检车顶部的不同方位的多组高清成像设备拍摄采集高铁线路图片(即接触网图片)，从而保证在不误拍的同时尽可能避免拍摄死角。

其中，场景图像中包括保护线。该保护线可以为接触网中起到保护作用的、存在受力的连接线，该保护线可以包括以下至少一种：吊弦、斜拉线、防风拉线等。故本公开提出的方法能够对多种保护线进行检测，检测的灵活性和多样性较高。

一种可选实施方式中，在所述获取接触网对应的场景图像之后，所述方法还包括：对所述场景图像进行预处理，生成调整后的场景图像。其中，所述预处理的方式包括：亮度调整、尺寸调整等等，在此不做具体限定。

为了避免影响铁路的正常作业，巡检车一般会在夜间进行巡视，并采集接触网对应的场景图像，因此场景图像可能存在曝光不足的现象。基于此，本公开实施方式中，可以对场景图像的亮度进行调整，生成调整后的场景图像。比如，可以使用gamma亮度增强、直方图均衡化等方式对场景图像进行调整，生成调整后的场景图像。进而在S102中，可以对调整后的场景图像进行识别，生成场景图像中保护线对应的目标图像。其中，该目标图像中每个像素点的像素值可以用于表针该像素点的语义属于保护线的概率。

为了缓解场景图像可能存在的曝光不足的问题，可以对场景图像的亮度进行调整，生成调整后的场景图像，以便后续能够对调整后的场景图像进行识别，生成可识别度更高的目标图像。

一种可选实施方式中，参见图2所示，所述对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像，可以包括：

S201，对所述场景图像进行检测，确定所述场景图像中保护线对应的检测框信息；

S202，基于所述检测框信息，从所述场景图像中确定所述保护线对应的局部图像；

S203，对所述局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

实施时，可以使用训练后的用于进行对象检测的第一神经网络，对场景图像进行检测，确定场景图像中保护线对应的检测框信息。其中，检测框信息可以包括检测框的类别、检测框的尺寸信息、检测框的中心点的坐标信息；或者，检测框信息还可以包括检测框的类别、检测框的四个顶点的坐标信息等。

再者，可以基于检测框信息，从场景图像中截取得到保护线对应的局部图像。并利用训练后的用于进行语义分割的第二神经网络，对局部图像进行语义分割，确定局部图像中每个像素位置处的像素点的语义属于保护线的概率；再基于各个像素点分别对应的概率，生成场景图像中保护线对应的目标图像，即生成局部图像对应的目标图像。

上述方法中，通过对场景图像进行检测，确定保护线对应的检测框，并基于检测框信息，从场景图像截取到保护线对应的局部图像，缓解场景图像中其他线对保护线的干扰；进而再对局部图像进行语义分割时，能够提高语义分割的精准度，生成较为准确的目标图像，鲁棒性较强。

一种可选实施方式中，所述对所述局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像，包括：基于设置的目标尺寸，对所述局部图像进行尺寸调整，生成调整后的局部图像；对所述调整后的局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

考虑到用于进行语义分割的第二神经网络对输入图像的尺寸有要求，因此，这里可以先基于设置的目标尺寸，对局部图像进行尺寸调整，生成调整后的局部图像。再将调整后的局部图像输入至第二神经网络中，对调整后的局部图像进行语义分割，生成场景图像中保护线对应的目标图像。

针对S103：

实施时，可以先确定目标图像中位于保护线上的目标像素点的位置信息；再基于目标像素点的位置信息，确定保护线对应的拟合直线；最后，确定每个目标像素点与保护线对应的拟合直线之间的目标距离。

一种可选实施方式中，所述目标图像中每个像素点的像素值用于表征该像素点的语义属于保护线的概率；确定所述目标图像中位于保护线上的所述目标像素点的位置信息，可以包括：

步骤A1，逐行确定所述目标图像中像素值属于峰值的候选像素点；

步骤A2，在所述候选像素点的像素值大于设置的第二阈值的情况下，将所述候选像素点确定为目标像素点，以及确定所述目标像素点在所述目标图像上的位置信息。

目标图像中每行包括多个像素点，针对每行像素点，可以从该行像素点中，选取预设宽度范围内的多个像素点中像素值的峰值，将峰值对应的像素点确定为候选像素点。其中，宽度范围可以根据保护线在图像上的宽度进行设置，比如，宽度范围可以为30个像素点，即可以从每行像素点中，依次选择30个像素点，确定选择的30个像素点中像素值的峰值。再可以将像素值大于第二阈值的候选像素点，确定为目标像素点，对应得到目标像素点在目标图像上的位置信息。其中，第二阈值可以根据需要进行设置。

由于目标图像中每个像素点的像素值用于表征该像素点的语义属于保护线的概率，概率越大表征该像素点属于保护线的概率越高。同时，为了避免保护线宽度对中心点偏移的影响，故可以逐行确定目标图像中像素值属于峰值的候选像素点；并将像素值大于第二阈值的候选像素点，确定为目标像素点，目标像素点的确定过程较为精准、效率较高。

同时，与设置阈值提取保护线骨架的方法(比如通过设置阈值，将大于阈值的点确定为保护线上的点，得到保护线骨架)相比，本公开实施方式，通过逐行确定目标图像中属于峰值的候选像素点，并设置第二阈值从候选像素点中选取目标像素点，能够在分割不稳定的情况下，比如在保护线分割概率偏低时，仍然较准确的提取到保护线上的目标像素点(即保护线的中心点)，鲁棒性较好。

一种可选实施方式中，在确定所述目标像素点在所述目标图像上的位置信息之后，所述方法还包括：基于所述多个目标像素点的位置信息，确定所述保护线对应的拟合直线信息。

实施时，由于随机抽样一致算法(Random sample consensus，RANSAC)能够从包括“局外点”的数据集中，通过迭代方式较为精准的估计数学模型的参数。因此，本公开实施方式中，为了避免提取到的目标像素点中离群点的干扰，可以使用RANSAC直线拟合方法，基于多个目标像素点的位置信息，确定保护线对应的拟合直线信息。其中，拟合直线信息可以为拟合直线对应的方程表达式。可以理解的是，在其他实施方式中，可以使用其他直线拟合方法，对此不作具体限定。

比如，步骤一：可以随机从多个目标像素点中选取两个目标像素点，基于选取的两个目标像素点拟合一条直线；步骤二、计算每个像素点与该条拟合直线之间的距离；步骤三、针对每个目标像素点，确定该距离是否满足容忍误差e的条件(比如确定该距离是否小于设置的距离阈值)，若是，则确定该目标像素点位于该拟合直线上，统计得到多个目标像素点中位于该拟合直线上的目标像素点的目标数量，完成本次迭代过程；返回至步骤一进行迭代，直至迭代次数等于设置目标次数。最后，将目标数量最多时对应的拟合直线的信息，作为保护线对应的拟合直线信息。

进而，基于目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与保护线对应的拟合直线之间的目标距离，可以包括：针对每个目标像素点，基于目标像素点的位置信息和拟合直线信息，确定目标像素点与拟合直线之间的目标距离。比如，可以利用点与直线之间的距离公式，确定目标像素点与拟合直线之间的目标距离。

上述实施方式中，在确定了保护线对应的拟合直线信息后，可以基于目标像素点的位置信息和拟合直线信息，较为简便和较为精准的确定目标像素点与拟合直线之间的目标距离。

针对S104：

实施时，可以确定各个目标像素点中，目标距离大于距离阈值的第一像素点的第一数量；并根据该第一数量，确定保护线是否存在异常。比如，若第一数量大于设置的数量阈值，确定保护线存在异常。

一种可选实施方式中，所述基于所述目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定所述保护线是否存在异常，包括：确定所述第一数量与所述目标像素点的总数量的比值；基于所述比值，确定所述保护线是否存在异常。

实施时，可以确定第一数量与目标像素点的总数量之间的比值，并将该比值确定为保护线存在异常的目标概率。若该比值大于设置的第一阈值，即保护线存在异常的目标概率大于设置的第一阈值，则确定保护线存在异常。若该比值小于或等于设置的第一阈值，即保护线存在异常的目标概率小于或等于设置的第一阈值，则确定保护线不存在异常。其中，第一阈值可以根据需要进行设置。

一般的，保护线在接触网中存在受力，参见图3所示，该图3中包括保护线断裂的第一图像、和保护线松弛的第二图像，图3中的保护线为吊弦。从图3可知，对于正常紧绷(即正常受力)的吊弦(保护线)，提取到的目标像素点紧贴在拟合直线的两侧，而对于断裂和松弛的吊弦，提取到的目标像素点与拟合直线存在较大距离。基于此，本公开实施例中，使用目标距离大于距离阈值的第一像素点的第一数量、与目标像素点的总数量之间的比值，表征保护线存在异常的目标概率。

这里，根据第一数量与总数量的比值，确定保护线是否存在异常，保护线的异常检测过程较为简便。

一种可选实施方式中，所述方法还包括：在确定所述保护线存在异常的情况下，生成用于指示所述保护线存在不受力风险或断裂风险的警示信息。

实施时，在比值小于或等于第一阈值时，确定保护线不存在异常，并不进行后续处理；在比值大于第一阈值时，确定保护线存在异常，并生成警示信息，该警示信息用于指示保护线存在不受力风险或断裂风险；进一步的，可以将该警示信息发送给管理人员，以便管理人员能够对警示信息对应的保护线进行检修，降低铁路运行的风险。

本实施方式中，在确定保护线存在异常时，生成用于指示保护线存在不受力风险或断裂风险的警示信息，以便在接收到警示信息后提示管理人员对保护线进行维修，提高接触网的安全性，保障列车的正常运行。

结合图4，以保护线为吊弦为例，对保护线检测方法进行示例性说明，参见图5所示，该保护线检测方法可以包括以下步骤：

S501：获取接触网对应的场景图像。

S502：对场景图像进行预处理，得到处理后的场景图像。

实施时，可以对场景图像的亮度进行调整，生成调整后的场景图像。

S503：对处理后的场景图像进行吊弦目标检测，得到场景图像中吊弦对应的检测框信息。

S504：基于吊弦对应的检测框信息，从场景图像中确定吊弦对应的局部图像。比如，从场景图像中裁剪得到吊弦对应的局部图像。

S505：对吊弦对应的局部图像进行语义分割(即吊弦线分割)，生成吊弦对应的目标图像。

S506：逐行确定目标图像中像素值属于峰值的候选像素点；并在候选像素点的像素值大于设置的第二阈值时，将候选像素点确定为目标像素点，得到目标像素点在目标图像上的位置信息。

S507：基于多个目标像素点的位置信息，确定保护线对应的拟合直线信息。

S508：针对每个目标像素点，基于目标像素点的位置信息和拟合直线信息，确定目标像素点与拟合直线之间的目标距离。

S509：基于目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定保护线是否存在异常。

实施时，可以确定第一数量与目标像素点的总数量的比值，该比值可以为保护线存在异常的目标概率(即缺陷概率)，根据该比值，确定保护线是否存在异常。比如，在比值大于设置的第一阈值时，确定保护线存在异常；在比值小于或等于设置的第一阈值时，确定保护线不存在异常。

本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

基于相同的构思，本公开实施例还提供了一种保护线检测装置，参见图6所示，为本公开实施例提供的保护线检测装置的架构示意图，包括获取模块601、生成模块602、第一确定模块603、第二确定模块604，具体的：

获取模块601，用于获取接触网对应的场景图像；

生成模块602，用于对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像；

第一确定模块603，用于基于所述目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与所述保护线对应的拟合直线之间的目标距离；

第二确定模块604，用于基于所述目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定所述保护线是否存在异常。

一种可能的实施方式中，所述第二确定模块604，在基于所述目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定所述保护线是否存在异常时，用于：

确定所述第一数量与所述总数量的比值；

基于所述比值，确定所述保护线是否存在异常。

一种可能的实施方式中，所述第二确定模块604，在基于所述比值，确定为所述保护线是否存在异常时，用于：

在所述比值大于设置的第一阈值的情况下，确定所述保护线存在异常。

一种可能的实施方式中，所述装置还包括：警示模块605，用于：

在确定所述保护线存在异常的情况下，生成用于指示所述保护线存在不受力风险或断裂风险的警示信息。

一种可能的实施方式中，所述生成模块602，在对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像时，用于：

对所述场景图像进行检测，确定所述场景图像中保护线对应的检测框信息；

基于所述检测框信息，从所述场景图像中确定所述保护线对应的局部图像；

对所述局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

一种可能的实施方式中，所述生成模块602，在对所述局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像时，用于：

基于设置的目标尺寸，对所述局部图像进行尺寸调整，生成调整后的局部图像；

对所述调整后的局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

一种可能的实施方式中，在所述获取接触网对应的场景图像之后，所述装置还包括：调整模块606，用于：

对所述场景图像的亮度进行调整，生成调整后的场景图像；

所述生成模块602，在对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像时，用于：

对所述调整后的场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

一种可能的实施方式中，所述目标图像中每个像素点的像素值用于表征该像素点的语义属于保护线的概率；所述第一确定模块603，在确定所述目标图像中位于保护线上的所述目标像素点的位置信息时，用于：

逐行确定所述目标图像中像素值属于峰值的候选像素点；

在所述候选像素点的像素值大于设置的第二阈值的情况下，将所述候选像素点确定为目标像素点，得到所述目标像素点在所述目标图像上的位置信息。

一种可能的实施方式中，所述第一确定模块603，在得到所述目标像素点在所述目标图像上的位置信息之后，还用于：

基于所述多个目标像素点的位置信息，确定所述保护线对应的拟合直线信息；

所述第一确定模块603，在基于所述目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与所述保护线对应的拟合直线之间的目标距离时，用于：

针对每个目标像素点，基于所述目标像素点的位置信息和所述拟合直线信息，确定所述目标像素点与所述拟合直线之间的目标距离。

在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模板可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。

基于同一技术构思，本公开实施例还提供了一种电子设备。参照图7所示，为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图，包括处理器701、存储器702、和总线703。其中，存储器702用于存储执行指令，包括内存7021和外部存储器7022；这里的内存7021也称内存储器，用于暂时存放处理器701中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器7022交换的数据，处理器701通过内存7021与外部存储器7022进行数据交换，当电子设备700运行时，处理器701与存储器702之间通过总线703通信，使得处理器701在执行以下指令：

获取接触网对应的场景图像；

对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像；

基于所述目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与所述保护线对应的拟合直线之间的目标距离；

基于所述目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定所述保护线是否存在异常。

其中，处理器701的具体处理流程可以参照上述方法实施例的记载，这里不再赘述。

此外，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的保护线检测方法的步骤。其中，该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。

本公开实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品承载有程序代码，所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中所述的保护线检测方法的步骤，具体可参见上述方法实施例，在此不再赘述。

其中，上述计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。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，又例如，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通信接口，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。

所述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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以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，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开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)执行本公开各个实施例所述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(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种保护线检测方法，其特征在于，包括：

获取接触网对应的场景图像；

对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像；

基于所述目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与所述保护线对应的拟合直线之间的目标距离；

基于所述目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定所述保护线是否存在异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定所述保护线是否存在异常，包括：

确定所述第一数量与所述目标像素点的总数量的比值；

基于所述比值，确定所述保护线是否存在异常。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述比值，确定为所述保护线是否存在异常，包括：

在所述比值大于设置的第一阈值的情况下，确定所述保护线存在异常。

4.根据权利要求1～3任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在确定所述保护线存在异常的情况下，生成用于指示所述保护线存在不受力风险或断裂风险的警示信息。

5.根据权利要求1～4任一所述的方法，其特征在于，所述对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像，包括：

对所述场景图像进行检测，确定所述场景图像中保护线对应的检测框信息；

基于所述检测框信息，从所述场景图像中确定所述保护线对应的局部图像；

对所述局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像，包括：

基于设置的目标尺寸，对所述局部图像进行尺寸调整，生成调整后的局部图像；

对所述调整后的局部图像进行语义分割，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

7.根据权利要求1～6任一所述的方法，其特征在于，在所述获取接触网对应的场景图像之后，所述方法还包括：

对所述场景图像的亮度进行调整，生成调整后的场景图像；

所述对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像，包括：

对所述调整后的场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像。

8.根据权利要求1～7任一所述的方法，其特征在于，所述目标图像中每个像素点的像素值用于表征该像素点的语义属于保护线的概率；确定所述目标图像中位于保护线上的所述目标像素点的位置信息，包括：

逐行确定所述目标图像中像素值属于峰值的候选像素点；

在所述候选像素点的像素值大于设置的第二阈值的情况下，将所述候选像素点确定为目标像素点，得到所述目标像素点在所述目标图像上的位置信息。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在得到所述目标像素点在所述目标图像上的位置信息之后，所述方法还包括：

基于所述多个目标像素点的位置信息，确定所述保护线对应的拟合直线信息；

所述基于所述目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与所述保护线对应的拟合直线之间的目标距离，包括：

针对每个目标像素点，基于所述目标像素点的位置信息和所述拟合直线信息，确定所述目标像素点与所述拟合直线之间的目标距离。

10.一种保护线检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取接触网对应的场景图像；

生成模块，用于对所述场景图像进行识别，生成所述场景图像中保护线对应的目标图像；

第一确定模块，用于基于所述目标图像指示的位于保护线上的多个目标像素点的位置信息，确定每个目标像素点与所述保护线对应的拟合直线之间的目标距离；

第二确定模块，用于基于所述目标距离大于设置的距离阈值的第一像素点的第一数量，确定所述保护线是否存在异常。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至9任一所述的保护线检测方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至9任一所述的保护线检测方法的步骤。

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