专利汇可以提供一种基于低秩矩阵分解的铁轨异物检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于低秩矩阵分解的 铁 轨异物检测方法,属于 计算机视觉 技术领域。实施过程包括:1)对无人机航拍铁路图像进行直线检测并对直线组进行筛选,找到铁轨边缘直线,确定需要检测处理的区域;2)对铁轨区域提取 像素 向量并进行聚类处理,可划分为枕木和石子两个子集;3)对两个子集构成的矩阵进行低秩矩阵分解,并与求得的带有背景信息的低秩矩阵作差得到前景矩阵;4)对前景矩阵进行滤波和 阈值 分割即可确定异物在铁轨中的 位置 。本发明通过一种基于低秩矩阵分解的 算法 对铁轨异物进行检测,利用空基监视实时传回的画面快速确认异物,可用于铁路安全监测等领域。,下面是一种基于低秩矩阵分解的铁轨异物检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于低秩矩阵分解的铁轨异物检测方法,其特征在于:包括如下步骤,
步骤一、接收无人机搭载相机拍摄的航拍图像并输入计算机中,对图像进行预处理,然后通过直线检测算法对全局进行直线检测,得到直线组;根据铁轨长度以及铁轨和枕木之间的直线夹角的相关性对所求的直线组进行筛选,计算出铁轨边缘直线,并根据直线间距离的约束条件求出铁轨区域作为感兴趣区域进行处理,划分铁轨区域;
步骤二、依次取铁轨区域进行处理,针对每一个铁轨边缘的左侧直线,沿枕木方向向铁轨区域提取像素向量,对像素向量组进行聚类,分离成两个子集并构成对应分类矩阵;
步骤三、对分类矩阵在各自类型下进行低秩矩阵分解,求出低秩矩阵;对分类矩阵和低秩矩阵作差求得矩阵E,即前景目标异物信息;
步骤四、对矩阵E进行预处理,预处理包括滤波运算和阈值分割,对阈值分割后的结果定位并返回原图像中,以此确定异物在原图像中所在位置,完成铁轨异物检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于低秩矩阵分解的铁轨异物检测方法,其特征在于:步骤二具体为,
依次对N个铁轨区域进行处理,记每个铁轨区域最大宽度分别为lN,取铁轨边缘左侧直线的每一个像素点,沿枕木方向向铁轨区域提取长度为lN的像素向量并组成向量组{v,v2,…,vk},k为像素向量的个数;对向量组{v,v2,…,vk}聚类为2个子集,分别表示为{m1,m2,…,mp}和{n1,n2,…,nq},p和q分别表示两个子集中的像素向量的个数,并且有p+q=k;将每一个子集中的像素向量分别构成对应矩阵Dz和Ds的行向量,其中:
Dz=[m1,m2,…,mp] (1)
Ds=[n1,n2,…,nq] (2)。
3.根据权利要求2所述的一种基于低秩矩阵分解的铁轨异物检测方法,其特征在于:所述的聚类采用Kmeans聚类方法。
4.根据权利要求1所述的一种基于低秩矩阵分解的铁轨异物检测方法,其特征在于:步骤三中所述的对低秩矩阵分解采用加速近端梯度算法、迭代阈值算法、对偶算法、增广拉格朗日乘子法或交替方向方法。
5.根据权利要求1所述的一种基于低秩矩阵分解的铁轨异物检测方法,其特征在于:步骤四具体过程如下:
对矩阵E中的元素进行遍历,以3×3网格中最小像素值对中心像素值赋值完成最小值滤波,实现对高频噪声点的去噪效果;
然后对矩阵E进行阈值分割,threshold为自适应法阈值分割所求得的阈值,第i行第j列的像素值为Eij
Eij=255,if Eij>threshold
Eij=0,if Eij≤threshold
其中像素值为255元素即表征检测到的异物;通过对矩阵E中像素值为255的行数查找,计算得出异物信息在Dz和Ds中的位置并返回原图像中,达到异物检测和定位的效果;
每一个子集中的像素向量分别构成对应矩阵Dz和Ds的行向量。
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