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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的轮轨相对位移检测方法、设备及可读介质，步骤1：在车体的转向架上安装三个对象捕捉机构，用于采集视频数据；步骤2：将其中一个对象捕捉机构用于车轮试验采样，将另外两个对象捕捉机构用于轨道试验采样；步骤3：将采集到的视频进行逐帧提取，并对目标检测数据集进行标定；步骤4：将所标记的数据集导入到卷积神经网络中进行训练得到模型；步骤5：将对象捕捉机构进行标定，步骤6：神经网络将预测的每一帧的目标框绘制出来，输出像素坐标，将像素坐标x向真实坐标进行转换；步骤7：通过对像素坐标X的转换得到实时的横移量图像，可以直观的将像素坐标转化为真实坐标，使位移大小的真实值得以直观的呈现。
主权项：1.一种基于机器视觉的轮轨相对位移检测方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：在车体的转向架上安装三个对象捕捉机构，用于采集视频数据；步骤2：将其中一个对象捕捉机构用于车轮试验采样，将另外两个对象捕捉机构用于轨道试验采样，形成目标检测数据集；步骤3：将采集到的视频进行逐帧提取，并对目标检测数据集进行标定，标定的感兴趣区域为以车轮与激光线的左交点为中心的矩形区域，记为类目1，以轮轨与激光线的交点为中心的四个矩形区域，左上区域记为类目2，左下区域记为类目3，右上区域记为类目4，右下区域记为类目5，总共计为5个类别；步骤4：将所标定的数据集导入到卷积神经网络中进行训练得到模型；步骤5：将对象捕捉机构进行标定，得到其内部参数，并进行实时监测，用训练好的模型对其进行预测；步骤6：神经网络将预测的每一帧的目标框绘制出来，与此同时输出各个类别对应的矩形框的中心点的像素坐标，如步骤3所述的5个类别的点分别对应为点1-5；将像素坐标x向真实坐标进行转换；步骤7：将步骤6输出的每一帧中的点1作为参考点，用点2的横向坐标减去点1的横向坐标可以得到一个相对的长度值，将视频的第一帧的值记为0，即后面的每一帧的值均减去第一帧的值，得到实时的蛇行运动横移量随时间变化的真实值，横坐标为帧，纵坐标为此真实值，得到实时的随时间变化的横移量图像。
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百度查询： 西南交通大学 一种基于机器视觉的轮轨相对位移检测方法、设备及可读介质
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