铁路道岔场景识别与间距检测
来源：计算机集成制造系统杂志2022年第6期北京时间：
作者：何森, 刘少丽, 方玥, 刘检华, 黄浩, 刘威
单位：1.北京理工大学机械与车辆学院数字化制造研究所2.中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所
摘要：针对目前铁路道岔人工检测方法效率低、精度差的问题,提出一种基于深度学习的快速识别道岔场景及检测道岔间距的方法。采用线阵工业相机扫描获取铁路点云信息,设计残差连接的铁路道岔场景识别网络,采用树结构Parzen估计算法搜索最优超参数,采用Focal Loss损失函数解决样本数量不均衡问题,实现铁路道岔场景的准确快速识别。利用识别出的铁路道岔场景图像,开发了一种道岔基本轨与尖轨的边缘提取算法,准确测量道岔基本轨与尖轨的内侧间距。实验结果证明,该方法的识别准确率达到97.5%,识别时间在0.02 s内,道岔间距计算误差小于0.2 mm,相比人工检测方法,检测效率与检测精度均大幅提升,满足道岔检测的要求。
关键词：铁路道岔,深度学习,场景识别,边缘提取,间距测量
基金资助：国家自然科学基金资助项目(51875044);国家基础科研资助项目(JCKY2017204B502)。
