一种铁路轨行区异物检测方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及轨道交通异物检测领域，尤其涉及一种铁路轨行区异物检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、城市轨道线路，尤其是地面及高架场景，面临着来自自然因素和人为因素的多重风险。这些风险包括自然界的落石、树木倒伏、泥石流等突发事件，以及人为导致的掉落物体和非法入侵等风险。因此，线路异物监测及安全监测成为了城市轨道交通系统中至关重要的一环。

2、传统的异物检测方法，通常依赖于前后帧整体的点云数据的比对，以检测新出现的异物。这些方法虽然在一定程度上有效，但也存在明显的局限性，例如：对环境变化的敏感性、忽视轨行区域的特征以及数据处理效率低下等问题。对环境变化的敏感性使得传统方法在实际应用中表现出不稳定性，无法满足轨道交通系统对高可靠性、高稳定性的要求。对轨行区域特征缺乏深度分析，导致在一些复杂场景下，如轨道附近存在干扰物或背景复杂时，检测精度大大降低，甚至无法有效识别真正的异物。数据处理效率低下，不仅影响了异物检测的实时性，还增加了系统的计算和存储成本，难以适应大规模轨道交通系统的需求。

3、因此，如何解决现有技术中轨道异物检测存在易受环境变化影响、对轨行区域特征缺乏深度分析以及点云数据处理效率低下等问题，成为了目前研究的一个重要的问题。

技术实现思路

1、本发明主要解决的技术问题是提供一种铁路轨行区异物检测方法、装置、设备及存储介质，解决现有技术中轨道异物检测存在易受环境变化影响、对轨行区域特征缺乏深度分析以及点云数据处理效率低下等问题。

2、为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是提供一种铁路轨行区异物检测方法，包括步骤：对铁路环境的点云数据进行点云分割，得到异物标签集与轨道标签集；根据轨道标签集提取轨道区域的点云数据；将前后帧的所述轨道区域的点云数据进行对比，得到新增点云数据集；将新增点云数据集进行聚类分析，得到异物簇集；将异物簇集与异物标签集进行交叉计算，计算识别轨行区异物。

3、在一些实施例中，对铁路环境的点云数据进行点云分割，得到异物标签集与轨道标签集步骤之前，还包括：对铁路环境的点云数据进行预处理，预处理包括：体素下采样以及去除铁路环境的点云数据中的离群点。

4、在一些实施例中，根据轨道标签集提取轨道区域的点云数据，方法为：

5、；

6、其中，表示轨道区域的标签，表示预测标签，表示点云数据。

7、在一些实施例中，将前后帧的轨道区域的点云数据进行对比，得到新增点云数据集，新增点云数据集的计算方法为：

8、；

9、其中，表示当前帧的轨道区域的点云数据，表示前一帧的轨道区域的点云数据。

10、在一些实施例中，将新增点云数据集进行聚类分析，得到异物簇集，方法为：

11、；

12、其中，表示数据点数量，表示聚类数量，表示第类聚类中的数据点，表示第类聚类的质心。

13、在一些实施例中，将异物簇集与异物标签集进行交叉计算，方法为：

14、；

15、其中，表示异物簇集，表示异物标签集。

16、在一些实施例中，还包括：当异物簇集中异物簇的尺寸超过第一阈值，且异物簇相对轨面的高度超过第二阈值，则生成告警信号。

17、为解决上述技术问题，本申请还提供一种铁路轨行区异物检测装置，包括：

18、点云分割模块，用于对铁路环境的点云数据进行点云分割，得到异物标签集与轨道标签集。

19、提取模块，用于根据轨道标签集提取轨道区域的点云数据。

20、对比模块，用于将前后帧的所述轨道区域的点云数据进行对比，得到新增点云数据集。

21、聚类分析模块，用于将新增点云数据集进行聚类分析，得到异物簇集。

22、计算识别模块，用于将异物簇集与异物标签集进行交叉计算，计算识别轨行区异物。

23、为解决上述技术问题，本申请还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任意一种的铁路轨行区异物检测方法。

24、为解决上述技术问题，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序用于实现上述任意一种的铁路轨行区异物检测方法。

25、有益效果：本发明公开了一种铁路轨行区异物检测方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括步骤：对铁路环境的点云数据进行点云分割，得到异物标签集与轨道标签集；根据轨道标签集提取轨道区域的点云数据；将前后帧的所述轨道区域的点云数据进行对比，得到新增点云数据集；将新增点云数据集进行聚类分析，得到异物簇集；将异物簇集与异物标签集进行交叉计算，计算识别轨行区异物。本申请的方法通过点云分割精确识别和提取轨道区域的点云数据，通过将异物簇集与异物标签集进行交叉计算识别轨行区异物，不仅可以降低环境变化对异物检测的干扰，还可以提高检测精度和检测效率。

技术特征：

1.一种铁路轨行区异物检测方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的铁路轨行区异物检测方法，其特征在于，所述对铁路环境的点云数据进行点云分割，得到异物标签集与轨道标签集步骤之前，还包括：

3.根据权利要求1所述的铁路轨行区异物检测方法，其特征在于，所述根据所述轨道标签集提取轨道区域的点云数据，方法为：

4.根据权利要求1所述的铁路轨行区异物检测方法，其特征在于，所述将前后帧的所述轨道区域的点云数据进行对比，得到新增点云数据集，所述新增点云数据集的计算方法为：

5.根据权利要求1所述的铁路轨行区异物检测方法，其特征在于，所述将所述新增点云数据集进行聚类分析，得到异物簇集，方法为：

6.根据权利要求1所述的铁路轨行区异物检测方法，其特征在于，所述将所述异物簇集与所述异物标签集进行交叉计算，方法为：

7.根据权利要求1所述的铁路轨行区异物检测方法，其特征在于，还包括：

8.一种铁路轨行区异物检测装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的铁路轨行区异物检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序用于实现权利要求1至7任一项所述的铁路轨行区异物检测方法。

技术总结
本发明公开了一种铁路轨行区异物检测方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括步骤：对铁路环境的点云数据进行点云分割，得到异物标签集与轨道标签集；根据轨道标签集提取轨道区域的点云数据；将前后帧的所述轨道区域的点云数据进行对比，得到新增点云数据集；将新增点云数据集进行聚类分析，得到异物簇集；将异物簇集与异物标签集进行交叉计算，计算识别轨行区异物。本申请的方法通过点云分割精确识别和提取轨道区域的点云数据，通过将异物簇集与异物标签集进行交叉计算识别轨行区异物，不仅可以降低环境变化对异物检测的干扰，还可以提高检测精度和检测效率。

技术研发人员：常祖贤,李沛瑶,李阳,王列伟,徐嘉立,王凯,王磊
受保护的技术使用者：南京派光智慧感知信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/26