高速铁路下基于贪心算法的轨面提取与缺陷检测策略

在现代铁路行业中，随着列车速度提升、运营规模扩大以及载重负荷的增加，钢轨作为轨道基础设施的关键部分，其表面磨损问题对铁路安全构成挑战。为了确保列车运行的稳定性和乘客舒适度，实时和准确地检测钢轨表面的缺陷至关重要。基于机器视觉的检测方法因其无接触、精度高和处理速度快的特点，逐渐成为业界研究的热点。 金侠挺等人采用贝叶斯卷积神经网络（CNN）和注意力网络技术，提出了一种钢轨表面缺陷检测方案，通过深度学习的语义分割技术，实现了高精度和快速的缺陷识别。然而，由于轨面图像尺寸不规则，除了钢轨区域外，还包括轨枕、扣件等干扰因素，这使得精确提取轨面区域成为一个挑战。为此，唐湘娜等人提出了基于水平投影（HP）的方法，虽然计算简单，但阈值选择和轨面边界的确定较为困难，缺乏自适应性。 王耀南等人则尝试通过竖直投影（VP）算法，利用灰度均值二值化来确定边界，这种方法的边界识别依赖于连续值的巧合，存在偶然性大、稳定性差的问题。李等人提出的轨迹提取投影（TEBP）算法，通过对纵向线的平均强度投影轮廓分析，能够一定程度上定位轨面，但对光照条件敏感，并且需要预先设定轨面宽度，可能导致整体提取位置偏差。 文献[9]和[10]进一步探索了基于Hough变换的列像素累积灰度强度（HPCG）方法，这是一种通过统计轨道图像中列像素灰度强度的累积分布来识别轨面区域的技术，这种方法相对更稳定，但也可能受到光照变化和噪声的影响。 为解决轨面区域提取的精确性和鲁棒性问题，当前的研究趋势倾向于结合多种方法的优势，例如结合阈值处理与边缘检测算法，或者利用深度学习的自适应能力，同时考虑光照补偿和预处理技术，以提高轨面区域的提取精度和效率。此外，实时性和自动化也是未来研究的重要方向，以满足铁路系统对高效运维的需求。通过不断优化和创新，可以有效地降低轨道缺陷检测的复杂性，确保铁路系统的安全运行。