一种有砟轨道病害自动检测识别方法与流程

技术特征：

1.一种有砟轨道病害自动检测识别方法，其特征在于，包括：

获取有砟轨道路基介质的介电常数以及电磁波在路基介质中的传播速度；

有砟轨道探地雷达图分为无目标、点目标和无限体目标三类，根据所述路基介质的介电常数和电磁波在路基介质中的传播速度，利用时域有限差分法获取得到无目标、点目标和无限体目标的正演图像；

利用曲波变换的方法分别对无目标、点目标和无限体目标的正演图像进行处理，得到无目标、点目标和无限体目标的正演图像在不同尺度不同方向上的能量统计特征，其中所述能量统计特征包括Scale 2/3/4这三种尺度下的不同方向的能量统计特征；

选择Scale 3尺度上的能量统计特征为32维超平面上的点，分别构建无目标、点目标和无限体目标的32维特征空间f_i(l)：

f_i(l)＝(s'_j,1,s'_j,2,L,s'_j,l,L,s'_j,32)

其中，i＝1,2,3，分别表示无目标、点目标和无限体目标，j表示尺度，s′_j,l表示在尺度j、方向l上的能量统计特征；

使用探地雷达对有砟轨道进行检测，获得探地雷达图；

构建一个尺寸为512×512的滑移窗口，将滑移窗口在所述探地雷达图上沿探地雷达的测线方向移动，顺序采集滑移窗口内的所述探地雷达图中的数据s(x,t)；

对数据s(x,t)进行Curvelet变换，得到数据s(x,t)在Scale 3尺度上的特征向量f(l)；

利用欧几里得距离空间计算滑移窗口内数据的特征向量与各特征空间的距离，并以与数据的特征向量具有最小距离的特征空间代表的目标类型作为滑移窗口内数据具有的病害类型：

$i=\arg \underset{i}{min}\left|\right|f\left(l\right)-f_i\left(l\right)\left|\right|$

继续移动滑移窗口，得到新的数据s(x,t)，直到探地雷达图全部处理完毕。