基于探地雷达周期性检测的铁路路基状态评估方法与流程

技术特征：

1.基于探地雷达周期性检测的铁路路基状态评估方法，其特征在于，所述方法包含如下步骤：

S1、图像预处理：输入探测铁路区段的上一次检测的探地雷达图像A及当前检测的探地雷达图像B，对这两幅图像进行中值滤波；

S2、图像配准：对图像A和B进行ORB特征点检测，使用FLANN算法进行特征点匹配，使用RANSAC算法过滤匹配点对；根据匹配结果进行几何变换，得到配准后的图像A₁及B₁；

S3、初选变化区域：对A₁中属于匹配点对的特征点灰度值设为255，其他点灰度值设为0，得到特征点二值图像A₂；根据特征点的聚集分布特点，在A₂中绘制特征点的外轮廓矩形框R₁，R₂，……，R_m，m为矩形框个数，沿宽度方向坐标范围分别为(x₁，x₂)，(x₃，x₄)，……，(x_2m-1，x_2m)；根据直线{(x₁，0)，(x₁，H)}，{(x₂，0)，(x₂，H)}，……，{(x_2m，0)，(x_2m，H)}对图像B₁进行图像分割，H为图像A₁的高度，将每幅图像分割为m+n个部分，不包含矩形框的n个部分为初选变化区域，得到变化区域C₁，C₂，……，C_n，n为变化区域个数；

S4、构造差异图像：对步骤S3得到的n个变化区域分别采用差值法、对数比法构造差异图像(C₁₁，C₁₂)，(C₂₁，C₂₂)，……，(C_n1，C_n2)，对这n组差异图像分别进行小波变换融合，得到最终的差异图像D₁，D₂，……，D_n；

S5、精选变化区域：采用OTSU算法对差异图像D₁，D₂，……，D_n进行自动选取阈值和二值化，高于阈值的像素点灰度值设为255，低于阈值的像素点灰度值设为0，二值化后的图像中白色区域所在的里程范围为最终的变化区域；

S6、路基异常识别：对B₁中的变化区域进行路基异常识别；

S7、路基状态分类与建议：根据步骤S5得到的变化检测结果与步骤S6得到的路基异常识别结果对探测铁路区段的路基进行分类和统计，并给出相应的养护指导建议。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中采用差值法构造差异图像C₁₁，C₂₁，……，C_n1的方法为：计算图像A₁及B₁中对应像素点的灰度值的差值的绝对值：

C_k1(i,j)＝|A₁(i,j)-B₁(i,j)|

式中，k为变化区域编号，k＝1，2，……，n；

i为像素的行号，1≤i≤H，H为图像A₁的高度；

j为像素的列号，1≤i≤W_k，W_k为第k个变化区域的宽度。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中采用对数比法构造差异图像C₁₂，C₂₂，……，C_n2的方法为：计算图像A₁及B₁中对应像素点的灰度值的比值的对数的绝对值：

式中，k为变化区域编号，k＝1，2，……，n；

i为像素的行号，1≤i≤H，H为图像的高度；

j为像素的列号，1≤i≤W_k，W_k为第k个变化区域的宽度。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S7中的路基状态分类方法为：

1)未变化区域中，如果A₁为健康路基，则该段路基为健康路基；

2)未变化区域中，如果A₁为异常路基，则该段路基为稳定异常路基或者附近有构筑物、金属等干扰；

3)变化区域中，如果A₁为健康路基，B₁为健康路基，则该段路基为潜在异常路基；

4)变化区域中，如果A₁为健康路基，B₁为异常路基，则该段路基为新增异常路基；

5)变化区域中，如果A₁为异常路基，B₁为健康路基，则该段路基为修复路基；

6)变化区域中，如果A₁为异常路基，B₁为异常路基，则该段路基为不稳定异常路基。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S7中的养护指导建议为：

1)对于稳定异常路基，在日常养护巡查中关注异常发展情况，并检查异常周围是否有构筑物干扰；

2)对于新增异常和不稳定异常，在日常养护巡查中重点关注并尽快整治；

3)对于潜在异常路基，在日常养护巡查中重点关注，发现异常有恶化趋势时，及时进行整治。