基于深度學(xué)習(xí)的鐵道塞釘自動檢測算法

杜馨瑜，戴　鵬，李　穎，程　雨，王勝春，韓　強(qiáng)，王　昊

(中國鐵道科學(xué)研究院 基礎(chǔ)設(shè)施檢測研究所，北京　100081)

塞釘是安裝軌道電路軌端連接線的關(guān)鍵部件，其性能好壞直接影響到軌道電路信號的傳輸質(zhì)量，因此對塞釘?shù)娜粘z查與維護(hù)在行車安全方面有重要的意義。目前，對塞釘?shù)难矙z依賴于人工上道作業(yè)的方式，在有限的天窗時間內(nèi)檢修效率也比較有限。鑒于此，采用在巡檢車上安裝專用線陣相機(jī)，對軌道圖像進(jìn)行連續(xù)采集存儲，并對采集到的鋼軌軌腰圖像序列進(jìn)行分析，實現(xiàn)對塞釘?shù)母咝z測。軌腰處線陣相機(jī)的安裝位置如圖1所示。經(jīng)大量統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，軌腰圖像序列中有塞釘?shù)膱D像大約只占整個圖像序列的3%，且實際分布無明顯規(guī)律，因此，需要采用基于計算機(jī)視覺的目標(biāo)檢測算法實現(xiàn)對圖像序列中所有塞釘?shù)淖詣佣ㄎ唬瑥亩鴮崿F(xiàn)塞釘?shù)淖詣訖z測。

圖1　軌腰處線陣相機(jī)的安裝位置

深度學(xué)習(xí)是近年興起的高性能大數(shù)據(jù)分析方法，在人工智能的各個領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大的影響，如Alphago采用策略網(wǎng)絡(luò)與價值網(wǎng)絡(luò)在圍棋上取得突破性成果[1]。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks，CNN)在圖像識別、目標(biāo)檢測以及圖像分割等計算機(jī)視覺研究方面，與傳統(tǒng)方法相比，在處理結(jié)果上得到了很大的提升[2]。在計算機(jī)視覺領(lǐng)域，目標(biāo)檢測就是給定1幅圖像或視頻幀，找出特定目標(biāo)的所在位置。已經(jīng)有較多研究應(yīng)用在人臉檢測[3]、人體檢測[4]等。因此，在軌腰圖像序列中篩選出有塞釘?shù)膱D像并準(zhǔn)確定位到塞釘，其關(guān)鍵點在于待檢測目標(biāo)的外觀，而由于類內(nèi)差異、光照條件、成像清晰度、部分遮擋等的影響使得塞釘?shù)耐庥^有可能表現(xiàn)出很大的改變，從而增加了檢測(或定位)的難度[5]。

目前，目標(biāo)檢測算法從解決思路上大致可分為兩大類。一類目標(biāo)檢測算法采取分類策略，遵循的步驟依次是：區(qū)域選擇、特征提取、分類器分類。對于區(qū)域選擇階段，可以采取基于窮舉思想的滑動窗口法，即對整個圖像進(jìn)行遍歷，其典型應(yīng)用是經(jīng)典人臉檢測算法[6]?；瑒哟翱诜ǖ膬?yōu)點是選擇合適的步長就可以包含圖像中所有目標(biāo)可能出現(xiàn)的位置，缺點是海量的冗余窗口極大增加了算法的時間復(fù)雜度，從而限制了后續(xù)算法的復(fù)雜多樣性，以及有限的固定長寬比設(shè)置增加了目標(biāo)丟失的可能性。近年出現(xiàn)的候選區(qū)域法(Region Proposal，RP)采用可變的長寬比預(yù)先找出目標(biāo)可能出現(xiàn)的位置，從而很好地解決了滑動窗口法存在的問題[7]。候選區(qū)域法利用圖像紋理、顏色、邊緣的信息，可以保證在選取與滑動窗口法相比相對較少窗口(幾千個或幾百個)的情況下維持較高的召回率，從而降低了后續(xù)算法的復(fù)雜度。有代表性的區(qū)域選擇法是Selective Search[8]和Edgebox[9]等。特征提取是對上一步得到的候選區(qū)域圖像塊進(jìn)行某種表達(dá)，以克服目標(biāo)形態(tài)、光照變化以及背景表示的多樣性，使后端分類器的輸入在分類意義上達(dá)到一定的魯棒性[10]。目前常用到的經(jīng)典特征提取算子有HoG[11]，LBP[12]，類Haar[13]和SIFT[14]等。采用深度學(xué)習(xí)的方法，如稀疏自編碼[15]，CNN[16-19]等類型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以通過訓(xùn)練的方式，自動提取適合于具體場景的特征，克服了上述經(jīng)典特征提取算子手工設(shè)計的簡單方式，使特征更具有適應(yīng)性。分類器分類階段主要是采取或改進(jìn)分類器用以對上一階段提取的特征進(jìn)行分類。常用的分類器有支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)[20]、隨機(jī)森林(Random Forest，RF)[21]、Adaboost方法[22]等。另一類目標(biāo)檢測算法是采取回歸策略的方法。如文獻(xiàn)[23]提出的YOLO方法，即對待檢測圖像預(yù)先劃分固定的網(wǎng)格，然后采用特定的深度卷積網(wǎng)絡(luò)直接在不同位置的網(wǎng)格上回歸出目標(biāo)的位置和類別信息，從而大大加快了檢測速度。但由于該方法舍去了RP機(jī)制，往往不能得到精確的目標(biāo)定位。文獻(xiàn)[24]提出的SSD方法，結(jié)合了YOLO的回歸思想以及Faster R-CNN[19]的錨點(anchor)機(jī)制，可以做出更為精確的定位。不難看出，采取分類策略的目標(biāo)檢測算法是目前主流的方法，但是算法的速度仍不能較好地滿足實時性的要求。采取回歸策略的目標(biāo)檢測算法在速度上有很大的提升，但在定位精度上又有所損失。

上述目標(biāo)檢測算法的研究對象均為國際標(biāo)準(zhǔn)庫中的自然圖像，而鐵道塞釘序列圖像是由線陣相機(jī)在激光作為觸發(fā)光源下采集的特殊圖像，其具有以下5個特點：①大部分圖像的紋理結(jié)構(gòu)具有相似性；②都是灰度圖像；③因為線陣相機(jī)安裝位置固定而導(dǎo)致圖像具有單一的尺度特性；④塞釘在圖像中作為小目標(biāo)出現(xiàn)；⑤對識別而言，各種干擾具有特殊性，如銹跡、人工涂畫、道岔鎖框等。因此，針對鐵道塞釘序列圖像的特點，本文在傳統(tǒng)(類Haar+adaboost)算法的基礎(chǔ)上[25]提出基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，即先用一種新的目標(biāo)區(qū)域選擇算法——余譜區(qū)域候選(Spectrum Residual Region Proposal，SRP)算法，快速提供圖像的候選塞釘區(qū)域，再設(shè)計一種專用于塞釘檢測的CNN結(jié)構(gòu)——塞釘卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(plug Convolution Neural Network，pCNN)，實現(xiàn)對候選區(qū)域有效特征的提取，最后采用SVM分類器判斷候選區(qū)是否含有塞釘，實現(xiàn)塞釘?shù)淖詣佣ㄎ弧?/p>

1　自動檢測算法

1.1　SRP算法

根據(jù)軌腰處塞釘圖像的特點，借鑒文獻(xiàn)[26]的顯著性區(qū)域檢測算法，提出了SRP算法。鑒于顯著性檢測的目的是提取與背景區(qū)域在紋理、顏色等方面有明顯差異的前景(通常表現(xiàn)為高頻信息)[27]，而塞釘圖像正好表現(xiàn)為有塞釘?shù)那熬皡^(qū)(高頻紋理信息)，與較為平坦的軌腰背景區(qū)(低頻紋理信息)在紋理上存在顯著性差異，因此，這里采用顯著性檢測的思路進(jìn)行候選區(qū)域的提取。

將含有塞釘原圖像(見圖2(a))的軌腰區(qū)作為感興趣區(qū)域，即視為輸入圖像(見圖2(b))。觀察含有塞釘?shù)妮斎雸D像，發(fā)現(xiàn)塞釘凸顯于平坦軌腰區(qū)，因此可以用該圖像的幅度譜減去不含塞釘軌腰區(qū)的平均圖像(用現(xiàn)有采集到的384 956張不含塞釘?shù)能壯鼒D像做疊加平均得到，見圖2(c))的平均幅度譜，并取其絕對值得到余譜圖(見圖2(e))后，再做保持相位的反傅里葉變換，得到的圖像應(yīng)該凸顯顯著性區(qū)域。最后，經(jīng)過簡單的閾值分割、各連通域中心坐標(biāo)提取等后處理流程，可以得到候選目標(biāo)區(qū)域(圖2(d)中箭頭所指小塊)。

文獻(xiàn)[26]提出的算法是建立在對自然圖像進(jìn)行顯著性檢測上，不可能得到背景圖像集，因此采用對原圖像幅度譜取滑動均值的方法，得到近似的背景圖像幅度譜圖，即圖3(a)的余譜圖。比較2種方法得到的余譜圖，發(fā)現(xiàn)SRP算法余譜圖的方差大于文獻(xiàn)[26]算法余譜圖的方差，這說明SRP算法余譜分布更為離散，統(tǒng)計差異性更強(qiáng)，即反變換后圖像的顯著性候選目標(biāo)區(qū)域較多[27]，不容易丟失目標(biāo)。顯而易見，塞釘候選區(qū)在圖3(b)中已經(jīng)丟失，而在圖2(d)中仍存在(箭頭所示小連通區(qū))。

圖2　SRP算法原理圖

SRP算法流程如圖4所示。

圖3　文獻(xiàn)[26]算法

圖4　SRP算法流程圖

1.2　pCNN

對采用SRP算法得到的圖像候選目標(biāo)區(qū)域方塊，采用pCNN提取相應(yīng)特征，并輸入到SVM分類器進(jìn)行分類，判斷是否為塞釘圖像塊。pCNN的基本結(jié)構(gòu)如圖5所示。

首先，輸入的圖像塊被調(diào)整為(32×32)像素大小，外周填充2像素，用于卷積。

在第1層卷積(conv1)中，感受野大小為(5×5)像素，維數(shù)為32，步長為1像素。進(jìn)而對卷積結(jié)果進(jìn)行非線性變換，變換函數(shù)為取極大值變換，相當(dāng)于1個非線性變換層(relu1，在圖5中略去)，以加快收斂速度；然后，對非線性變換結(jié)果進(jìn)行局部響應(yīng)規(guī)范化[2]，以提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，可以認(rèn)為是1個規(guī)范化層(norm1，在圖5中略去)；最后，經(jīng)池化層(pool1)取局部最大值，感受野大小為(3×3)像素，步長為2像素。

在第2層卷積(conv2)中，感受野大小為(5×5)像素，維數(shù)為64，步長為1像素，外周填充為2像素。同上，經(jīng)非線性變換層(relu2)、規(guī)范化層(norm2)和池化層(pool2)后，取局部均值，感受野大小為(3×3)像素，步長為2像素。

在第3層卷積(conv3)中，感受野大小為(5×5)像素，維數(shù)為256，步長為1像素，外周填充為2像素。同上，后面是非線性變換層(relu3)以及規(guī)范化層(norm3)。接下來是池化層(pool3)，取局部均值，感受野大小為(1×1)像素，步長為2像素。

在第4層卷積(conv4)中，感受野大小為(1×1)像素，維數(shù)為1 024，步長為1像素。同上，后面是非線性變換層(relu4)以及規(guī)范化層(norm3)。

在第1全連接層(ip1)中，實現(xiàn)內(nèi)積運(yùn)算，輸出維數(shù)為4 096。后接泄漏層(drop1，在圖5中略去)，泄漏率為0.5，以更好地增加網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。

最后是全連接層(ip2)，輸出判斷結(jié)果，即判斷圖像塊是否為塞釘，是塞釘時輸出“1”，不是塞釘時輸出“0”。

以含塞釘?shù)能壯鼒D像為例，采用pCNN提取特征各中間結(jié)果如圖6所示。由圖6(f)可以看出：經(jīng)采用SRP算法提取塞釘候選區(qū)及第1—第4卷積層和第1全連接層處理后，得到輸入圖像塊的特征圖具有稀疏性，可用于SVM分類。

1.3　SVM分類

pCNN提取的圖像塊具有4 096維特征，將其輸入SVM工具箱LIBSVM[29]進(jìn)行分類。因樣本數(shù)較多，該SVM采用線性核分類。最后根據(jù)得到的分類結(jié)果判斷該圖像塊是否包含塞釘。

2　試驗結(jié)果分析

因為研究對象是鋼軌的軌腰圖像，無論成像條件還是分析目的都具有行業(yè)特殊性，所以在進(jìn)行試驗測試和方法比較時，為保證自動檢測方法在行業(yè)內(nèi)應(yīng)用的有效性以及評價的客觀性，不會選擇國際通用的自然圖像目標(biāo)檢測測試庫，如PASCAL VOC 2007/2012[30]，MS COCO[31]。本文試驗代碼是構(gòu)建在Ubuntu14.04與Caffe框架[32]下的，同時使用NVIDIA K4200 GPU。

圖6　pCNN特征提取圖示

2.1　訓(xùn)練階段

自動檢測算法分為2個階段訓(xùn)練，首先是對pCNN進(jìn)行訓(xùn)練，然后將該網(wǎng)絡(luò)ip1層提取的特征作為輸入，對分類器SVM進(jìn)行訓(xùn)練，具體說明如下。

對于pCNN訓(xùn)練，通過大量挑選和剪裁，找出具有代表性的各類塞釘圖像塊6 000個，縮放為(32×32)像素，作為正樣本；同理，挑出不含塞釘?shù)膱D像塊6 000個，同樣縮放為(32×32)像素，作為負(fù)樣本，如圖7所示。為了使訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)更具有泛化性能，還挑選出驗證集，包括正樣本3 000個、負(fù)樣本3 000個。設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)如下：基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率(base_lr)=0.01， 動量(momentum)=0.9， 權(quán)重衰減懲罰項(weight_decay)=0.004， 衰減系數(shù)(gamma)=0.1， 衰減步長(stepsize)=20 000， 最大迭代次數(shù)(max_iter)=150 000次。

采用上述訓(xùn)練集提取的ip1層特征，用SVM進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)置為10重交叉驗證。采用線性核分類，懲罰因子C=2。

2.2　測試階段

因為同一巡檢區(qū)段內(nèi)的圖像大多數(shù)表現(xiàn)為無目標(biāo)(無塞釘)，且具有幾乎相同的紋理與光照，但不同區(qū)段間的圖像由于檢測時段、檢測條件、檢測環(huán)境不同而有所差異，所以在現(xiàn)有工作的基礎(chǔ)上(類Haar+Adaboost算法)[25]，挑選有代表性的圖像作為測試集，能更加客觀、準(zhǔn)確地反映算法的性能。本文挑選有代表性的236張圖像進(jìn)行測試，部分有代表性的測試圖像及測試結(jié)果如圖8所示。

從圖8可以看出：圖8(a)為正常條件下無塞釘?shù)能壯鼒D像，檢測結(jié)果也為無塞釘(無定位框)；圖8(b)為有銹跡等干擾情況下無塞釘軌腰圖像，檢測結(jié)果為無塞釘(無定位框)；圖8(c)為正常條件下有塞釘軌腰圖像，檢測結(jié)果為有塞釘且準(zhǔn)確定位(有定位框)；圖8(d)為道岔區(qū)有鎖框、銹跡干擾情況下的有塞釘軌腰圖像，檢測結(jié)果為有塞釘且準(zhǔn)確定位(有定位框)；圖8(e)為塞釘頭超出圖像邊界情況下的有塞釘軌腰圖像，檢測結(jié)果為有塞釘且準(zhǔn)確定位(有定位框)；圖8(f)為光照不足且有銹跡、劃痕干擾情況下的有塞釘軌腰圖像，檢測結(jié)果為有塞釘且準(zhǔn)確定位(有定位框)；圖8(g)為塞釘尾部人工處理并標(biāo)記后的有塞釘軌腰圖像，檢測結(jié)果為有塞釘且準(zhǔn)確定位(有定位框)；圖8(h)為模糊干擾情況下的有塞釘軌腰圖像，檢測結(jié)果為有塞釘且準(zhǔn)確定位(有定位框)。

采用國際通用的定量評價指標(biāo)，對本文自動檢測算法(SRP+pCNN+SVM)、文獻(xiàn)[26]顯著性檢測+本文卷積網(wǎng)絡(luò)算法(SR (文獻(xiàn)[26])+pCNN+SVM)，LBP+SVM算法和類Haar+Adaboost算法[25]這4種方法進(jìn)行比較，得到根據(jù)定量評價指標(biāo)描繪出的4種算法的準(zhǔn)確率—召回率(Precision-Recall)特性曲線[33]，如圖9所示。

從圖9可以看出：本文算法表現(xiàn)的性能最優(yōu)，其次是SR+pCNN+SVM算法，再次是類Haar+Adaboost算法，最后是LBP+SVM算法；通過本文算法(SRP+pCNN+SVM算法)與SR+pCNN+SVM算法的比較，說明本文算法在性能上比文獻(xiàn)[26]的SR算法在性能上有所提升，而這2種算法與其余2種算法比較，又說明pCNN在特征提取方面具有優(yōu)勢，能進(jìn)一步提升目標(biāo)檢測性能。

3　結(jié)　語

傳統(tǒng)的人工智能方法已經(jīng)在鐵路基礎(chǔ)設(shè)施檢測領(lǐng)域有所應(yīng)用[34-37]，深度學(xué)習(xí)是近年人工智能領(lǐng)域取得的突破性成果，本文針對鋼軌軌腰圖像的特點，將深度學(xué)習(xí)引入鐵路基礎(chǔ)設(shè)施檢測領(lǐng)域?；谏疃葘W(xué)習(xí)的鐵道塞釘自動檢測算法包括如下幾個階段：首先借鑒顯著性檢測的思路，在目標(biāo)檢測的區(qū)域選擇階段，用給出的SRP算法能更有效地提取出候選目標(biāo)區(qū)域；其次，在目標(biāo)檢測的特征提取階段，用設(shè)計的pCNN深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更準(zhǔn)確地提取相應(yīng)的目標(biāo)特征；最后由SVM進(jìn)行分類，完成目標(biāo)檢測功能。在各種成像環(huán)境和外界干擾下對采集到的軌腰圖像測試，并經(jīng)對比試驗，驗證提出的基于深度學(xué)習(xí)的鐵道塞釘自動檢測算法表現(xiàn)得比目前實際使用的傳統(tǒng)算法更為優(yōu)秀，且與深度學(xué)習(xí)在其他圖像分析領(lǐng)域的表現(xiàn)效果相一致。下一階段的目標(biāo)是使用更為有效的編程技巧和性能更為強(qiáng)勁的硬件，進(jìn)一步提升算法的計算速度。

圖9　采用不同算法得到測試集圖像的準(zhǔn)確率—召回率曲線

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