公开(公告)号：CN113240790A

公开(公告)日：2021-08-10

申请号：CN202110401797.6

申请日：2021-04-14

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 李清勇 ,  崔文凯 ,  王建柱 ,  彭文娟

IPC: G06T17/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于3D模型和点云处理的钢轨缺陷图像生成方法，首先构造正常钢轨3D模型和缺陷钢轨初始3D模型；然后通过点云处理方法扩增缺陷钢轨初始3D模型的数量以及缺陷的种类；再基于曲率与反曲率操作平滑缺陷与背景的过渡差异；最后通过标签映射方法实现自动标注，同时通过纹理替换方法增加钢轨仿真数据背景的多样性与复杂性。本发明提供的方法，可以生成无限的高质量的有标记的钢轨缺陷仿真数据。这些数据可用于后期的神经网络训练或者辅助训练，有效改善了数据样本不足对钢轨缺陷检测任务造成的影响。

公开(公告)号：CN113240790B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202110401797.6

申请日：2021-04-14

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 李清勇 ,  崔文凯 ,  王建柱 ,  彭文娟

IPC: G06T17/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明提供一种基于3D模型和点云处理的钢轨缺陷图像生成方法，首先构造正常钢轨3D模型和缺陷钢轨初始3D模型；然后通过点云处理方法扩增缺陷钢轨初始3D模型的数量以及缺陷的种类；再基于曲率与反曲率操作平滑缺陷与背景的过渡差异；最后通过标签映射方法实现自动标注，同时通过纹理替换方法增加钢轨仿真数据背景的多样性与复杂性。本发明提供的方法，可以生成无限的高质量的有标记的钢轨缺陷仿真数据。这些数据可用于后期的神经网络训练或者辅助训练，有效改善了数据样本不足对钢轨缺陷检测任务造成的影响。