[00108070]基于机器视觉的高速轨道检测机器人

　　成果简介

　　针对铁路轨道检测技术门槛高、运营成本大、实时性差及检测精度受限的问题，开发一套基于图像处理的高速轨道检测机器人，主要包括单轨独轮机器人载体设计、高速目标跟踪及铁轨缺陷检测算法开发。

　　技术特点

　　1)采用嵌入式开发板作为移动平台运动控制、导航系统和图像采集的数据处理中心，保证控制系统的稳定性和实时性。2)基于深度学习的检测方法，能够高效的识别轨道瑕疵的特征，完成对轨道瑕疵的检测。3)采用卷积神经网络方法，对轨道瑕疵检测的同时完成对瑕疵点的定位，为后续补救或替换做准备。4）检测精度达到亚毫米级。5）检测速度30km/h。

　　市场分析

　　我国的铁路轨道检测主要依托轨检车，体积庞大、造价昂贵、运营成本高，且运行条件受列车时刻限制，无法实现轨道检测的实时性。面对国内铁路里程超过10万公里的检测需求，这种检测难以在全国的铁路网络中全面运行。项目研发的设备预估定价15万以内，设备总体体积小于50*50cm,轻巧便于携带，一旦投入市场，会大范围在全国铁路进行使用，按照单台检测100公里，至少产生1.5亿的直接经济价值