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1 研究背景
高速鐵路現(xiàn)有巡檢方式主要是人工巡檢和軌檢車 巡檢2類。其中人工巡檢的效率與準確率受限于巡檢人員的經(jīng)驗與能力；軌檢車的巡檢時間受列車運行時間 限制，且存在巡檢區(qū)域有限、夜間巡檢條件差等問題。目前，迫切需要加強高速鐵路基礎設施綜合巡 檢的自動化、智能化水平。
無人機具有靈活性高、成本低、覆蓋范圍大且作業(yè)限制小等優(yōu)點，基于無人機的巡檢方案已被應用于電力保障、森林火災監(jiān)測等領域，并取得了優(yōu)異效果。以電力保障為例，國家電網(wǎng)有限公司于2013年起，將無人機巡檢作業(yè)作為一項關鍵指標納入輸電線路精益化巡檢考核中。近年來國家電網(wǎng)有限公司配備的無人機已達2000余架，使用無人機累計巡檢桿塔數(shù)量超過21萬 基，發(fā)現(xiàn)5萬余處缺陷，取得了較好實際效果?；跓o人機的鐵路安全保障方案也在國內(nèi)外部分線路投入使用：貴陽工務段利用無人機搭載可見光相機，對鐵路兩側(cè)上方的危巖及地質(zhì)地貌進行巡檢；廣州供電段使用無人機作為高鐵供電6C巡檢系統(tǒng)的試驗裝備，負責協(xié)助精細化巡檢京廣普速鐵路接觸網(wǎng)；澳大利亞運輸部使用多類型無人機建立遙感觀測系統(tǒng)，用于全方位全體系的運輸網(wǎng)絡感知?；跓o人機的高速鐵路綜合巡檢方法可與現(xiàn)有方法形成優(yōu)勢互補，利用無人機對高速鐵路進行綜合巡檢必將成為趨勢。
現(xiàn)有高速鐵路巡檢方法比較完善，但也存在一定不足，數(shù)據(jù)采集設備主要安裝在檢測車上，受到車輛限界、維修天窗期的影響。同時，因為拍攝角度固定，線路上仍存在很多巡檢死角，特別是在鐵路聲屏障、橋梁、隧道口、接觸網(wǎng)及鐵路周邊環(huán)境等巡檢場景。利用無人機搭載可見光相機、激光雷達等傳感器進行數(shù)據(jù)采集，并使用先進的深度學習算法進行數(shù)據(jù)處理， 用以檢測異常情況是一種有效解決方案。在此，提出高速鐵路基礎設施無人機綜合巡檢方案（見圖1），主要包括：基于無人機搭載多類型傳感器的無人機巡檢系統(tǒng)構成方案，基于深度學習的聲屏障異常檢測方法、鐵路周邊環(huán)境異常檢測方法、鐵路橋梁螺栓缺失及銹蝕檢測方法、接觸網(wǎng)緊固件缺陷檢測方法等。
圖1 高速鐵路基礎設施無人機綜合巡檢方案
2 高速鐵路基礎設施無人機智能巡檢系統(tǒng)
2.1 系統(tǒng)組成
高速鐵路基礎設施無人機智能巡檢系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、綜合服務平臺子系統(tǒng)、飛行管理平臺子系統(tǒng)、算法調(diào)度平臺子系統(tǒng)（見圖2）。數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)包括無人機有關的硬件基礎設施，主要有：飛行器、載荷、通信設備以及機巢平臺。綜合服務平臺實現(xiàn)了高效而全面的鐵路基礎設施巡檢管理，通過訪問接口可與飛行管理平臺、算法調(diào)度平臺進行信息交互。飛行管理平臺直接與無人機設備進行通信，同時記錄無人機巡檢任務階段的相關信息，如航線、飛行時長、飛行架次、飛行里程等。算法調(diào)度平臺集成用于檢測現(xiàn)場數(shù)據(jù)的多種智能分析算法，后端具有算法服務調(diào)度機制，可實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)并行檢測。
圖2 高速鐵路基礎設施無人機智能巡檢系統(tǒng)組成
2. 2 數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)
無人機可搭載不同任務負載執(zhí)行不同的巡檢作業(yè)任務（見圖3）。為保障無人機在巡檢過程中的安全性能，使無人機在機身安全的前提下能夠順利完成目標任務，在基礎的無人機低空飛行算法上進行改進和創(chuàng)新，得到適用于避撞飛行的高效簡潔算法。所用無人機內(nèi)置了眾多二次開發(fā)安全策略模塊：北斗導航應用、電量保護機制、失聯(lián)返航機制、六向安全避障、安全返航機制以及惡劣環(huán)境適應性等。該系統(tǒng)以大疆行業(yè)級無人機為基礎進行針對性應用開發(fā)。根據(jù)業(yè)務需求支持搭載多種類型負載，包括變焦、定焦可見光相機，紅外相機，激光雷達及第三方掛載，實現(xiàn)對目標區(qū)域大范圍、快速、精細化巡檢。
圖3 無人機搭載傳感器進行作業(yè)
基于無人值守機巢的地面基站系統(tǒng)，可搭載1架 Matrice-30無人機，用于覆蓋一定范圍內(nèi)的鐵路關鍵基礎 設施巡檢。地面基站系統(tǒng)配備了無人機自動巡檢系統(tǒng)，并 引入外接電源滿足機巢內(nèi)無人機的供電需求，可實現(xiàn)無人 機航線下發(fā)、無人機巡檢數(shù)據(jù)實時回傳。操作人員可遠程 實現(xiàn)航線任務設定、航線下發(fā)，基站在接收到下發(fā)的航線 任務后，自主實現(xiàn)無人機的起飛、巡檢、返航充電、數(shù)據(jù) 回傳等，全程無需人員現(xiàn)場作業(yè)。無人機值守機巢 見圖4。
圖4 固定式無人機值守機巢
2.3 飛行管理平臺子系統(tǒng)
飛行管理平臺子系統(tǒng)提供全面的無人機飛控、實時態(tài)勢直播、航線規(guī)劃、飛行歷史回放、飛行歷史統(tǒng)計以 及設備、人員與機巢管理功能，集成于5G網(wǎng)聯(lián)無人機地面站，實現(xiàn)高效而全面的飛行管理平臺管理。其中實時態(tài)勢直播用于設備連接管理、無人機飛行控制及無人機 實時畫面直播。在飛行管理平臺中可以進行無人機巡檢航線的規(guī)劃、調(diào)整及下發(fā)，并保存航線模板。
依據(jù)京滬高速鐵路股份有限公司制定的《鐵路基礎設施無人機巡檢作業(yè)技術要求》和《鐵路無人機巡檢系統(tǒng)作業(yè)與管理規(guī)范》，首先對無人機進行檢查，確保無人機的配置正常無故障，同時還需要遵守國家及民用航空無線電管理的相關規(guī)定，在作業(yè)區(qū)域的環(huán)境和氣象條件滿足無人機系統(tǒng)巡檢作業(yè)技術要求和作業(yè)要求后，才能使用無人機進行自動巡檢作業(yè)。無人機自動巡檢示意見 圖5，無人機在接收到任務后，直接從機巢中起飛，根據(jù)設定的航程路線，對鐵路沿線進行自動巡檢作業(yè)，依據(jù)飛行任務完成目標對象拍攝、重點對象拍攝等，在完成巡檢任務或遇險后，將自動返回地面基站系統(tǒng)，同時轉(zhuǎn)儲拍攝到的圖像數(shù)據(jù)至地面基站中。
圖5 無人機自動巡檢示意圖
2. 4 算法調(diào)度平臺子系統(tǒng)
算法調(diào)度平臺子系統(tǒng)依賴于大數(shù)據(jù)中心平臺提供的數(shù)據(jù)存儲和分析能力，硬件設施支持中央處理器（CPU）、圖形處理器（GPU）等，可使用TensorFlow、 PyTorch等主流的深度學習框架。按照人工智能全流程，平臺提供數(shù)據(jù)準備、模型開發(fā)和訓練以及模型部署階段的功能，統(tǒng)一模型的輸入輸出接口信息，支持將機器學習算法、深度學習算法模型一鍵式發(fā)布為 RestfulAPI接口，實現(xiàn)模型到業(yè)務的無縫銜接。
依據(jù)飛行任務類型與時間建立對應文件夾，對數(shù)據(jù)進行初步整理，同時用相關圖像標注軟件進行缺陷的半自動標注，生成包含圖片名稱、缺陷類別、缺陷坐標的數(shù)據(jù)，建立高鐵沿線基礎設施及周邊環(huán)境數(shù)據(jù)庫。對采集到的圖像進行預處理，例如通過對比度調(diào)整、圖像去霧、減小光影影響等方式，實現(xiàn)圖像增強效果，增加人眼可視性。針對預處理后的圖像數(shù)據(jù)，通過深度學習的圖像目標檢測算法，對圖像進行缺陷隱患檢測并標注檢測結(jié)果，標注有缺陷問題的圖像，由人工進行復核，確認有問題的圖像后將計算其所在位置，并進行記錄，以保障海量數(shù)據(jù)的高效有序自動化分析處理。目前，智能分析系統(tǒng)已完成工務、電務、供電全專業(yè)覆蓋，包含線路、聲屏障、橋梁、周邊環(huán)境、隧道等共7個大類，40個小類別的智能檢測，并針對不同檢測對象，提出針對性檢測方案與模型結(jié)構。
針對無人機采集的接觸網(wǎng)數(shù)據(jù)，接觸網(wǎng)緊固件等小部件往往位置固定，且排列緊密。由于無人機拍攝角度不同，無人機俯視拍攝時，一些緊固件在無人機圖像中通常密集傾斜排列在一起而且存在較多遮擋現(xiàn)象。在 Faster-RCNN算法的基礎上，提出一種基于無人機圖 像的接觸網(wǎng)支撐裝置緊固件檢測網(wǎng)絡RRNet，重點研究小目標檢測和密集目標檢測方法。在小目標檢測方面， 接觸網(wǎng)支撐零部件的缺陷樣本極少，但是零部件種類和缺陷樣本種類眾多。直接用ResNet等層數(shù)較深的網(wǎng)絡進行模型訓練，往往會因為數(shù)據(jù)量過少導致網(wǎng)絡過擬合，網(wǎng)絡層中的權重偏重于預測正常樣本，使得分類效果不 好。提出的檢測算法基于金字塔網(wǎng)絡結(jié)構，采用自頂向下的特征金字塔融合結(jié)構，使深層的語義信息能夠融合到低層的特征網(wǎng)絡層。為了提高對不同目標的預測精度，在感興趣區(qū)域池化階段采用不同特征尺度的特征映射相融合。RRNet的結(jié)果將減少預測框之間的重合面積，在非極大值抑制（NMS）算法階段由于旋轉(zhuǎn)目標框間重合面積較小，以保證被遮擋的目標能夠正確顯示。定義特征圖中每個特征點對應的錨點框為旋轉(zhuǎn)矩形，相對于水 平錨點框增加了旋轉(zhuǎn)的候選框，錨點框數(shù)量的增加提高了角度回歸的準確程度。RRNet結(jié)構見圖6。
圖6 RRNet結(jié)構
2. 5 綜合服務平臺
綜合服務平臺子系統(tǒng)作為無人機智能巡檢系統(tǒng)的核心子系統(tǒng)，集成于無人機巡檢綜合服務平臺，實現(xiàn)高效而全面的鐵路基礎設施巡檢管理，包括飛行巡檢計劃管理、巡檢工單管理、數(shù)據(jù)采集階段管理、檢測階段管理、審核階段管理、缺陷復核管理、報表生成管理、運維支持8大核心功能。綜合服務平臺承接飛行管理平臺子系統(tǒng)、算法調(diào)度平臺子系統(tǒng)的信息流，子系統(tǒng)之間通過接口調(diào)用實現(xiàn)業(yè)務信息的交互。完整業(yè)務處理流程見圖7。首先，通過綜合服務平臺進行巡檢計劃和工單的制定管理，并進一步下發(fā)航線到飛行管理平臺。無人機在接收到航線命令后，會自主完成指定航線內(nèi)數(shù)據(jù)采集任務。其次，完成飛行任務的無人機自動返航機巢平臺，采集數(shù)據(jù)會存儲在數(shù)據(jù)采集服務器節(jié)點。綜合服務平臺進一步回傳數(shù)據(jù)，并向算法調(diào)度平臺發(fā)送算法分析請求。算法調(diào)度平臺在接收到算法分析請求后進行算法調(diào)度、模型檢測分析、檢測結(jié)果記錄入庫。最終，算法服務的檢測結(jié)果反饋給綜合服務平臺，輔助相關人員進行缺陷審核、缺陷復核、報表生成、現(xiàn)場維護。
圖7 綜合服務平臺完整業(yè)務處理流程
3 現(xiàn)場試驗及結(jié)果
基于搭建的高速鐵路基礎設施無人機智能巡檢系統(tǒng)，在京滬高鐵濟南段和廊坊段進行了現(xiàn)場試驗，包括雪天、陰天等非常規(guī)天氣情況下巡檢飛行驗證測試。在試驗中完成了多種類別任務的巡檢作業(yè)，并對采集得到的圖像進行分類和檢測分析。
對于鐵路橋梁，首先劃分橋梁區(qū)域（見圖8），之后分4次對橋梁墩臺墩身、橋梁鋼結(jié)構、橋欄桿等部分 分別進行巡檢，每次飛行高度應結(jié)合橋梁高度制定，在保證安全的前提下可以平行或低于軌道平面飛行。傳感器載荷方面，應用大疆禪思H20T變焦相機進行數(shù)據(jù)采集，無人機飛行速度為2m/s，相機拍攝間隔為2s，視場角、焦距等參數(shù)視實際情況調(diào)整，且應保證 圖像分辨率達到厘米級。
圖8 橋梁巡檢區(qū)域劃分示意圖
對采集到的橋梁可見光圖像數(shù)據(jù)進行處理，主要檢測其中的螺栓缺失、螺栓銹蝕及鋼板銹蝕，采用指標為精確率、召回率與mAP值。精確率-召回率曲線（P-R）曲線是在不同閾值下繪制精確率和召回率之間的關系曲線。mAP則是各類別AP值的平均值。AP為一類檢測目標的平均精度值，其計算方法見原文。
橋梁缺陷檢測可視化結(jié)果見圖9，量化結(jié)果見表1，其中mAP@.5首先通過計算出不同類別的AP值，然后對所有類別的AP取平均值。在目標檢測中，交并比（IoU）表示檢測到的邊界框與實際邊界框之間的重疊程度，0.5是常用的IoU閾值，即當檢測邊界框與實際邊界框的重疊程度大于0.5時，認為該檢測結(jié)果是正確的。
圖9 橋梁缺陷檢測可視化結(jié)果
表1 橋梁缺陷檢測精度結(jié)果
4 結(jié)束語
針對鐵路基礎設施現(xiàn)有巡檢方式存在效率低、范圍窄、受列車運行限制等問題，提出一種無人機綜合巡檢方案，并構建相應智能巡檢系統(tǒng)。該方案利用無人機搭載可見光相機及激光雷達進行數(shù)據(jù)采集，并通過多種改進的基于深度學習方法，對采集數(shù)據(jù)進行處理，實現(xiàn)對高速鐵路聲屏障、橋梁、周邊環(huán)境及接觸網(wǎng)緊固件的缺陷檢測。相較于現(xiàn)有方法，該方案具有高效率、低成本及靈活性高等優(yōu)點，可以有效檢測鐵路各專業(yè)的各類缺陷，并與現(xiàn)有巡檢方式形成互補，為無人機鐵路巡檢技術的大范圍應用提供經(jīng)驗。
京滬高鐵基礎設施無人機智能巡檢系統(tǒng)是我國首次將全自動無人機巡檢智能分析系統(tǒng)應用于鐵路行業(yè)，依托鐵路沿線部署基站網(wǎng)絡，實現(xiàn)對鐵路沿線數(shù)據(jù)的有效采集，根據(jù)不同部門需求提供相應服務，實現(xiàn)對工務、電務、供電、環(huán)境等多專業(yè)的服務，打造鐵路無人機巡檢數(shù)據(jù)庫。全自動化巡檢方式將作為高鐵巡檢手段的補充和替代，極大提高了高鐵運維能力。無人機內(nèi)置多種安全應急模塊，并通過嚴格的建模計算，設置與列車運行相協(xié)調(diào)的作業(yè)時間調(diào)度安排，確保了無人機巡檢的安全性和可靠性。同時，模型為全自動化運行，人員操作門檻低，易于推廣，縮短了巡檢周期，大大提高了檢測精度與效率。未來，無人機巡檢必將成為高速鐵路運維不可或缺的手段。
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