[发明专利]一种基于图像异常特征的智能交通抓拍设备故障诊断的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种抓拍设备故障诊断的方法。

背景技术

智能交通是指一个基于现代电子信息技术面向交通运输的服务系统。在众多智能交通应用的领域中，都需要借助抓拍设备来获取车辆图像或者其他交通信息图像，例如：高速公路超速检测系统、路口闯红灯违规监控系统、停车场智能收费系统等。

智能交通抓拍设备绝大多数都是处于室外工作，必将受到其复杂和变化多端的环境因素的考验；同时，设备工作频率大，尤其是在道路车流量很大的情况下，设备几乎是处于一种超负荷的工作状态；加之，设备本身使用寿命的限制以及设备质量等诸多因素的影响，导致抓拍设备故障频发。如果不能及时对抓拍设备的故障进行诊断并维修，将严重影响到智能交通系统的公正性、科学性以及高效性。抓拍设备能否正常工作直接关系到智能交通系统是否能正常工作，所以对智能交通抓拍设备的故障诊断具有非常重要的意义。

现有的智能交通抓拍设备故障诊断主要停留在人工处理的方式，其分为两种：第一种是：人工排查方式，安排巡检人员到室外抓拍设备工作现场逐一排查每套设备的故障情况。另外一种是：人工寻查方式，在抓拍设备所获取的中心图像数据库里寻找并查出异常的图像数据，再根据异常图像数据关联到具体某一设备的故障。

第一种方式显然是费时费力。首先，抓拍设备是安装在一定高度的龙门架上，给排查工作带来麻烦；其次，排查工作时受到各种恶劣天气的影响，对工作人员是一种难的挑战；最后，现场排查设备故障情况可能影响交通的正常运行。第二种方式相对而言提高了工作效率，但是受其长时间工作下带来的人眼疲劳的影响，会导致漏检和误检的情况发生。这两种方式对人的依赖性特别高，是一种事后补偿性的诊断形式，导致其故障诊断报告的延迟性的现象发生，从工作性质来说也是一种极其枯燥乏味的事情，在智能交通信息时代下，其设备的故障诊断也需具备智能性，实现信息化，解放劳动力。总体来说这两种方法的效率性和科学性还是无法达到抓拍设备故障诊断需及时、准确的要求。

国内许多学者对基于图像处理的设备故障诊断做了很多研究，其主要研究内容集中在单一设备或者某一零件的故障诊断。夏勇(第二炮兵工程学院，2001)提出了基于图像处理与神经网络的内燃机故障诊断，利用内燃机缸盖振动信号产生图像，在其图像中提取图像特征并进行模糊化处理，以此实现了对气阀机构的故障诊断。蔡艳平(第二炮兵工程学院，)提出了一种基于视频谱图、图像分割和模糊模式识别的柴油机故障诊断方法，提出了振动信号图像几何特征与形状特征参数，对气门故障能正确诊断。张勇(国防科学技术大学，2006)提出了航空发动机故障诊断中孔探图像特征提取技术应用研究，利用孔探图像特征提取技术准确的判决出发动机关键部件的多种故障。王培珍(安徽工业大学，2010)提出了基于红外图像的太阳能光伏阵列故障分析。

综上所述，利用成像设备生成设备的故障图像，加以各种图像处理技术对其进行特征分析和特征提取以此来达到图像处理方法在设备故障诊断中具有支持不停机诊断、非接触诊断、非拆卸诊断、在线智能高效诊断的优势。在许多领域的应用将会越来越多，尤其是某些特定领域，该方法能充分保证检测工作人员和设备的安全。

国内关于智能交通抓拍设备或者其他设备的故障诊断研究较少。江永池在2011年提出了基于时间特征的电子警察路口设备保障设计，根据电子警察系统处理中心收到某一路口的方向工控机数据时间的长短来判断工控机和路由器的故障。此种方法提出了一种非人工处理的智能交通抓拍设备的故障诊断解决方式，原理较为简单，主要是对工控机和路由器的故障诊断，并没有涉及到抓拍设备中的摄像机、感应线圈以及闪光灯这些核心设备的故障诊断，但是给人们提出了一种解决智能交通抓拍设备故障诊断的新思路：利用计算机处理的方式。同时，借鉴于之前介绍的各种图像处理技术在设备故障诊断中的应用，我们也可利用图像处理的方法去解决抓拍设备的故障诊断，同时，可保证这种故障诊断的全面性得到实现。

发明内容

针对当前智能交通抓拍设备故障诊断依赖于非人性化且效率低的人工处理方式，本发明基于图像异常特征的智能交通抓拍设备故障诊断旨在科学、准确、高效地解决抓拍设备故障诊断难的问题。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于图像异常特征的智能交通抓拍设备故障诊断的方法，包括以下步骤：1)、建立抓拍设备故障与异常图像之间的映射关系；