[发明专利]列车折角塞门故障图像实时检测方法

说明书

本发明涉及图像处理和故障识别领域，公开了一种列车折角塞门故障图像实时检测方法，包括如下步骤：使用图像制作数据库，提取多尺度联合特征，进行归一化处理，进而训练级联检测器，然后采集折角塞门待检测图像，提取多尺度联合特征并进行归一化处理后将特征送入训练好的级联检测器，定位目标区域并计算置信度，与设置的阈值相比较，检测出折角塞门是否出现故障。本发明列车折角塞门故障图像实时检测方法，检测效率和准确率高，且实时性强，能及时发现折角塞门故障。

技术领域

本发明涉及图像处理和故障识别领域，具体涉及一种列车折角塞门故障图像实时检测方法。

背景技术

近些年，我国的列车技术检查(简称“列检”)主要依靠列检员的人工检测方式为主。该方式受人为主观因素如视力、疲劳程度和外界环境如气候、光照等影响，从而导致检测效率和准确率受到不同程度的影响。如今我国的高铁和电商蓬勃发展，物流与交通行业发生了翻天覆地的变化，铁路运输作为物流与交通行业重要组成部分，在国民经济中处于中流砥柱的地位，随之而来的铁路交通安全问题也提出了更高的要求。于是，TFDS(Troubleof moving Freight car Detection System，列车运行故障动态图像检测系统)逐渐应用于国内部分铁路干线上。该系统应用计算机、网络通讯、自动控制和图像采集处理技术并引进科学的管理方法和系统化的开发方法，为铁路列车运行故障检测提供故障图片信息动态收集、存储、传输及预警服务，提高列检作业质量和效率以及车辆安全防范的水平，加强列车运用中故障基础信息收集、管理的人机系统。该系统能够自动抓拍车底和下部的所有图片，主要包含列车钩缓配件、底架、转向架、车体侧下部、折角塞门等装置，通过人机结合方式对能够拍到的内容进行分析，可以判别车辆的装置有无缺损、断裂、丢失等故障，从而实现了人工检测向人机结合检测的跨越。

折角塞门是列车空气制动系统的一个关键零部件，列车通过主管道上的折角塞门将压缩空气传送到每一节车厢，并利用压缩空气进行制动。只有将折角塞门打开，压缩空气才能传送到每一节车厢，保证列车主管的畅通。如果列车在行驶过程中折角塞门关闭，这会造成重大事故。虽然国内许多学者对TFDS故障的检测进行了许多相关的研究，但折角塞门相对列车而言区域太小，难以定位，加上折角塞门背景的复杂性也给折角塞门的故障检测增加一定程度的难度。近些年来，相关学者提出了一些不同的算法，如苏州大学顾超等提出了一种基于目标轮廓的形状表示和匹配算法用于检测和识别列车转向架故障，西南交通大学秦娜等人针对列车转向架故障信号特征提取、关键部件性能退化估计和多特征融合与降维等问题，提出转向架故障信号特征提取和分析框架，数据驱动方式来解决转向架故障诊断和部件形态估计，提供了一种研究思路，但这些算法复杂，实时性不强，用在折角塞门的故障检测上实用性不强。

发明内容

本发明的目的就是针对上述技术的不足，提供一种列车折角塞门故障图像实时检测方法，检测效率和准确率高，且实时性强，能及时发现折角塞门故障。

为实现上述目的，本发明所设计的列车折角塞门故障图像实时检测方法，包括如下步骤：

A)将铁路列车运行故障动态图像检测系统所采集的原始图像进行预处理，消除拍摄环境对原始图像的影响，并对去噪后的图像进行标注，制作为带有标注的图像数据库；

B)对所述步骤A)制作的图像数据库提取图像特征，使用快速特征金字塔提取图像的多尺度联合特征，并进行特征归一化处理；

C)利用所述步骤B)特征归一化处理后的图像数据库训练基于SVM-Adaboost的级联检测器；

D)通过铁路列车运行故障动态图像检测系统采集折角塞门的待检测图像，使用滑动窗口以不同步长在待检测图像金字塔各层上滑动，并生成一系列待检测小窗口，使用快速特征金字塔提取每个待检测小窗口的多尺度联合特征，并进行归一化处理；

E)将所述步骤D)中归一化处理后的特征送入所述步骤C)中训练好的级联检测器，定位目标区域并计算置信度；