[发明专利]一种铁路车辆状态故障分析系统

权利要求书

1.一种铁路车辆状态故障分析系统，其特征在于，包括：

图像分析处理模块，该图像分析处理模块包括图像预处理单元、图像识别单元和图像分类单元，用来检测车辆开启状态，该开启状态包括车门开启状态、车窗开启状态、尾管吊起状态、篷布飘起状态、动车注水口开启状态和客车蓄电池盖开启状态；

视频分析处理模块，该视频分析处理模块通过面阵相机获取车辆的高清视频，运用动态帧分析技术，通过对关键帧之间的对比来判定车辆预警信息，该车辆预警信息包括烟雾货物自燃检测、散落异物检测和列尾装置检测；

热像仪数据分析处理模块，该热像仪数据分析处理模块通过热像探测轮温，根据温度计算轮温、列比、温差、均温差参数，并以此结合双侧制动故障判别模型和单侧制动故障判别模型，诊断车辆是否抱闸；

音频数据分析处理模块，该音频数据分析处理模块采用声学诊断对行车过程中的异常声音进行识别；

所述烟雾货物自燃检测先通过对视频中的静态信息得到背景模板，再对每一帧图像进行与背景图像差异比对，对每一帧图像的背景差异进行烟雾识别，对烟雾特征信息进行识别，包括以下步骤：

第一步：解码图片，去除背景；

第二步：滤波处理，获得二值化前景图；

第三步：二值图像形态学操作处理；

第四步：图像相关区域的轮廓特征提取和纹理特征提取；

第五步：根据特征信息判断是否存在烟雾；

第六步：预警并返回识别结果；

列尾装置安装在列车最后一节车厢尾部，列尾装置检测定义两个区域，分别为进入区域和离开区域，使用帧差法分析图像运动信息，当进入区域无运动，离开区域有运动时进行分类器检测，其中分类器基于OpenCV的级联分类器实现，特征选取LBP；

所述图像预处理单元执行以下步骤：

（1）图像多次度增强，对采集到的高清图像，进行有目的的区域增强，灰度变换，以期能使图像中的相关信息得到放大或减小，自动的改变一些本来无法观测区域的清晰度；

（2）图像区域分割，将图像中的重点区域自动选取并分割出来，分割出来的不同区域可以有针对性的用于不同的问题检测当中；

（3）快速背景去除;

（4）大尺度快速中值滤波;

（5）快速均值偏移滤波;

（6）图像模板区域匹配，通过扫描车辆图像中的特殊区域，找到与之前已经训练好的模板相匹配的位置，这些位置将会为之后的区域分割，问题区域定位和识别提供坐标性依据，匹配技术的算法是由二值化局部相关系数匹配算法实现；

所述图像识别单元包括：

车种车型识别，根据车体的几何特征和标识特征，用于判断车种和车型；

多种车辆兴趣区域划分，根据车型的具体特征，分割出不同兴趣区域进行智能识别；

图像特征点提取，针对不同的车辆兴趣区域，对该区域提不同的特征点，该特征点包括纹理特征、灰度变换特征、几何特征和直方图特征，这些特征信息能够有效地描述该区域有问题或无问题的图像状态；

所述图像分类单元根据不同车型，得到其相关区域的特征信息后，根据不同的问题要求，对图像上的各个区域进行检测和识别；当判断出有问题出现的情况时，对发生问题的车辆信息、区域信息、问题位置和范围进行汇总并将这些结果返回给预警平台。

2.根据权利要求1所述一种铁路车辆状态故障分析系统，其特征在于，所述音频数据分析处理模块采用阵列的噪声源定位和显示功能，分析车辆设备产生声音的来源，进而分析可能存在的质量问题，使用声相仪对车辆各部位或者整体所产生的声音进行精确和快速的可视化，对设备进行精确的故障诊断。