[发明专利]一种高铁头罩前开闭脱漆故障检测方法

权利要求书

1.一种高铁头罩前开闭脱漆故障检测方法，其特征在于，所述脱漆故障检测方法包括以下步骤：

步骤一、获取高铁列车底部和侧部的高清图像；

步骤二、在所述高清图像中截取出包含头罩前开闭部件的局部区域图像作为检测区域；

步骤三、对所述检测区域进行预处理，得到特征图像；

步骤四、对所述特征图像进行特征提取；

步骤五、对提取的特征进行特征降维；

步骤六、基于低维正定空间设计分类器，利用所述分类器对降维后特征进行分类，并最终判定高铁头罩是否脱漆。

2.根据权利要求1所述的一种高铁头罩前开闭脱漆故障检测方法，其特征在于，在步骤一中，具体包括以下步骤：

步骤一一、在铁轨两侧以及底部配备高清线阵相机；

步骤一二、当高铁车头通过触发传感器，启动成像设备后对运动的高铁进行逐行扫描，获取高清线阵图像；

步骤一三、按照轴距信息将所述高清线阵图像按照车厢进行分割，得到高铁中不同车厢的底部和侧部的高清图像信息。

3.根据权利要求1所述的一种高铁头罩前开闭脱漆故障检测方法，其特征在于，在步骤二中，具体的，根据列车轴距信息、车型信息对高清图像进行截取。

4.根据权利要求1所述的一种高铁头罩前开闭脱漆故障检测方法，其特征在于，在步骤三中，具体的，以中心频率为变量建立log-gabor滤波器组，对所述检测区域进行滤波处理，其中，

log-gabor滤波器组中的滤波器在频域上的直角坐标系定义为：

其中，u₁＝u cosθ+v sinθ,v₁＝-u sinθ+v cosθ，

θ为滤波器的方向角度，u₀为滤波器的中心频率，k用于调控滤波器在u₁方向的带宽，σ_v用于调控滤波器在v₁方向的带宽，

设A(x,y)表示一幅灰度图像，其log-gabor特征可表示为：

其中，表示卷积，φ_u,v(x,y)表示图像的log-gabor特征，LG_u,v(x,y)表示尺度为u、方向为v时的log-gabor滤波器，

根据式(1)和式(2)，将每幅图像矩阵在f个中心频率，m个尺度，n个方向上与log-gabor进行卷积，共得到f*m*n个log-gabor特征图像。

5.根据权利要求1所述的一种高铁头罩前开闭脱漆故障检测方法，其特征在于，在步骤四中，对所述特征图像提取协方差特征，特征图像区域R的特征协方差矩阵计算公式如下：

f_i表示区域R内各像素点的特征向量，n表示区域R内像素点总数，w表示区域R内像素点的均值特征向量，C_R是协方差特征，即从特征图像中提取的特征，

对称正定矩阵空间上的任意两个点P₁,P₂黎曼距离为：

其中，||·||_F是Frobenius范数，β_i是P₁^-1P₂的第i个特征值。