[发明专利]基于关门车部件位置图像的故障检测方法及装置

说明书

本发明的基于关门车部件位置图像的故障检测方法及装置涉及列车中关门车的故障检测方法及装置，目的是为了克服现有检测关门车故障的方式需采用人工检测，容易出现故障漏检的问题，方法步骤如下：步骤1、获取待检测图像；待检测图像包括实时过车的关门车部件位置图像；步骤2、计算待检测图像的特征点；步骤3、对待检测图像的特征点进行聚类，提取待检测图像的特征向量；步骤4、将待检测图像的特征向量输入到支持向量机SVM分类器中，通过导入最终训练的支持向量机SVM特征模型，得到待检测图像的分类结果：支持向量机SVM分类器通过支持向量机SVM特征模型对待检测图像进行分类。

技术领域

本发明涉及列车中关门车的故障检测方法及装置。

背景技术

关门车故障是指车体底部的截断塞门手把处于关闭状态。铁路列车中因装载的货物按规定必须停止制动机作用的车辆，制动机临时发生故障的车辆，准许将截断塞门关闭，停止该车辆制动机作用，并须同时拉动缓解阀，排出副风缸内的风，以免因支管漏风而再次制动，这种停止制动机作用的车辆称为“关门车”。截断塞门在制动时手把必须打开，当制动机发生故障时，为了截断制动主管的压缩空气送风通路才将其关闭。如果塞门手把关闭，导致制动管路不与主管路相通，此时货车就丧失了制动能力，就不能起到制动的作用，容易引发严重的安全故障。

列车中编挂制动关门车是有严格规定的，按照规定关门车不得编挂于机车后三辆之内，连续编挂不得超过两辆，尾部不得关门，尾部第二、三辆不得连续关门，列车中关门车数量不得超过现车的6％，因此检测关门车故障是确保铁路货车行驶安全的非常重要的环节。

目前各个铁路局还是采用传统的货车故障检测方式，需要人工逐一查看每列车的过车图像，发现故障则标记并上传检车平台，这种方式作业效率较低，速度慢，检车人员通过大量观察图像后，会出现疲劳，注意力不集中等情况，容易出现故障漏检，造成严重的后果。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有检测关门车故障的方式需采用人工检测，容易出现故障漏检的问题，提供了一种基于关门车部件位置图像的故障检测方法及装置。

本发明的基于关门车部件位置图像的故障检测方法，方法具体步骤如下：

步骤1、获取待检测图像；待检测图像包括实时过车的关门车部件位置图像；

关门车部件位置图像的类别包括截断塞门部件图像、塞门手把图像和其他图像；其他图像包括除截断塞门部件图像与塞门手把图像以外的图像；

步骤2、计算待检测图像的特征点；

步骤3、对待检测图像的特征点进行聚类，提取待检测图像的特征向量；

步骤4、将待检测图像的特征向量输入到支持向量机SVM分类器中，通过导入最终训练的支持向量机SVM特征模型，得到待检测图像的分类结果：支持向量机SVM分类器通过支持向量机SVM特征模型对待检测图像进行分类；

如果待检测图像的类别为截断塞门部件图像或其他图像，则判断待检测图像所对应的关门车无故障；

如果待检测图像的类别为塞门手把图像，则判断待检测图像所对应的关门车有故障。

其中，获取步骤4中经过训练的支持向量机SVM特征模型的步骤具体如下：

步骤41、获取预先采集的关门车部件位置图像和关门车部件位置图像对应的类别标签，并组成样本训练集；

步骤42、获取样本训练集中每张关门车部件位置图像对应的训练集特征向量集合；

步骤43、通过训练集特征向量集合和对应关门车部件位置图像的类别标签对支持向量机SVM特征模型进行训练，得到最终训练的支持向量机SVM特征模型。

其中，步骤42具体如下：