[发明专利]一种模板匹配的停放制动缸排气堵丢失检测方法

说明书

一种模板匹配的停放制动缸排气堵丢失检测方法，涉及图像识别技术领域，针对现有技术中采用人工查图的铁路动车故障检测方法存在检测准确率低的问题，包括：步骤一：获取过车图像，并对过车图像进行预处理；步骤二：定位预处理后的图像中停放制动缸的位置，并将停放制动缸图像进行截取，得到停放制动缸子图像；步骤三：利用树形小波变换算法对停放制动缸子图像进行特征分类，并根据分类结果进行停放制动缸排气堵丢失识别。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体为一种模板匹配的停放制动缸排气堵丢失检测方法。

背景技术

相比于传统的采用人工查图的铁路动车故障检测方法，基于数字图像处理的自动化故障检测的方法能够显著的提升检测的效率，降低成本，同时还能避免由于检车人员疲劳造成的漏检、误检现象。但由于停放制动缸排气堵位于列车底部，图像背景较为杂乱，背景阴影区域等对图像检测影响很大，采用传统的图像分割方法如阈值分割，边缘检测等算法鲁棒性较低，很难准确检测出排气堵丢失故障。

发明内容

本发明的目的是：针对现有技术中采用人工查图的铁路动车故障检测方法存在检测准确率低的问题，提出一种模板匹配的停放制动缸排气堵丢失检测方法。

本发明为了解决上述技术问题采取的技术方案是：

一种模板匹配的停放制动缸排气堵丢失检测方法，包括以下步骤：

步骤一：获取过车图像，并对过车图像进行预处理；

步骤二：定位预处理后的图像中停放制动缸的位置，并将停放制动缸图像进行截取，得到停放制动缸子图像；

步骤三：利用树形小波变换算法对停放制动缸子图像进行特征分类，并根据分类结果进行停放制动缸排气堵丢失识别。

进一步的，预处理包括高斯滤波和直方图均衡化处理。

进一步的，步骤二中定位预处理后的图像中停放制动缸的位置通过形状上下文模板匹配算法进行。

进一步的，形状上下文模板匹配算法具体为：

1)对模板图像进行特征点检测，得到模板形状特征点P＝{p₁,...,p_n}，对预处理后的图像进行特征点检测，得到待匹配形状特征点Q＝{q₁,...,q_n}；

2)将模板形状特征点中模板点p_i与待匹配形状特征点中待匹配形状特征点q_j进行相似度比较，建立两个像素点之间的匹配函数：

其中，h_i为模板点灰度，h_j为待匹配形状特征点灰度；

3)在待匹配图像中找到待匹配图像与模板图像间匹配函数值的和最小的位置即为匹配得到停放制动缸的位置。

进一步的，形状上下文模板匹配算法的损失函数为：

C＝(1-β)·C_S+β·C_A

其中，β为权重系数，C_s为点匹配损失函数，C_A为角度匹配损失函数，θ₁为源图像角偏转度，θ₂为模板图像偏转角度，g、h分别代表待匹配的两个点，K匹配点的总个数，k 当前匹配点的索引值。

进一步的，树形小波变换算法的具体步骤为：

步骤三一：获取训练样本，并提取训练样本中故障类别的均值向量和无故障类别的均值向量；