[发明专利]货车脱轨自动制动装置塞门手把关闭故障识别方法及系统

权利要求书

1.货车脱轨自动制动装置塞门手把关闭故障识别方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

S1、采集得到包含脱轨自动制动装置塞门手把部件的待检测图像；

S2、使用故障检测模型对所述待检测图像中的脱轨自动制动装置塞门手把部件进行检测，检测得到脱轨自动制动装置塞门手把部件的位置，并判断脱轨自动制动装置塞门手把部件是否为关闭状态，

如果脱轨自动制动装置塞门手把部件为关闭状态，则执行步骤三；

所述故障检测模型为Faster R-CNN，并且该Faster R-CNN中的采用多尺度池化操作RoIAlign对特征图进行池化；

S3、生成故障信息；

所述故障信息包括脱轨自动制动装置塞门手把部件的位置。

2.根据权利要求1所述的货车脱轨自动制动装置塞门手把关闭故障识别方法，其特征在于，步骤二中的故障检测模型的训练方法如下：

S21、采集得到包含脱轨自动制动装置塞门手部件的局部区域图像，并对脱轨自动制动装置塞门手部件进行标记，生成原始样本数据集；

S22、对原始样本数据集进行扩增，得到训练数据集；

S23、通过训练数据集对故障检测模型训练至收敛，得到训练后的故障检测模型和权重；完成故障检测模型的训练。

3.根据权利要求2所述的货车脱轨自动制动装置塞门手把关闭故障识别方法，其特征在于，步骤22中，扩增的方法是通过改进马赛克数据增强方法进行扩增，具体步骤如下

S221、随机选取4张原始样本数据集中的局部区域图像进行2×2规格的拼接，得到拼接图像m₄；所述2×2规格的拼接为拼接图像中的每行和每列拼接有2张局部区域图像；

S222、随机选取4张原始样本数据集中的局部区域图像进行3×3的拼接，得到拼接图像m₉；所述3×3规格的拼接为拼接图像中的每行和每列拼接有3张局部区域图像；

S223、当图像m₁、拼接图像m₄和拼接图像m₉的数量达到设定比例后，扩增完成；

图像m1为没有拼接的局部区域图像。

4.根据权利要求3所述的货车脱轨自动制动装置塞门手把关闭故障识别方法，其特征在于，步骤二中，通过高斯衰减得分公式得到筛选置信得分S_i'，并按照筛选置信得分S_i'对重叠的预测框进行筛选；所述预测框是在故障检测模型检测过程生成；

其中，σ为超参数，i为类别编号，M为置信得分最高的预测框，b_i为被比较的预测框，iou(M，b_i)为置信得分最高的预测框M与预测框b_i的交并比，D为处理后的预测框集合，S_i为被比较的预测框的原始置信得分。

5.根据权利要求4所述的货车脱轨自动制动装置塞门手把关闭故障识别方法，其特征在于，步骤S21中，采集得到局部区域图像的具体方法如下：

步骤211、对货车底部采用线扫描，并拼接得到货车底部大图；

步骤212、利用货车轴距信息、车型信息对脱轨自动制动装置塞门手把位置进行初步定位，从货车底部大图中截取得到包含脱轨自动制动装置塞门手把部件的局部区域图像。