[发明专利]接触网视频图像云端智能监测与故障识别方法

摘要

本发明涉及接触网视频图像云端智能监测与故障识别方法，通过（1）模型训练、（2）视频图像采集与传输、（3）视频图像数据分布式存储、（4）智能监测与故障识别任务调度、（5）接触网状态检修流程化操作五个步骤实现。本发明通过采集高铁线路接触网正常状态图像和部件异常图像，建立正常状态标准图像库和部件异常图像库，然后基于深度学习技术构造基于正常状态标准图像库构建接触网状态比对算法和接触网部件故障识别算法，为接触网非接触网式监测提供了可行方法。

主权项

1.接触网视频图像云端智能监测与故障识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：（1）模型训练：采集高铁线路接触网正常状态图像和部件异常图像，建立正常状态标准图像库和部件异常图像库；然后构造两种类型算法，一种是基于正常状态标准图像库构建接触网状态比对算法，用于发现接触网整体异常情况；另一种是接触网部件故障识别算法，该算法是基于深度学习方法通过部件异常图像库训练的故障识别模型所形成的算法；（2）视频图像采集与传输；运营列车或接触网作业车上的摄像机拍摄接触网全景和部件局部图像，将本地缓存的图像数据上传到云中心；（3）视频图像数据分布式存储：系统接收步骤（2）上传的图像数据，并将其存储于HBase数据库中；（4）智能监测与故障识别任务调度：系统监测接收到待识别的图像，调度系统分配计算资源，以Docker容器运行智能监测与故障识别算法，并将监测与故障识别结果保存数据库中；（5）接触网状态检修流程化操作。