[发明专利]一种基于DHOG和离散余弦变换的接触网平衡线故障检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及电气化铁路检测领域，尤其涉及一种基于DHOG和离散余弦变换的接触网平衡线故障检测方法。

背景技术

伴随中国铁路新线的大量开通，中国铁路正在从大规模建设期全面进入运营维护期；此外，由于动车组的高密度投运，弓网系统振动频度显著增大，给接触网的运营维护带来了严峻考验。为确保接触网设备安全，需对接触网进行有效的检测和状态监控。2012年7月原铁道部颁布了《高速铁路供电安全检测监测系统(6C系统)总体技术规范》，规范的核心主要就是利用非接触式图像检测设备，以高效、行车干扰小的方式对电气化铁路供电设备进行检测和状态监控。

目前基于图像处理的电气化铁道设备检测具有危险低，干扰小，设备简便的优点，主要研究有：张桂南通过绝缘子模板匹配方法及光线反射点特性实现了绝缘子定位，利用小波奇异性特征实现绝缘子异物检测；韩志伟利用曲波进行方向性滤波，再对曲波聚集系数增强，统计条带能量，判断绝缘子故障位置；韩烨利用尺度不变特征变换对高铁接触网支撑装置耳片进行定位，并利用弯曲度检测实现断裂故障判断。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：一种基于DHOG和离散余弦变换的接触网平衡线故障检测方法。对于检测车拍摄的海量接触网图像，目前虽摒弃了传统的人工检测方法，但为了精确检索故障图像，路局分配专门人员对图像进行人工查看，效率较低，很难适应未来高速接触网运营维护的需求。本发明提出的方法具有很高的检测准确率，对拍目标图像的旋转、尺度变化具有良好的鲁棒性，对高铁接触网智能化巡检提供技术参考。

本发明的技术解决方案是：基于DHOG和离散余弦变换的接触网平衡线故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：

A、适当调整检测车上摄像机采集角度对接触网局部信息进行采集，将将其存入接触网图像库中；

B、对截取的接触网图像中截取的相关正、负样本进行DHOG特征进行检测；检测的步骤如下：

a)将图像划分为大小相同的若干个正方形Cell，之后将每四个相邻的Cell合并为块。

b)计算每个像素点的梯度幅值与方向

式中，m(x,y)为图像I的(x,y)像素的梯度幅值与表示该像素点的方向。

c)计算每个Cell的梯度直方图，并将同一块中Cell的梯度直方图连接，连接后为36维特征向量，利用下式对特征向量进行归一化

式中，N表示块中Cell个数，L表示对直方图划分的区间数，H_dn(i)表示Cell的DHOG，H_r(i)表示Cell的DHOG，本发明中N取4，L取10。

C、对平衡线及其支座图像训练AdaBoost分类器；

假设训练集为(x₁,y₁)、…、(x_n,y_n)，其中x_i为样本，y_n为类标，y_n＝±1，AdaBoost算法具体实现如下：

1)输入训练样本及类标，给定训练样本的权重为1/m；

2)对选取的特征构建决策树弱分类器，进行T次迭代，每次迭代后，用带权值的样本(xi,wt)，训练分类器ht(x)；

3)计算错分类样本的权值和et，若et>0.5或et＝0，则结束运算；否则令错分样本的权值wt＝wt(1-et)/et；

4)给出正确分类的样本权值wt＝wt*et/(1-et)，并重新对权值归一化，使其和为1；从而给出级联分类器的分类规则：

D、基于离散余弦变换的平衡线及其支座图像特征增强，具体实现如下：

1)首先对图像去对数运算，再对图像进行离散余弦变换得到频域的系数分布：

lnf(x,y)＝lnr(x,y)+lni(x,y)

式中，C(u,v)表示图像经离散余弦变换后的二维频率域图像能量函数。变换后包含321×160＝51360个不同频率的系数，其中C(0,0)是低频系数，表示图像的照度分量，其余的51359个高频系数表示图像的反射分量。

2)滤波器设计如下式所示：

式中，k₁是高功率阈值，本发明中k₁＝600。