[发明专利]一种列车截断塞门把手丢失故障自动识别方法

说明书

本发明公开了一种列车截断塞门把手丢失故障自动识别方法，将铁路货车运行故障动态图像检测系统所采集的图像进行预处理以消除拍摄环境对原始图像的影响，然后对去噪后的图像进行图像分割处理；在检测图像对应位置设定ROI感兴趣区域，使用基于Hu不变矩匹配值的把手变步长快速匹配方法，计算模板图像和ROI图像的匹配值，并与预先设定粗定位阈值对比，决定该对应位置是否为精匹配候选点，若是则将该位置存储于精匹配预选点序列中；对于匹配值小于粗定位阈值的非精匹配候选点，根据其匹配值计算下一步横向匹配步长；通过最终匹配结果判断截断塞门把手是否丢失。本发明的有益效果是能够精确快速的自动检测判断列车截断塞门把手丢失故障。

技术领域

本发明属于图像分析和处理技术领域，涉及一种列车截断塞门把手丢失故障自动识别方法。

背景技术

长久以来，我国的列车技术检查(简称“列检”)一直依靠列检员的人工检测方式来完成。受人为主观因素如视力、疲劳程度和外界环境如气候、光照等影响，其检测效率低下且存在一定的误判。2014年我国铁路货运量高达38.1亿吨，位居世界第一位，而大批量、高密度的货物运输同时也给列车故障检测提出了更高的要求。于是，TFDS(Trouble ofmoving Freight car Detection System，货车运行故障动态图像检测系统)逐渐应用于国内部分铁路干线上。该系统是一套集高速数字图像采集、大容量图像数据实时处理和精确定位、模式识别技术于一体的智能系统，由轨边图像采集站、列检检测中心两部分组成。其中轨边图像采集站由车轮传感器、车号采集系统、前置信息处理机、图像服务器、高速图像采集设备、光源补偿设备、轨边设备防护装置和网络传输设备组成；列检检测中心由网络传输设备、网络服务器、图像浏览终端组成。通过人机结合的方式判别出车辆转向架、制动装置、车钩缓冲装置等部件有无缺损、断裂、丢失等故障，从而实现列车技术检查由“人检人修”向“机检人修”的逐渐转变。

截断塞门把手是货运列车制动过程中的一个重要部件，位于货车底部，用于关闭或者打开制动管，塞门在制动时操纵端必须打开，而非制动时操纵端要求关闭。如果非制动操纵端塞门未关闭，而且自阀手把置于缓解位，此时如果施行制动，就不起制动作用，容易引发严重安全事故。现阶段国内学者对于TFDS故障检测与识别做出了大量研究，部分成熟技术已运用于地方铁路局列检所，但由于截断塞门把手操作是旋转运动，其位置存在一定不确定性，很难直接定位把手所在的区域。迄今为止，国内一些高等院校和科研院所致力于对TFDF系统进行研究和完善。哈尔滨工业大学蒋春明、杨旭东针对关门车和交叉杆两类故障的特点，采用窗口灰度映射算法实现故障部位的精确定位与分割，以提取灰度梯度特征实现故障识别；郑州大学范文兵等提出了基于自适应划分实例集的Q-relief算法，并成功运用于枕簧故障自动识别。该算法选择的特征集进行模式识别的正确率远高于Relief算法，但其计算复杂度会随着伪属性维数的增大而剧增。

发明内容

本发明的目的在于提供一种列车截断塞门把手丢失故障自动识别方法，解决了人工检测效率低下并且存在误判的问题。

本发明所采用的技术方案是按照以下步骤进行：

1)将铁路货车运行故障动态图像检测系统所采集的图像进行预处理以消除拍摄环境对原始图像的影响，然后对去噪后的图像进行图像分割处理；

2)在检测图像对应位置设定ROI(Regions of Interest，感兴趣区域)，使用基于Hu不变矩匹配值的把手变步长快速匹配方法，计算模板图像和ROI图像的匹配值，并与预先设定粗定位阈值对比，决定该对应位置是否为精匹配候选点，若是则将该位置存储于精匹配预选点序列中；

3)对于匹配值小于粗定位阈值的非精匹配候选点，根据其匹配值计算下一步横向匹配步长，重复上述匹配步骤；

4)通过最终匹配结果判断截断塞门把手是否丢失。