[发明专利]一种高铁接触网供电设备螺栓松动自动检测方法

权利要求书

1.一种高铁接触网供电设备螺栓松动自动检测方法，其特征在于，包括：

1)建立数据样本库：

首先，采集高铁用电系统中的摄像机拍摄照片，通过人工标记出螺栓区域图像位置信息、螺栓松动状态及对应关系，形成训练数据；

2)训练两个深度卷积神经网络：

其中一个是：目标检测深度卷积神经网络Faster-RCNN，用于从步骤1)中的照片得到螺栓区域检测模型该检测模型选用基本的训练流程即可；

另一个是：采用一个自编码器结构的网络架构，将自编码器输出的稀疏表达向量与全连接层相连以实现螺栓松动状态分类，用于将步骤1)中的得到的螺栓区域图像进行重构和分类；

3)开始测试：

实时采集被测高铁用电系统中的设备定位器底座图像X，并将其导入步骤2)中的检测模型中，得到螺栓区域在图中所处位置坐标[Xmin,Ymin,Xmax,Ymax]；

对本步骤中的所述螺栓区域Y进行提取，步骤为：

Y＝X[Xmin:Xmax,Ymin:Ymax]；

4)对设备区域进行设备外观异常检测，通过将裁剪得到的螺栓区域Y放到步骤2)中的自编码网络及全连接层中，得到螺栓松动状态分类结果；

所述自编码器的编码器包括4个卷积块，其特征层个数分别为[32,64,128,256]，每个卷积块由2个卷积层组成；

其计算公式为：

对于输入图像x，经自编码器结构的网络架构的编码器θ(·)后得到输入图像x的高层次表达θ(x)，则稀疏表达向量z通过对该高层次语义表达进行行列挤压得到；

所述稀疏表达向量z通过对该高层次语义表达进行行列挤压的具体实现步骤为：

先将θ(x)经过一个1×1的卷积层f得到的空间向量f(θ(x))，其大小为256×W×H,再对f(θ(x))分别进行行列求平均，得到一个256×1×1的稀疏表达向量z：

z＝Avg(f(θ(x)))

其中Avg(·)表示行列求平均操作。

2.根据权利要求1所述的一种高铁接触网供电设备螺栓松动自动检测方法，其特征在于，与所述编码器对应的解码器包括4个卷积块，其特征层个数分别为[256，128，64，32]，每个卷积块由2个卷积层组成；

则重构后的图像x′通过将z输入解码器φ(·)获得。

3.根据权利要求2所述的一种高铁接触网供电设备螺栓松动自动检测方法，其特征在于，所述解码的具体实现步骤为：

先对稀疏表达向量z进行行列扩展，使其扩展为一个256×W×H的空间向量z′，然后将z′经过一个1×1的卷积层f′后再经过解码器φ(·)即可得到重构后的原图像x′：

x′＝φ(z′)＝φ(f′(z′))＝φ(f′(Exp(z)))

其中Exp(·)表示行列扩展操作。

4.根据权利要求3所述的一种高铁接触网供电设备螺栓松动自动检测方法，其特征在于，在对螺栓状态分类时，由于稀疏表达向量z包含了输入图像x的关键信息，因此通过将z接入全连接层得到螺栓松动分类结果c′，表达式为：

c′＝fc(z)

其中fc(·)代表全连接层，该全连接层由两个线性层组成，其维度分别为[64,1]。

5.根据权利要求1所述的一种高铁接触网供电设备螺栓松动自动检测方法，其特征在于，所述自编码器的损失函数包括：对螺栓状态识别的交叉熵和图像重构的最小均方差，具体实现公式为：

L＝L_ce(c,c′)+L_mse(x,x′)

其中c为螺栓真实分类结果，L_ce为交叉熵损失，L_mse为图像重构损失。

6.根据权利要求1所述的一种高铁接触网供电设备螺栓松动自动检测方法，其特征在于，所述高铁接触网供电设备螺栓松动自动检测方法还包括标签制作流程：人工标记出螺栓区域图像位置信息、螺栓松动状态表示。