[发明专利]铁路货车闸瓦钎丢失故障的自动检测方法

摘要

本发明提供了一种铁路货车闸瓦钎丢失故障的自动检测方法，首先训练出区域分类器、定位分类器、故障判别分类器；然后利用区域分类器对待测闸瓦钎图像进行分割，在分割出的区域内，采用多层次多层级级联检测思路，先利用定位分类器定位闸瓦钎位置，再利用故障判别分类器对闸瓦钎是否丢失进行故障判别，实现铁路货车闸瓦钎丢失故障的全自动检测。本发明所述的自动检测方法的故障检测率达到了99％，检测速度达到了5帧/秒，满足了实际应用的需求。

主权项

一种铁路货车闸瓦钎丢失故障的自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将所采集的闸瓦钎部位图像划分为大小相等的四块图像区域；利用四块图像区域的图片样本库，提取多尺度中心变换编码直方图特征作为输入数据，并采用多类线性支持向量机的学习方法对多尺度中心变换编码直方图特征分类，训练出区域分类器；(2)利用闸瓦钎目标物体的图片样本库，提取闸瓦钎目标物体的低层次梯度编码直方图特征作为输入数据，并利用线性支持向量机的学习方法对梯度编码直方图特征分类，训练出定位分类器；(3)利用闸瓦钎丢失和未丢失的图片样本库，提取闸瓦钎丢失与未丢失图像的低层次中心变换编码块特征，并采用编码汇聚方式学习生成中等层次特征作为输入数据，在空间金字塔算法框架下采用线性支持向量机的学习方法对中等层次特征分类，训练出故障判别分类器；(4)利用区域分类器分割出闸瓦钎所在的图像区域；(5)在已分割出的闸瓦钎所在的图像区域内，采用多层次多层级的级联检测思路，先利用定位分类器定位闸瓦钎位置，再利用故障判别分类器对闸瓦钎是否丢失进行故障判别，实现铁路货车闸瓦钎丢失故障的全自动检测。