[发明专利]一种基于机器视觉的信号机故障监测方法在审
| 申请号： | 201810180260.X | 申请日： | 2018-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN108376253A | 公开（公告）日： | 2018-08-07 |
| 发明（设计）人： | 高宏力;孙弋;洪鑫;由智超;蔡璨羽;宋虹亮;贡宏伟;夏文超 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 何凡;李蕊 |
| 地址： | 610031 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器视觉的信号机故障监测方法，监测系统通过行车记录仪采集信号机工作的视频信息，监测系统按帧数截取视频信息作为原始输入图片；原始图片首先经过小波去噪，对信号机的特征进行加强，并去除图片中含有的大量原始噪声；加工后的图片作为Alex Net分类器的输入图片并进行分类，当实际输出结果与理想输出结果不同时，在人机交互界面显示故障预警。本发明提供信号机故障监测方法，通过对信号机灯显示颜色识别，实现对信号机健康状态的实时监测，并进行故障报警。解决了现有信号机故障监测过程中，需要外加硬件设施，带来的新的经济支出；同时，该监测方法，能够适应各种类型的信号机，具有很强的普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 信号机 故障监测 基于机器 监测系统 视频信息 输入图片 视觉 人机交互界面 行车记录仪 故障报警 故障预警 健康状态 经济支出 实际输出 实时监测 输出结果 外加硬件 小波去噪 颜色识别 原始图片 原始噪声 灯显示 分类器 普适性 截取 帧数 去除 采集 分类 监测 图片 加工 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器视觉的信号机故障监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过图像采集模块采集原始信号；S2、通过通信模块将原始信号传输至监测及预警模块；S3、通过监测及预警模块将原始信号按帧处理作为原始输入图像；S4、将原始输入图像进行小波去噪，得到增强了信号机特征的图像；S5、将经步骤S4处理后的图像作为Alex Net分类器的输入，进行实际输出状态监测；S6、判断Alex Net分类器的实际输出状态与理想输出状态是否相同；若不相同，则进入步骤S7；若相同，则返回步骤S2；S7、在监测及预警模块操作界面显示故障预警。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西南交通大学，未经西南交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810180260.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
