[发明专利]一种基于卷积神经网络的转辙机缺口自动检测方法有效
| 申请号： | 201811221842.4 | 申请日： | 2018-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN109583295B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 何秋奇;程传斌;刘大庆;潘新华;朱林;孙光绪 | 申请（专利权）人： | 河南辉煌科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/82;G06N3/04;B61L23/04 |
| 代理公司： | 郑州德勤知识产权代理有限公司 41128 | 代理人： | 黄红梅;黄军委 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的转辙机缺口自动检测方法，包括：同步采集转辙机缺口的定位图像和反位图像；采用预训练的深度卷积神经网络模型对定位图像和反位图像进行识别，分别计算定位图像和反位图像含有缺口的置信度，若定位图像的含缺口置信度大于反位图像，则选择定位图像选定为缺口图像，反之，选择反位图像为缺口图像；把缺口图像灰度化，并通过滤波，滤除噪声干扰，通过图像增强提高图像的辨识度；提取缺口图像的边缘信息，通过边缘信息定位缺口位置，测量缺口宽度，再通过摄像机预标定信息获取缺口实际宽度，计算缺口偏移量；上报正反位含缺口置信度信息和缺口偏移量信息，若出现异常，发出告警信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 转辙机 缺口 自动检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的转辙机缺口自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、图像采集同步采集转辙机缺口的定位图像和反位图像；步骤2、缺口图像识别采用预训练的深度卷积神经网络模型对定位图像和反位图像进行识别，分别计算定位图像和反位图像含有缺口的置信度，若定位图像的含缺口置信度大于反位图像，则选择定位图像选定为缺口图像，反之，选择反位图像为缺口图像；步骤3、缺口图像处理把缺口图像灰度化，并通过滤波，滤除噪声干扰，通过图像增强提高图像的辨识度；步骤4、缺口信息测量提取缺口图像的边缘信息，通过边缘信息定位缺口位置，测量缺口宽度，再通过摄像机预标定信息获取缺口实际宽度，计算缺口偏移量；步骤5、状态信息上报与告警上报正反位含缺口置信度信息和缺口偏移量信息，若出现异常，发出告警信息。
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