[发明专利]一种铁路列车跨接线异物故障识别方法及系统

说明书

一种铁路列车跨接线异物故障识别方法及系统，属于故障识别及检测领域。本发明的目的是为了解决现有利用人工对跨接线上的异物进行检测，检测效率低、准确性差的问题。获取列车上含有跨接线的图像；从含有跨接线的图像中截取异物轮廓图像和跨接线轮廓图像；使用styleGAN生成器生成与异物轮廓图像相似的生成图像，并将跨接线轮廓图像作为粘贴区域；从粘贴区域中确定待粘贴的位置，将生成图像粘贴到待粘贴的位置，粘贴后的图像作为包含异物的故障图；用包含异物的故障图对Faster‑RCNN网络进行训练，得到Faster‑RCNN的训练模型；将待检测的含有跨接线的图像输入至Faster‑RCNN的训练模型中，输出跨接线上是否有异物的检测结果。它用于检测跨接线上是否有异物存在。

技术领域

本发明涉及对跨接线上存在的异物进行识别的方法及系统，属于故障识别及检测领域。

背景技术

铁路列车是一种常见的交通工具，每日有大量的列车在线上运行。在各种外界环境的影响下，各部件产生故障无法避免。

跨接线异物故障是一种危及行车安全的故障，如果未及时发现故障可能产生严重后果。目前主要是用人眼对整车进行故障查找，查找范围大部件多、车辆多、故障形态多，所以这项工作是一个重复性强且强度高易疲劳的机械性作业。当工人疲劳时很容易，造成漏检、错检的出现，影响行车安全。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有利用人工对跨接线上的异物进行检测，检测效率低、准确性差的问题。现提供一种铁路列车跨接线异物故障识别方法及系统。

一种铁路列车跨接线异物故障识别方法，该方法包括以下内容：

步骤1、获取列车上含有跨接线的图像；

步骤2、从含有跨接线的图像中截取异物轮廓图像和跨接线轮廓图像；

步骤3、使用styleGAN生成器生成与异物轮廓图像相似的生成图像，并将跨接线轮廓图像作为粘贴区域；

步骤4、从粘贴区域中确定待粘贴的位置，将生成图像粘贴到待粘贴的位置，粘贴后的图像作为包含异物的故障图；

步骤5、用包含异物的故障图对Faster-RCNN网络进行训练，得到Faster-RCNN的训练模型；

步骤6、将待检测的含有跨接线的图像输入至Faster-RCNN的训练模型中，输出跨接线上是否有异物的检测结果。

优选地，步骤4中，从粘贴区域中确定待粘贴的位置，具体过程为：

步骤41、获取包含真实异物的故障图像并从该图像中获得异物外圈轮廓线；

步骤42、以粘贴区域内的每个像素点为中心，构建步骤41中获得的异物外圈轮廓线，若异物外圈轮廓线超出粘贴区域，则舍弃整个异物外圈轮廓线，若异物外圈轮廓线未超出粘贴区域，则保留未超出粘贴区域的整个异物外圈轮廓线；

步骤43、从保留的异物外圈轮廓线中选出满足要求的异物外圈轮廓线，将选出的异物外圈轮廓线中心作为待粘贴的位置。

优选地，步骤41中，获取包含真实异物的故障图像并从该图像中获得异物外圈轮廓线，具体过程为：

步骤411、获取包含真实异物的故障图像并从该图像中得到真实异物轮廓；

步骤412、将真实异物轮廓膨胀后与未膨胀的真实异物轮廓做差，得到异物外圈轮廓线。

优选地，步骤43中，从保留的异物外圈轮廓线中选出满足要求的异物外圈轮廓线，具体过程为：

步骤431、从保留的异物外圈轮廓线上的任意一个像素点开始，按照顺时针方向，对保留的异物外圈轮廓线上相邻的两个像素点做差，若差值大于0，则该位置的编码为1，否则为0，得到每个保留的异物外圈轮廓线的编码集合；