[发明专利]一种基于支持向量机的铁路货车挡键丢失故障识别方法有效
申请号: | 201310182815.1 | 申请日: | 2013-05-17 |
公开(公告)号: | CN103295027A | 公开(公告)日: | 2013-09-11 |
发明(设计)人: | 邢腾飞;姜云绯;何应德;崔朝辉;吴迪;王洪志;张俊铮;韩涛 | 申请(专利权)人: | 北京康拓红外技术股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人: | 姜荣丽 |
地址: | 100080*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于支持向量机的铁路货车挡键丢失故障识别方法,属于铁路货车运行故障检测领域。所述故障识别方法包括支持向量机的训练过程和在线使用支持向量机进行挡键丢失识别的过程。本发明在列车通过时,获取运行中铁路货车车体的图像、车型和车辆信息,通过图像命名确认图像中是否包含挡键部件,通过定位轴端完成挡键粗定位进而完成挡键细定位,对挡键图像提取HOG特征,输入挡键识别分类器完成挡键丢失故障识别。本发明可方便添加训练样本,针对不同探测站训练相应的分类器。本发明可全自动运行,通过配置文件控制运行参数,运行中不需要人工干预;识别速度快,同时以友好的方式保存自动识别结果,便于列检人员确认复查识别结果。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 支持 向量 铁路 货车 丢失 故障 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种基于支持向量机的铁路货车挡键丢失故障识别方法,其特征在于:包括支持向量机的训练过程和在线使用支持向量机进行挡键丢失故障识别的过程;其中,所述支持向量机的训练过程包括以下步骤:(1)对训练样本集进行归一化操作;(2)提取每一个训练样本的HOG特征,得到特征数据集Xtrain;(3)利用特征数据集Xtrain训练支持向量机,得到挡键识别分类器;在线使用支持向量机进行挡键丢失故障识别的过程包含以下几个步骤:(4)列车通过时,获取运行中铁路货车车体图像、车型和车辆信息,按照固定命名规则对车体图像进行命名,通过图像的命名能够获知图像中是否包含挡键;(5)读入待识别图像;根据车辆车型和车体图像的命名从货车车体图像库中提取出此辆列车含有挡键部件的图像作为待识别图像;并根据图像命名编号对图像进行翻转,使挡键位于轴端的右下侧;(6)图像预处理;对待识别图像进行降采样操作,同时对待识别图像进行平滑处理、直方图均衡化,降低噪声对挡键定位的影响;(7)挡键粗定位;先定位轴端中心,然后将轴端中心坐标移到图像右下侧,判定为挡键粗定位的位置;(8)挡键细定位;截取任意一张挡键图像作为模板图像,将模板图像与挡键粗定位结果进行模板匹配,取匹配度最高的位置为挡键位置,进而根据模板图像尺寸分割出挡键区域;将挡键位置与经验位置比较,得到挡键定位置信度;(9)提取挡键图像特征;对挡键细定位结果进行归一化操作,采用HOG描述子进行特征提取得到一个测试样本特征Ytest;(10)进行基于支持向量机的图像识别;将测试样本特征Ytest输入到挡键识别分类器进行分类识别,得到识别结果;并结合挡键细定位时的定位置信度将识别结果划分为正常、直接故障、疑似故障三类;(11)输出识别结果;如果识别结果为直接故障或疑似故障,将故障区域标记在原图像上并保存至指定位置待人工确认,否则不做处理。
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