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基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別方法及裝置制造方法

文檔序號:6634686閱讀:291來源:國知局
基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別方法及裝置,包括:在列車歷史圖像庫中檢索到與當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像;根據(jù)列車型號通過預(yù)設(shè)的列車模板庫對實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行模板匹配,以實(shí)現(xiàn)列車與同車型歷史圖像的對齊配準(zhǔn),并將配準(zhǔn)成功的圖像保存到列車歷史圖像庫;將配準(zhǔn)后的列車運(yùn)行圖像與具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像進(jìn)行比對和分析,查找圖像信息不匹配的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域,并將故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行保存;根據(jù)故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行故障識別,實(shí)現(xiàn)對運(yùn)行動車組的故障識別,提高動車組檢修作業(yè)的效率,提高運(yùn)行過程中動車組隱蔽故障的發(fā)現(xiàn)和預(yù)警能力。
【專利說明】基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別方法及裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及動車組故障識別【技術(shù)領(lǐng)域】,特別涉及一種基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別方法及裝置。

【背景技術(shù)】
[0002]動車組在高速運(yùn)行狀態(tài)下,任何細(xì)小、細(xì)微的故障都有可能引發(fā)重大事故,因此加強(qiáng)動車組故障識別準(zhǔn)確率至關(guān)重要。然而目前鐵路傳統(tǒng)的運(yùn)行故障動態(tài)圖像檢測系統(tǒng)均采用配備一定數(shù)量的作業(yè)人員以三班倒的形式對采集到的每張圖像進(jìn)行人工看圖瀏覽方式來檢查車輛是否存在故障。
[0003]在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明過程中,發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中至少存在如下問題:
[0004]現(xiàn)有方式需要大量作業(yè)人員,而且人工看圖時間長后效率不高,容易疲勞,不利于動車組故障的及時發(fā)現(xiàn)和處理。
[0005]因此,提出一種異常圖像自動分析的故障檢測方法十分有必要。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為解決上述問題,本發(fā)明提出了一種基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別方法及裝置,有效地解決了單純依靠人工瀏覽方式檢測圖像故障時存在的工作量大,效率低,漏檢等冋題。
[0007]本發(fā)明提出了一種基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別方法,所述方法包括以下步驟:
[0008]在列車歷史圖像庫中查找與當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像;
[0009]根據(jù)列車型號通過預(yù)設(shè)的列車模板庫對實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行模板匹配,以實(shí)現(xiàn)列車與同車型歷史圖像的對齊配準(zhǔn),并將配準(zhǔn)成功的圖像保存到所述列車歷史圖像庫;
[0010]將所述當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像與所述具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像進(jìn)行比對和分析,查找圖像信息不匹配的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域,并將所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行保存;
[0011]根據(jù)所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行列車故障識別。
[0012]優(yōu)選地,根據(jù)列車型號通過預(yù)設(shè)的列車模板庫對實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行模板匹配,以實(shí)現(xiàn)列車與同車型歷史圖像的對齊配準(zhǔn),具體包括:
[0013]獲取當(dāng)前運(yùn)行列車的列車型號;
[0014]在所述預(yù)設(shè)的列車模板庫中查找與所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像具有相同的列車型號的車頭模板;
[0015]將所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像與所述車頭模板進(jìn)行車頭匹配;
[0016]在所述預(yù)設(shè)的列車模板庫中查找與所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像具有相同的列車型號的車廂連接處模板;
[0017]將所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像與所述車廂連接處模板進(jìn)行匹配。
[0018]優(yōu)選地,當(dāng)車廂連接處未成功進(jìn)行匹配時,所述方法還包括:
[0019]對所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行圖像融合,將融合后的列車運(yùn)行圖像以車廂為基準(zhǔn)進(jìn)行對齊。
[0020]優(yōu)選地,所述列車歷史運(yùn)行圖像包括:同一列車型號的整節(jié)車廂圖像和同一列車型號的車輛的同一部位圖像。
[0021]優(yōu)選地,將所述當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像與所述具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像進(jìn)行比對和分析,查找圖像信息不匹配的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域,具體包括:
[0022]獲取當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像長度及其位置,并從列車歷史運(yùn)行圖像中找到與其對應(yīng)的歷史運(yùn)行圖像;
[0023]提取所述當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像的第一尺度不變特征變換描述子SIFT以及與其對應(yīng)的歷史運(yùn)行圖像的第二尺度不變特征變換描述子SIFT ;
[0024]將所述第一 SIFT與第二 SIFT進(jìn)行特征匹配;
[0025]將特征匹配失敗的第一 SIFT特征點(diǎn)所在的圖像區(qū)域其作為模板,和與之對應(yīng)的歷史圖像區(qū)域進(jìn)行區(qū)域模板匹配,將區(qū)域模板匹配失敗的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域。
[0026]優(yōu)選地,若所述區(qū)域模板匹配成功,則所述特征匹配失敗的第一 SIFT特征點(diǎn)所在的圖像區(qū)域不作為故障區(qū)域。
[0027]優(yōu)選地,所述根據(jù)所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行列車故障識別具體包括:
[0028]根據(jù)所述故障區(qū)域的位置進(jìn)行第一故障等級劃分;
[0029]根據(jù)所述故障區(qū)域的特征信息進(jìn)行第二故障等級劃分;
[0030]根據(jù)故障等級劃分結(jié)果進(jìn)行列車故障識別。
[0031]相應(yīng)的,本發(fā)明還提出了一種基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別裝置,所述裝置包括:
[0032]圖像查找模塊,用于在列車歷史圖像庫中查找與當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像;
[0033]列車對齊模塊,用于根據(jù)列車型號通過預(yù)設(shè)的列車模板庫對實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行模板匹配,以實(shí)現(xiàn)列車與同車型歷史圖像的對齊配準(zhǔn),并將配準(zhǔn)成功的圖像保存到所述列車歷史圖像庫;
[0034]故障檢測模塊,用于將所述當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像與所述具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像進(jìn)行比對和分析,查找圖像信息不匹配的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域,并將所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行保存;
[0035]故障識別模塊,用于根據(jù)所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行列車故障識別。
[0036]優(yōu)選地,所述列車對齊模塊包括:
[0037]獲取單元,用于獲取當(dāng)前運(yùn)行列車的列車型號;
[0038]第一查找單元,用于在所述預(yù)設(shè)的列車模板庫中查找與所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像具有相同的列車型號的車頭模板;
[0039]第一匹配單元,用于將所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像與所述車頭模板進(jìn)行車頭匹配;
[0040]第二查找單元,用于在所述預(yù)設(shè)的列車模板庫中查找與所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像具有相同的列車型號的車廂連接處模板;
[0041]第二匹配單元,用于將所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像與所述車廂連接處模板進(jìn)行匹配;
[0042]圖像融合單元,用于當(dāng)所述第二匹配單元未成功進(jìn)行匹配時,對所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行圖像融合,將融合后的列車運(yùn)行圖像以車廂為基準(zhǔn)進(jìn)行對齊。
[0043]優(yōu)選地,所述故障檢測模塊包括:
[0044]圖像信息獲取單元,用于獲取當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像長度及其位置,并從列車歷史運(yùn)行圖像中找到與其對應(yīng)的歷史運(yùn)行圖像;
[0045]SIFT特征提取單元,用于提取所述當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像的第一尺度不變特征變換描述子SIFT以及與其對應(yīng)的歷史運(yùn)行圖像的第二尺度不變特征變換描述子SIFT ;
[0046]特征點(diǎn)匹配單元,用于將所述第一 SIFT與第二 SIFT進(jìn)行特征匹配;
[0047]檢測單元,用于將特征匹配失敗的第一 SIFT特征點(diǎn)所在的圖像區(qū)域其作為模板,和與之對應(yīng)的歷史圖像區(qū)域進(jìn)行區(qū)域模板匹配,將區(qū)域模板匹配失敗的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域。
[0048]本發(fā)明提出了一種基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別方法及裝置,該方法利用現(xiàn)有動車組運(yùn)行故障動態(tài)圖像檢測系統(tǒng)(TEDS)采集的圖像數(shù)據(jù),基于視覺認(rèn)知計算理論實(shí)現(xiàn)了對運(yùn)行動車組的可視結(jié)構(gòu)異常情況的實(shí)時分析和自動預(yù)警,提高了動車組故障識別和檢修作業(yè)的效率,提高了對運(yùn)行過程中動車組隱蔽故障的發(fā)現(xiàn)和預(yù)警能力。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0049]圖1是本發(fā)明實(shí)施例一提出的一種基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別方法流程圖;
[0050]圖2是本發(fā)明實(shí)施例一提出的根據(jù)列車型號通過預(yù)設(shè)的列車模板庫對實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行模板匹配,以實(shí)現(xiàn)列車與同車型歷史圖像的對齊配準(zhǔn)的方法流程圖;
[0051]圖3是本發(fā)明實(shí)施例一提出的采用圖像比對算法實(shí)現(xiàn)的故障檢測的方法流程圖;
[0052]圖4是本發(fā)明實(shí)施例二提出的一種基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別裝置模塊圖。

【具體實(shí)施方式】
[0053]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例,對本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】作進(jìn)一步詳細(xì)描述。以下實(shí)施例用于說明本發(fā)明,但不用來限制本發(fā)明的范圍。
[0054]本發(fā)明針對單純依靠人工瀏覽方式檢測圖像故障時存在的工作量大,效率低,漏檢多等問題,提出了一種基于動車組運(yùn)行圖像的動車組故障識別方法及裝置,該方法采用智能圖像識別算法對同一車輛的同一部位的圖像在兩次通過探測站時進(jìn)行比對和分析,實(shí)現(xiàn)異常圖像的自動檢測。該功能可以輔助質(zhì)檢人員和驗(yàn)收人員進(jìn)行二次核查,減少故障的漏檢,而且還可以可有效地解決圖像配準(zhǔn)問題,以及由于光線變化、行車速度不同造成的誤報問題;還可實(shí)現(xiàn)對重要零部件的微小變化和小尺寸及復(fù)雜結(jié)構(gòu)的故障檢測。
[0055]本發(fā)明實(shí)施例一提出了一種基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別方法,如圖1所示,所述方法包括以下步驟:
[0056]SlOl:在列車歷史圖像庫中查找與當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像;
[0057]S102:根據(jù)列車型號通過預(yù)設(shè)的列車模板庫對實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行模板匹配,以實(shí)現(xiàn)列車與同車型歷史圖像的對齊配準(zhǔn),并將配準(zhǔn)成功的圖像保存到所述列車歷史圖像庫;
[0058]S103:將所述當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像與所述具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像進(jìn)行比對和分析,查找圖像信息不匹配的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域,并將所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行保存;
[0059]S104:根據(jù)所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行列車故障識別。
[0060]其中,根據(jù)列車型號通過預(yù)設(shè)的列車模板庫對實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行模板匹配,以實(shí)現(xiàn)列車與同車型歷史圖像的對齊配準(zhǔn),具體包括:獲取當(dāng)前運(yùn)行列車的列車型號;在所述預(yù)設(shè)的列車模板庫中查找與所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像具有相同的列車型號的車頭模板;將所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像與所述車頭模板進(jìn)行車頭匹配,直至匹配成功,實(shí)現(xiàn)車頭對齊;在所述預(yù)設(shè)的列車模板庫中查找與所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像具有相同的列車型號的車廂連接處模板;將所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像與所述車廂連接處模板進(jìn)行匹配,直至匹配成功。當(dāng)車廂連接處未成功進(jìn)行匹配時,所述方法還包括:對所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行圖像融合,將融合后的列車運(yùn)行圖像以車廂為基準(zhǔn)進(jìn)行對齊,實(shí)現(xiàn)火車以車廂為基準(zhǔn)的對齊。
[0061]本發(fā)明實(shí)施例中,對動車組運(yùn)行圖像實(shí)現(xiàn)自動故障識別報警,其中關(guān)鍵的一步是被對比圖像和對比圖像之間的對齊配準(zhǔn),這種對齊配準(zhǔn)主要目的是消除圖像采集過程中由于車速、天氣、光線、抖動等外部因素造成的圖像錯位的不一致現(xiàn)象,從而為下一步故障檢測算法打好基礎(chǔ)。
[0062]為了更好地達(dá)到對齊匹配效果,本算法采用迭代更新對齊配準(zhǔn)法,如圖2所示。具體地說,首先獲得接新車的指令后,獲取火車的車號即列車型號,以便從火車模板庫中提取相同車型的車頭模板。隨后利用模板匹配方法,對從TEDS采集前端實(shí)時獲取的火車圖像,實(shí)現(xiàn)火車車頭匹配。當(dāng)模板匹配成功時,表明該圖像出現(xiàn)了火車車頭,利用模板匹配位置對圖像進(jìn)行裁剪分割,從而實(shí)現(xiàn)火車第一車廂的起始對齊。接著提取該車型的車廂連接處模板,在實(shí)時獲取的火車圖像中尋找車廂連接處位置。在未匹配成功時,對實(shí)時獲取圖像進(jìn)行圖像融合處理,當(dāng)匹配成功后,實(shí)現(xiàn)圖像裁剪分割,從而實(shí)現(xiàn)火車第二車廂的起始對齊。根據(jù)迭代更新對齊配準(zhǔn)方法,從而避免誤差疊加,使得對齊配準(zhǔn)更加精準(zhǔn)。最后將整節(jié)車廂圖像保存,實(shí)現(xiàn)該車型歷史圖像庫的更新。
[0063]其中,所述將當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像與所述具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像進(jìn)行比對和分析,查找圖像信息不匹配的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域,具體包括:獲取當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像長度及其位置即對齊配準(zhǔn)后處于車廂的位置坐標(biāo),并從列車歷史運(yùn)行圖像中找到與其對應(yīng)的歷史運(yùn)行圖像;提取所述當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像的第一尺度不變特征變換描述子SIFT以及與其對應(yīng)的歷史運(yùn)行圖像的第二尺度不變特征變換描述子SIFT ;將所述第一 SIFT與第二 SIFT進(jìn)行特征點(diǎn)匹配;將特征匹配失敗的第一 SIFT特征點(diǎn)所在的圖像區(qū)域其作為模板,和與之對應(yīng)的歷史圖像區(qū)域進(jìn)行區(qū)域模板匹配,將區(qū)域模板匹配失敗的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域。若所述區(qū)域模板匹配成功,則所述特征匹配失敗的第一 SIFT特征點(diǎn)所在的圖像區(qū)域不作為故障區(qū)域。
[0064]本發(fā)明實(shí)施例中,采用圖像比對算法實(shí)現(xiàn)故障檢測,如圖3所示,具體如下:首先獲得接新車的指令后,獲取火車車號即列車型號,以便從火車歷史圖像庫中找到該車型的列車歷史運(yùn)行圖像;其次對從TEDS采集前端實(shí)時獲取的火車圖像,運(yùn)行圖像對齊配準(zhǔn)算法,獲取修正圖像1_即當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像的起始位置和圖像長度,并從列車歷史運(yùn)行圖像中找到與其相應(yīng)的圖像信息1。1(1;隨后采用一種自適應(yīng)的局部和全局相結(jié)合的比對算法完成故障檢測。其中,所述列車歷史運(yùn)行圖像包括:同一列車型號的整節(jié)車廂圖像和同一列車型號的車輛的同一部位圖像。
[0065]首先提取圖像Inew的尺度不變特征變換描述子(Scale-1nvariant featuretransform, SIFT),該描述子是一種局部特征,不僅具有尺度不變性,即使改變旋轉(zhuǎn)角度,圖像亮度或拍攝視角,仍然能夠保持較好的不變性。因此其對于方向和尺度變化的特征具有較好的匹配度。其次,提取1。1(1的SIFT特征描述子,將I _的SIFT特征與I。1(1的SIFT特征實(shí)現(xiàn)特征匹配,以發(fā)現(xiàn)潛在的故障區(qū)域(即未匹配上的特征點(diǎn))。隨后,將潛在的故障區(qū)域作為模板,利用模板匹配算法,在1。1(1圖像中尋找該區(qū)域是否存在。若匹配成功,則表明該潛在故障區(qū)域?yàn)檎`報故障,反之,將其作為故障區(qū)域保存其位置和特征。
[0066]其中,所述根據(jù)所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行列車故障識別具體包括:根據(jù)所述故障區(qū)域的位置進(jìn)行第一故障等級劃分;根據(jù)所述故障區(qū)域的特征信息進(jìn)行第二故障等級劃分;根據(jù)故障等級劃分結(jié)果進(jìn)行列車故障識別。
[0067]本發(fā)明實(shí)施例中,根據(jù)動車組故障等級定義辦法,將檢測出的故障區(qū)域按照不同的等級進(jìn)行定義,算法從兩個方面進(jìn)行考慮:1.故障出現(xiàn)的位置:當(dāng)故障發(fā)生在走行部等較關(guān)鍵位置(根據(jù)動車結(jié)構(gòu)進(jìn)行關(guān)鍵位置劃分)時,一律認(rèn)定為一級報警;而對車底板等相對非關(guān)鍵或者說不影響行車安全的部位,則需要進(jìn)一步考慮故障的損壞程度,以確定故障等級;2.故障損壞程度:提取故障區(qū)域的圖像特征,包括:故障面積、旋轉(zhuǎn)拉伸程度、質(zhì)心改變(扭曲)等,并對這些特征進(jìn)行加權(quán)平均,如果平均值低于損壞閾值,則認(rèn)定為二級報警,反之為一級報警。通過多級報警的模式,可以使得系統(tǒng)用戶可以更快的發(fā)現(xiàn)重大故障,以確保及時防止事故。
[0068]本發(fā)明實(shí)施例中,根據(jù)故障出現(xiàn)位置的重要程度,以及通過故障區(qū)域的特征信息獲得的故障損壞程度,綜合定義故障等級,使系統(tǒng)用戶可以更快的識別故障,以確保及時防止事故。
[0069]相應(yīng)的,本發(fā)明實(shí)施例二還提出了一種基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別裝置,所述裝置包括:
[0070]圖像查找模塊201,用于在列車歷史圖像庫中查找與當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像;
[0071]列車對齊模塊202,用于根據(jù)列車型號通過預(yù)設(shè)的列車模板庫對實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行模板匹配,以實(shí)現(xiàn)列車與同車型歷史圖像的對齊配準(zhǔn),并將配準(zhǔn)成功的圖像保存到所述列車歷史圖像庫;
[0072]故障檢測模塊203,用于將所述當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像與所述具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像進(jìn)行比對和分析,查找圖像信息不匹配的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域,并將所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行保存;
[0073]故障識別模塊204,用于根據(jù)所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行列車故障識別。
[0074]本發(fā)明實(shí)施例中的列車對齊模塊202具體包括:
[0075]獲取單元,用于獲取當(dāng)前運(yùn)行列車的列車型號;
[0076]第一查找單元,用于在所述預(yù)設(shè)的列車模板庫中查找與所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像具有相同的列車型號的車頭模板;
[0077]第一匹配單元,用于將所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像與所述車頭模板進(jìn)行車頭匹配;
[0078]第二查找單元,用于在所述預(yù)設(shè)的列車模板庫中查找與所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像具有相同的列車型號的車廂連接處模板;
[0079]第二匹配單元,用于將所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像與所述車廂連接處模板進(jìn)行匹配;
[0080]圖像融合單元,用于當(dāng)所述第二匹配單元未成功進(jìn)行匹配時,對所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行圖像融合,將融合后的列車運(yùn)行圖像以車廂為基準(zhǔn)進(jìn)行對齊。
[0081]本發(fā)明實(shí)施例中的故障檢測模塊203具體包括:
[0082]圖像信息獲取單元,用于獲取當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像長度及其位置,并從列車歷史運(yùn)行圖像中找到與其對應(yīng)的歷史運(yùn)行圖像;
[0083]SIFT特征提取單元,用于提取所述當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像的第一尺度不變特征變換描述子SIFT以及與其對應(yīng)的歷史運(yùn)行圖像的第二尺度不變特征變換描述子SIFT ;
[0084]特征點(diǎn)匹配單元,用于將所述第一 SIFT與第二 SIFT進(jìn)行特征匹配;
[0085]檢測單元,用于將特征匹配失敗的第一 SIFT特征點(diǎn)所在的圖像區(qū)域其作為模板,和與之對應(yīng)的歷史圖像區(qū)域進(jìn)行區(qū)域模板匹配,將區(qū)域模板匹配失敗的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域。
[0086]本發(fā)明提出了一種基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別方法及裝置,該方法利用現(xiàn)有動車組運(yùn)行故障動態(tài)圖像檢測系統(tǒng)(TEDS)采集的圖像數(shù)據(jù),基于視覺認(rèn)知計算理論實(shí)現(xiàn)了對運(yùn)行動車組的可視結(jié)構(gòu)異常情況的實(shí)時分析和自動預(yù)警,提高了動車組故障識別和檢修作業(yè)的效率,提高了對運(yùn)行過程中動車組隱蔽故障的發(fā)現(xiàn)和預(yù)警能力,從而輔助質(zhì)檢人員和驗(yàn)收人員進(jìn)行二次核查,減少故障的漏檢,更好地確保高鐵安全。
[0087]通過以上的實(shí)施方式的描述,本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到本發(fā)明可以通過硬件實(shí)現(xiàn),也可以借助軟件加必要的通用硬件平臺的方式來實(shí)現(xiàn)?;谶@樣的理解,本發(fā)明的技術(shù)方案可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來,該軟件產(chǎn)品可以存儲在一個非易失性存儲介質(zhì)(可以是CD-ROM,U盤,移動硬盤等)中,包括若干指令用以使得一臺計算機(jī)設(shè)備(可以是個人計算機(jī),服務(wù)器,或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實(shí)施例所述的方法。
[0088]本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解附圖只是一個優(yōu)選實(shí)施例的示意圖,附圖中的模塊或流程并不一定是實(shí)施本發(fā)明所必須的。
[0089]本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解實(shí)施例中的裝置中的模塊可以按照實(shí)施例描述進(jìn)行分布于實(shí)施例的裝置中,也可以進(jìn)行相應(yīng)變化位于不同于本實(shí)施例的一個或多個裝置中。上述實(shí)施例的模塊可以合并為一個模塊,也可以進(jìn)一步拆分成多個子模塊。
[0090] 以上公開的僅為本發(fā)明的幾個具體實(shí)施例,但是,本發(fā)明并非局限于此,任何本領(lǐng)域的技術(shù)人員能思之的變化都應(yīng)落入本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種基于動車組運(yùn)行圖像的故障識別方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟: 在列車歷史圖像庫中查找與當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像; 根據(jù)列車型號通過預(yù)設(shè)的列車模板庫對實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行模板匹配,以實(shí)現(xiàn)列車與同車型歷史圖像的對齊配準(zhǔn),并將配準(zhǔn)成功的圖像保存到所述列車歷史圖像庫; 將所述當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像與所述具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像進(jìn)行比對和分析,查找圖像信息不匹配的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域,并將所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行保存; 根據(jù)所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行列車故障識別。
2.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)列車型號通過預(yù)設(shè)的列車模板庫對實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行模板匹配,以實(shí)現(xiàn)列車與同車型歷史圖像的對齊配準(zhǔn),具體包括: 獲取當(dāng)前運(yùn)行列車的列車型號; 在所述預(yù)設(shè)的列車模板庫中查找與所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像具有相同的列車型號的車頭模板; 將所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像與所述車頭模板進(jìn)行車頭匹配; 在所述預(yù)設(shè)的列車模板庫中查找與所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像具有相同的列車型號的車廂連接處模板; 將所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像與所述車廂連接處模板進(jìn)行匹配。
3.如權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,當(dāng)車廂連接處未成功進(jìn)行匹配時,所述方法還包括: 對所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行圖像融合,將融合后的列車運(yùn)行圖像以車廂為基準(zhǔn)進(jìn)行對齊。
4.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述列車歷史運(yùn)行圖像包括:同一列車型號的整節(jié)車廂圖像和同一列車型號的車輛的同一部位圖像。
5.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述將當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像與所述具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像進(jìn)行比對和分析,查找圖像信息不匹配的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域,具體包括: 獲取當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像長度及其位置,并從列車歷史運(yùn)行圖像中找到與其對應(yīng)的歷史運(yùn)行圖像; 提取所述當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像的第一尺度不變特征變換描述子SIFT以及與其對應(yīng)的歷史運(yùn)行圖像的第二尺度不變特征變換描述子SIFT ; 將所述第一 SIFT與第二 SIFT進(jìn)行特征點(diǎn)匹配; 將特征匹配失敗的第一 SIFT特征點(diǎn)所在的圖像區(qū)域其作為模板,和與之對應(yīng)的歷史圖像區(qū)域進(jìn)行區(qū)域模板匹配,將區(qū)域模板匹配失敗的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域。
6.如權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,若所述區(qū)域模板匹配成功,則所述特征匹配失敗的第一 SIFT特征點(diǎn)所在的圖像區(qū)域不作為故障區(qū)域。
7.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行列車故障識別具體包括: 根據(jù)所述故障區(qū)域的位置進(jìn)行第一故障等級劃分; 根據(jù)所述故障區(qū)域的特征信息進(jìn)行第二故障等級劃分; 根據(jù)故障等級劃分結(jié)果進(jìn)行列車故障識別。
8.一種基于動車組運(yùn)行圖像的動車組故障識別裝置,其特征在于,所述裝置包括: 圖像查找模塊,用于在列車歷史圖像庫中查找與當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像; 列車對齊模塊,用于根據(jù)列車型號通過預(yù)設(shè)的列車模板庫對實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行模板匹配,以實(shí)現(xiàn)列車與同車型歷史圖像的對齊配準(zhǔn),并將配準(zhǔn)成功的圖像保存到所述列車歷史圖像庫; 故障檢測模塊,用于將所述當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像與所述具有相同列車型號的列車歷史運(yùn)行圖像進(jìn)行比對和分析,查找圖像信息不匹配的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域,并將所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行保存; 故障識別模塊,用于根據(jù)所述故障區(qū)域的位置信息和特征信息進(jìn)行列車故障識別。
9.如權(quán)利要求8所述的裝置,其特征在于,所述列車對齊模塊包括: 獲取單元,用于獲取當(dāng)前運(yùn)行列車的列車型號; 第一查找單元,用于在所述預(yù)設(shè)的列車模板庫中查找與所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像具有相同的列車型號的車頭模板; 第一匹配單元,用于將所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像與所述車頭模板進(jìn)行車頭匹配;第二查找單元,用于在所述預(yù)設(shè)的列車模板庫中查找與所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像具有相同的列車型號的車廂連接處模板; 第二匹配單元,用于將所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像與所述車廂連接處模板進(jìn)行匹配; 圖像融合單元,用于當(dāng)所述第二匹配單元未成功進(jìn)行匹配時,對所述實(shí)時采集的列車運(yùn)行圖像進(jìn)行圖像融合,將融合后的列車運(yùn)行圖像以車廂為基準(zhǔn)進(jìn)行對齊。
10.如權(quán)利要求8所述的裝置,其特征在于,所述故障檢測模塊包括: 圖像信息獲取單元,用于獲取當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像長度及其位置,并從列車歷史運(yùn)行圖像中找到與其對應(yīng)的歷史運(yùn)行圖像; SIFT特征提取單元,用于提取所述當(dāng)前采集的列車運(yùn)行圖像的第一尺度不變特征變換描述子SIFT以及與其對應(yīng)的歷史運(yùn)行圖像的第二尺度不變特征變換描述子SIFT ; 特征點(diǎn)匹配單元,用于將所述第一 SIFT與第二 SIFT進(jìn)行特征匹配; 檢測單元,用于將特征匹配失敗的第一 SIFT特征點(diǎn)所在的圖像區(qū)域其作為模板,和與之對應(yīng)的歷史圖像區(qū)域進(jìn)行區(qū)域模板匹配,將區(qū)域模板匹配失敗的圖像區(qū)域作為故障區(qū)域。
【文檔編號】G06K9/64GK104463235SQ201410659040
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年11月18日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月18日
【發(fā)明者】方凱, 康增建, 史天運(yùn), 王冰, 劉碩研, 張秀青, 張正普, 王珂 申請人:中國鐵道科學(xué)研究院電子計算技術(shù)研究所, 北京經(jīng)緯信息技術(shù)公司
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