[發明專利]鐵路貨車閘瓦釬丟失故障的自動檢測方法

有效

• 申請號: 201410277858.2
• 申請日: 2014-06-19
• 公開（公告）號: CN104268588B
• 公開（公告）日: 2018-02-27
• 發明（設計）人: 鄒榮
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66;G06K9/00;G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種鐵路貨車閘瓦釬丟失故障的自動檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)將所采集的閘瓦釬部位圖像劃分為大小相等的四塊圖像區域；利用四塊圖像區域的圖片樣本庫，提取多尺度中心變換編碼直方圖特征作為輸入數據，并采用多類線性支持向量機的學習方法對多尺度中心變換編碼直方圖特征分類，訓練出區域分類器；

(2)利用閘瓦釬目標物體的圖片樣本庫，提取閘瓦釬目標物體的低層次梯度編碼直方圖特征作為輸入數據，并利用線性支持向量機的學習方法對梯度編碼直方圖特征分類，訓練出定位分類器；

(3)利用閘瓦釬丟失和未丟失的圖片樣本庫，提取閘瓦釬丟失與未丟失圖像的低層次中心變換編碼塊特征，并采用編碼匯聚方式學習生成中等層次特征作為輸入數據，在空間金字塔算法框架下采用線性支持向量機的學習方法對中等層次特征分類，訓練出故障判別分類器；

(4)利用區域分類器分割出閘瓦釬所在的圖像區域；

(5)在已分割出的閘瓦釬所在的圖像區域內，采用多層次多層級的級聯檢測思路，先利用定位分類器定位閘瓦釬位置，再利用故障判別分類器對閘瓦釬是否丟失進行故障判別，實現鐵路貨車閘瓦釬丟失故障的全自動檢測。

2.根據權利要求1所述的鐵路貨車閘瓦釬丟失故障的自動檢測方法，其特征在于，所述步驟(1)中所述的閘瓦釬部位圖像劃分為大小相等的四塊圖像區域通過以下方式得到：以整幅圖像長和寬的一半為圖像區域的尺寸標準，無重疊地劃分出四塊圖像區域。

3.根據權利要求1所述的鐵路貨車閘瓦釬丟失故障的自動檢測方法，其特征在于，所述步驟(1)中所述的多尺度中心變換編碼直方圖特征通過以下方式得到：針對劃分出的圖像區域，利用具有尺度縮放的中心變換編碼轉換為編碼圖像，從所得到的編碼圖像中進行直方圖統計，得到多尺度中心變換編碼直方圖特征。

4.根據權利要求1所述的鐵路貨車閘瓦釬丟失故障的自動檢測方法，其特征在于，所述步驟(2)中提取低層次梯度編碼直方圖特征的方式為：針對分割出的閘瓦釬所在圖像區域，通過高斯梯度算子轉換為梯度圖像，并針對所生成的梯度圖像，采用中心變換編碼轉換為編碼圖像，從所得到的編碼圖像中進行直方圖統計，得到梯度編碼直方圖特征。

5.根據權利要求1所述的鐵路貨車閘瓦釬丟失故障的自動檢測方法，其特征在于，所述步驟(3)中所述的提取低層次中心變換編碼塊特征的方法是：在獲取中心矩形塊的平均灰度和其相鄰的9個矩形塊的平均灰度后，利用中心變換方式編碼這些矩形區域，以形成矩形塊特征。

6.根據權利要求1所述的鐵路貨車閘瓦釬丟失故障的自動檢測方法，其特征在于，所述步驟(3)的所述編碼匯聚方式是指最大匯聚模型，在圖像的不同位置和不同空間尺度下進行特征最大匯聚。