[發(fā)明專利]一種鐵路貨車制動梁梁體折斷故障圖像識別方法

在審

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• 申請日: 2019-12-12
• 公開（公告）號: CN111079627A
• 公開（公告）日: 2020-04-28
• 發(fā)明（設計）人: 高恩穎
• 申請（專利權）人: 哈爾濱市科佳通用機電股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 李紅媛

一種鐵路貨車制動梁梁體折斷故障圖像識別方法，涉及貨運列車檢測技術領域，針對現(xiàn)有技術中采用人工檢查圖像的方式進行故障檢測。由于檢車人員在工作過程中極易出現(xiàn)疲勞、遺漏，造成檢測效率低的問題，利用圖像自動識別的方式代替人工檢測，提高檢測效率、準確率。將深度學習算法應用到制動梁梁體折斷故障自動識別中，提高整體算法的穩(wěn)定性及精度。對U?NET模型進行優(yōu)化，縮短預測時間，提高分割速度。將SSD的特征提取器由VGG16更改為Resnet50與FPN的組合，通過多尺度的目標檢測，將整體特征與局部特征相融合，提高單階段目標檢測算法SSD在小尺度目標檢測方面精度。

技術領域

本發(fā)明涉及貨運列車檢測技術領域，具體為一種鐵路貨車制動梁梁體折斷故障圖像識別方法。

背景技術

制動梁是鐵路車輛基礎制動裝置的最重要部分，車輛制動時，制動力通過制動梁傳到閘瓦，使車輛停止前進。制動梁梁體折斷故障將直接影響行車安全，一旦發(fā)現(xiàn)故障，需及時攔停檢修處理。傳統(tǒng)的制動梁工位，采用人工檢查圖像的方式進行故障檢測。由于檢車人員在工作過程中極易出現(xiàn)疲勞、遺漏等情況，造成漏檢、錯檢的出現(xiàn)，影響行車安全。而采用圖像處理和深度學習的方法進行制動梁折斷故障自動識別，人工只需對報警結果進行確認，可有效節(jié)約人力成本，并提高檢測準確率。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是：針對現(xiàn)有技術中采用人工檢查圖像的方式進行故障檢測。由于檢車人員在工作過程中極易出現(xiàn)疲勞、遺漏，造成檢測效率低的問題，提出一種鐵路貨車制動梁梁體折斷故障圖像識別方法。

本發(fā)明為了解決上述技術問題采取的技術方案是：一種鐵路貨車制動梁梁體折斷故障圖像識別方法，包括以下步驟：

步驟一：獲取途徑貨車的高清線陣圖像，并建立樣本數(shù)據(jù)集；

步驟二：對樣本數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)擴增；

步驟三：對數(shù)據(jù)集中的圖像進行標記；

步驟四：將原始圖像和標記數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)集，用于模型訓練；

步驟五：從圖像中裁剪出待識別部件區(qū)域；

步驟六：對制動梁梁體部分進行定位，確定識別范圍，并利用U-NET網(wǎng)絡對圖像進行分割；

步驟七：綜合先驗知識對U-NET網(wǎng)絡分割結果進行過濾與圖像處理后，對圖像進行裁剪和拼接；

步驟八：將裁剪和拼接后的圖像輸入SSD-FPN網(wǎng)絡模型中進行訓練，并得到輸出結果，根據(jù)該輸出結果判斷是否有折斷故障。

進一步的，所述數(shù)據(jù)擴增包括：圖像的旋轉、平移、縮放、水平翻轉、垂直翻轉、對比度、光照調節(jié)和增加噪聲。

進一步的，所述對數(shù)據(jù)集中的圖像進行標記的標記結果為原始圖像對應的類別的掩碼圖像以及故障圖像對應的折斷故障區(qū)域的標記。

進一步的，所述U-NET網(wǎng)絡包括：編碼單元、解碼單元和編碼解碼單元，所述編碼單元采用3個下采樣的編碼單元，所述解碼單元包含3個上采樣的解碼單元；

第一編碼單元包含64個3×3大小的卷積核進行卷積并池化，并與第三解碼單元融合；

第二編碼單元包含64個3×3大小的卷積核進行卷積并池化，并與第二解碼單元融合；

第三編碼單元包含128個3×3大小的卷積核進行卷積并池化，并與第一解碼單元融合；

編碼解碼單元包含256個3×3大小的卷積核進行卷積；

第一解碼單元包含編碼解碼單元2*2上采樣后和第三編碼單元融合，然后進行128個3×3大小的卷積核進行卷積；

第二解碼單元包含第一解碼單元2*2上采樣后和第二編碼單元融合，然后進行64個3×3大小的卷積核進行卷積；