[發明專利]一種鐵路貨車鉤尾銷托梁脫落故障檢測方法

有效

• 申請號: 202011112328.4
• 申請日: 2020-10-16
• 公開（公告）號: CN112232215B
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 韓旭
• 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;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 張換男

1.一種鐵路貨車鉤尾銷托梁脫落故障檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟一、收集鐵路貨車的過車圖像；

步驟二、從收集的過車圖像中截取出車鉤部分圖像，并對截取出的圖像中的鉤尾銷托梁進行標注后，獲得每張截取出的圖像所對應的標記文件；

截取出的圖像與標記文件共同構成樣本數據集；

步驟三、分別在樣本數據集中的每張圖像上設置用于框選鉤尾銷托梁的候選框，獲得候選框圖像，并將候選框圖像變換到統一尺寸后，提取尺寸變換后圖像的LBP紋理特征；

步驟四、利用步驟三提取到的圖像LBP紋理特征對級聯的SVM網絡進行訓練，獲得訓練好的級聯的SVM網絡；其具體過程為：

所述級聯的SVM網絡包括三個SVM；

將預先分類好的候選框圖像的LBP紋理特征送入第一個SVM進行分類訓練，第一個SVM的輸出為候選框圖像的類別，其中，預先分類好的候選框圖像包括正常類的候選框圖像、故障類的候選框圖像和背景類的候選框圖像，正常類的候選框圖像與故障類的候選框圖像是候選框與標記的標簽位置框的IOU大于等于0.4的候選框圖像，背景類的候選框圖像是候選框與標記的標簽位置框的IOU小于0.4的候選框圖像，IOU為交并比；

將第一個SVM輸出為正常類的候選框圖像與故障類的候選框圖像進行第二次分類，同樣分為正常類的候選框圖像，故障類的候選框圖像與背景類的候選框圖像；

其中，正常類的候選框圖像與故障類的候選框圖像是候選框與標記的標簽位置框的IOU大于等于0.5的候選框圖像，背景類的候選框圖像是候選框與標記的標簽位置框的IOU小于0.5的候選框；將分類好的候選框圖像的LBP紋理特征送入第二個SVM進行分類訓練，第二個SVM的輸出為候選框圖像類別；

將第二個SVM輸出為正常類的候選框圖像與故障類的候選框圖像進行第三次分類，同樣分為正常類的候選框圖像，故障類的候選框圖像與背景類的候選框圖像；

其中正常類的候選框圖像與故障類的候選框圖像是候選框與標記的標簽位置框的IOU大于等于0.6的候選框圖像，背景類的候選框圖像是候選框與標記的標簽位置框的IOU小于0.6的候選框圖像，將分好類的候選框圖像的LBP紋理特征送入第三個SVM進行分類訓練，第三個SVM的輸出為候選框圖像的類別；

對第三個SVM輸出的類別為正常類的候選框圖像與故障類的候選框圖像進行非極大值抑制，以對候選框圖像進行篩選；

將篩選出的候選框圖像的類別作為檢測出的目標的類別，篩選出的候選框圖像在原始圖像中的位置即為檢測出的目標的位置；

根據檢測出的類別和位置與標記的類別和位置來計算訓練誤差，直至級聯的SVM網絡的訓練誤差不再降低時停止訓練，獲得訓練好的級聯的SVM網絡；

步驟五、從待檢測圖像中獲取出車鉤部分圖像后，在獲取的車鉤部分圖像上設置候選框，獲得待檢測圖像對應的候選框圖像；

對待檢測圖像對應的候選框圖像進行尺寸變換后，獲得待檢測圖像對應的尺寸變換后圖像，并提取出待檢測圖像對應的尺寸變換后圖像的LBP紋理特征，再將待檢測圖像對應的尺寸變換后圖像的LBP紋理特征輸入訓練好的級聯的SVM網絡，級聯的SVM網絡輸出檢測結果。

2.根據權利要求1所述的一種鐵路貨車鉤尾銷托梁脫落故障檢測方法，其特征在于，所述過車圖像是通過架設在鐵路底部和側部的高清成像設備來拍攝的。

3.根據權利要求1所述的一種鐵路貨車鉤尾銷托梁脫落故障檢測方法，其特征在于，所述對截取出的圖像中的鉤尾銷托梁進行標注，其具體為：

對截取出的圖像中的鉤尾銷托梁進行標注，將發生鉤尾銷托梁上螺栓丟失的鉤尾銷托梁標記為故障圖像，將鉤尾銷托梁上螺栓沒有丟失的鉤尾銷托梁標記為正常圖像。

4.根據權利要求1所述的一種鐵路貨車鉤尾銷托梁脫落故障檢測方法，其特征在于，所述在樣本數據集中的每張圖像上設置候選框之前，需要對樣本數據集進行擴增，擴增方式包括翻轉、裁剪和對比度變換。

5.根據權利要求1所述的一種鐵路貨車鉤尾銷托梁脫落故障檢測方法，其特征在于，所述在樣本數據集中的每張圖像上設置候選框，是采用選擇搜索算法進行的。