[發明專利]一種鐵路動車撒砂管噴嘴丟失故障圖像識別方法在審

申請號：	202011233315.2	申請日：	2020-11-06
公開（公告）號：	CN112329859A	公開（公告）日：	2021-02-05
發明（設計）人：	付德敏	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：	G06K9/62	分類號：	G06K9/62;G06K9/36
代理公司：	哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109	代理人：	劉強
地址：	150060 黑龍江省***	國省代碼：	黑龍江;23
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種鐵路動車撒砂管噴嘴丟失故障圖像識別方法
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【說明書】：

一種鐵路動車撒砂管噴嘴丟失故障圖像識別方法，涉及圖像識別技術領域，針對現有技術中基于Anchor的檢測網絡存在正負樣本不均衡的問題，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撒砂管噴嘴丟失故障自動識別中，提高整體算法的魯棒性及精度。將Hourglass網絡引入Cornernet網絡中，將多尺度信息融合在一起，增加了網絡對尺度的適應性，采用Cornernet網絡將目標的左上角點和右下角點組合成檢測框，大大減少參數量使得訓練和預測的速度有了提高，不涉及錨框，使得訓練過程中不存在正負樣本不均衡的問題。提高了目標框的準確性，提高檢測的準確率。對于檢測中的小目標，重新定義了損失函數，提高檢測準確率。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，具體為一種鐵路動車撒砂管噴嘴丟失故障圖像識別方法。

背景技術

動車撒砂管噴嘴丟失故障是一種危及行車安全的故障，在撒砂管噴嘴丟失的故障檢測中，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疲勞、遺漏等人為因素可能造成漏檢、錯檢的出現，影響行車安全。根據圖像信息進行故障的自動識別的方式可提高故障檢測準確率及穩定性。近幾年，深度學習與人工智能不斷發展，在技術上不斷成熟，基于Anchor的檢測網絡被廣泛用于目標檢測中，如fasterrcnn，但在基于Anchor的檢測算法存在依賴于過多的手動設計，訓練和預測過程低效，正負樣本不均衡等問題中會出現檢測框不準和多類別時類別錯檢等問題。

發明內容

本發明的目的是：針對現有技術中基于Anchor的檢測網絡存在正負樣本不均衡的問題，提出一種鐵路動車撒砂管噴嘴丟失故障圖像識別方法。

本發明為了解決上述技術問題采取的技術方案是：

一種鐵路動車撒砂管噴嘴丟失故障圖像識別方法，包括以下步驟：

步驟一：獲取動車原始灰度圖像，并確定灰度圖中撒砂管部件區域；

步驟二：對撒砂管部件區域圖像進行預處理，將預處理后的圖像作為樣本圖像；

步驟三：根據步驟二得到所有的樣本圖像組成樣本圖像集；

步驟四：將樣本圖像集中撒砂管噴嘴進行標記，得到標記圖像集；

步驟五：利用樣本圖像集和標記圖像集訓練Cornernet網絡；

步驟六：利用訓練好的Cornernet網絡進行撒砂管噴嘴丟失故障識別，故障識別的具體步驟為：判定Cornernet網絡輸出的圖像中是否包含撒砂管噴嘴若包含撒砂管噴嘴，則認定為非故障，若不包含撒砂管噴嘴，則認定為故障。

進一步的，預處理包括數據擴增和提高圖像對比度。

進一步的，提高圖像對比度通過自適應的直方圖均衡化進行。