[發明專利]列車車體破損的智能識別方法及識別裝置

在審

• 申請號: 201910541627.0
• 申請日: 2019-06-21
• 公開（公告）號: CN110223293A
• 公開（公告）日: 2019-09-10
• 發明（設計）人: 王向宏;李春林;趙金利;康鳳偉;李權福;王洪昆;王文剛;邊志宏;盧宇星;王蒙;方琪琦;王萌;劉洋;張閩東;王鵬月;王增;楊華宇;趙寶;張志純;劉鵬飛
• 申請（專利權）人: 中國神華能源股份有限公司;神華鐵路貨車運輸有限責任公司;北京京天威科技發展有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京潤平知識產權代理有限公司 11283
• 代理人: 肖冰濱;王曉曉

本發明涉及車輛檢測技術領域，公開了提供一種列車車體破損的智能識別方法及識別裝置，列車車體破損的智能識別方法包括：采用關于列車的樣本圖像分別訓練用于定位車體在圖像中的位置的定位模型和用于識別車體破損情況的識別模型；采集待檢測列車的圖像數據；將圖像數據輸入至定位模型，以確定待檢測列車的車體在對應圖像中的定位信息；以及將待檢測列車的圖像數據和定位信息輸入至識別模型，以確定待檢測列車的車體破損情況。通過上述方案，采用根據列車樣本圖像訓練的定位和識別模型，對車體破損進行自動識別，實現對列車車體破損情況的實時監控，降低車體破損情況檢查和維修的作業強度和人工成本，實現車體破損問題的自動追蹤，提高工作效率。

技術領域

本發明涉及鐵路車輛檢測技術領域，具體地涉及列車車體破損的智能識別方法及識別裝置。

背景技術

在列車的日常運行過程中，列車車體、走行部容易受外界及自身磨耗等因素的影響，出現部件丟失、破損等情況。尤其是貨車，在沿線裝、卸貨場等地，容易因采用挖掘機作業等作業方式，而對貨車車體表面造成損傷。

但目前對列車車體完好狀況的檢查主要依靠人工檢修，人工檢修存在勞動強度大，容易出現漏檢的問題。因此，單純人工檢修作業的方式已經難以滿足日益增強的列車安全防范管理要求。

發明內容

本發明的目的是為了克服現有技術存在的人工檢修存在勞動強度大，容易出現漏檢的問題，提供一種列車車體破損的智能識別方法及識別裝置，該列車車體破損的智能識別方法能夠根據待檢測列車的圖像數據自動識別待檢測列車的圖像數據車體破損情況。

為了實現上述目的，本發明實施例一方面提供一種列車車體破損的智能識別方法，所述列車車體破損的智能識別方法包括：采用關于列車的樣本圖像分別訓練用于定位車體在圖像中的位置的定位模型和用于識別車體破損情況的識別模型；采集待檢測列車的圖像數據；將所述圖像數據輸入至所述定位模型，以確定所述待檢測列車的車體在對應圖像中的定位信息；以及將所述待檢測列車的所述圖像數據和所述定位信息輸入至所述識別模型，以確定所述待檢測列車的車體破損情況。

優選的，在將所述圖像數據輸入至所述定位模型之前，所述列車車體破損的智能識別方法還包括：對所述圖像數據進行增強處理。

優選的，所述對所述圖像數據進行增強處理包括：利用拉普拉斯對比度增強和/或自適應log變換對所述圖像進行增強處理。

優選的，所述訓練用于定位車體在圖像中的位置的定位模型和用于識別車體破損情況的識別模型包括：采用卷積神經網絡CNN訓練所述定位模型；和/或采用殘差網絡訓練所述識別模型。

優選的，所述訓練用于定位車體在圖像中的位置的定位模型和用于識別車體破損情況的識別模型還包括：采用圖形處理器GPU加速訓練所述定位模型和/或所述識別模型。

根據本發明實施例的第二方面，提供一種列車車體破損的智能識別裝置，所述列車車體破損的智能識別裝置包括：訓練模塊，用于采用關于列車的樣本圖像分別訓練用于定位車體故障位置的定位模型和用于識別車體破損情況的識別模型；采集模塊，用于采集待檢測列車的圖像數據；定位模塊，用于將所述圖像數據輸入至所述定位模型，以確定所述待檢測列車的車體在對應圖像中的定位信息；以及識別模塊，將所述待檢測列車的所述圖像數據和所述定位信息輸入至所述識別模型，以確定所述待檢測列車的車體破損情況。

優選的，所述列車車體破損的智能識別裝置還包括：預處理模塊，用于在將所述圖像數據輸入至所述定位模型之前，對所述圖像數據進行增強處理。

優選的，所述訓練模塊包括：定位訓練子模塊，用于采用卷積神經網絡CNN訓練所述定位模型；和/或識別訓練子模塊，用于采用殘差網絡訓練所述識別模型。

優選的，所述訓練模塊還包括：加速模塊，用于采用圖形處理器GPU加速訓練所述定位模型和/或所述識別模型。