[發明專利]基于卷積神經網絡的接觸線抬升量測量方法及系統

有效

• 申請號: 202110208278.8
• 申請日: 2021-02-24
• 公開（公告）號: CN113028999B
• 公開（公告）日: 2023-01-17
• 發明（設計）人: 何秋奇;程傳斌;程建兵;韓玉慶
• 申請（專利權）人: 河南輝煌科技股份有限公司
• 主分類號: G01B11/02
• 分類號: G01B11/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 鄭州德勤知識產權代理有限公司 41128
• 代理人: 黃紅梅

本發明提供了一種基于卷積神經網絡的接觸線抬升量測量方法及系統，方法包括：利用磁鋼檢測來車；利用高速線陣相機采集圖像序列；利用卷積神經網絡模型檢測每幅圖像中的接觸線抬升量；最終提取出接觸線振動的時域和頻域參數，卷積神經網絡包括：1個數據輸入層、2個卷積計算層、2個池化層、2個全連接層和1個輸出層。本發明提供的神經網絡利用卷積層抽取目標特征，利用池化層壓縮數據和參數，利用全連接層和輸出層回歸出測量值，它能夠學習大量的輸入和輸出之間的映射關系，只要用已知的模式對卷積神經網絡加以訓練，網絡就具有輸入輸出對之間的映射能力，從而克服了人工對圖像進行預處理和額外的特征抽取等復雜操作。

技術領域

本發明涉及一種接觸線抬升量的測量方法，屬于高鐵供電安全監測領域，具體的說，涉及了一種基于卷積神經網絡的接觸線抬升量測量方法及系統。

背景技術

高鐵供電安全檢測監測系統是伴隨高鐵(客專)的供電安全和質量應運而生的，是對高鐵的牽引供電系統進行全方位、全覆蓋的綜合檢測監測。其中的接觸網及供電設備地面檢測裝置(6C)，用于監測接觸網的張力、振動、抬升量、線索溫度、補償位移及供電設備絕緣狀態和溫度等運行狀態參數，以指導接觸網及供電設備的維修。

接觸線抬升量的測量在當前高鐵接觸網的檢測中具有重要的參考意義，通過對抬升量的測量能夠認定或確定受電弓或者某車型允許的最大速度。同時，能為弓網關系、接觸線的振動規律等提供必要的參考。但由于對接觸線抬升量的測量，在現實中受多重因素影響而增加了測量的難度：(1)接觸網系統加裝傳感器接觸式測量需要對設備改造，難度過大或者對現有設備的工作狀態有附加影響；(2)車頂加裝傳感器測量，屬于移動式非接觸測量，數據難以匹配或誤差較大。

通過安裝在支柱上的相機，拍攝采集接觸線圖像，通過傳統的圖像處理方式獲取接觸線位置，在一定程度上改進了現有測量方法，但是通過人為選取的特征進行檢測，適應性較差，誤檢概率較大。

為了解決以上存在的問題，人們一直在尋求一種理想的技術解決方案。

發明內容

本發明的目的是針對現有技術的不足，引入人工智能技術來定位圖像中接觸線位置，提供一種基于卷積神經網絡的接觸線抬升量測量方法及系統。

為了實現上述目的，本發明所采取的技術方案是：

本發明第一方面提供了一種基于卷積神經網絡的接觸線抬升量測量方法，包含以下步驟：

步驟1、來車檢測

根據接收到的磁鋼輸出數據，對火車進行判向判量與計軸測速，當火車駛來時觸發圖像采集裝置開啟，當火車駛離時觸發圖像采集裝置停止；

步驟2、圖像序列采集

圖像采集裝置的高速線陣相機以1000FPS的幀率間隔采集1920*32大小的灰度圖像，得到待測量圖像序列；

步驟3、接觸線抬升量測量

利用預訓練的卷積神經網絡模型逐個檢出每幅圖像的抬升量，形成抬升量數值序列；

步驟4、接觸線振動參數提取

對抬升量序列進行時域和頻域分析，獲取特征參數。

基于上述，步驟3中，利用預訓練的卷積神經網絡模型對每幅圖像的抬升量進行預測，逐個檢出每幅圖像的抬升量后，對抬升量進行回歸分析獲得抬升量數值序列。

基于上述，所述卷積神經網絡模型包含1個數據輸入層、2個卷積計算層、2個最大池化層、2個全連接層和1個輸出層；

輸入層為1920*32大小的灰度圖像；

輸入層后為兩個卷積計算層，卷積核大小分別為11*11、5*5，參數分別為[1,32]、[32,64]，每個卷積層后緊跟一個1*4大小的最大池化層；