[发明专利]一种货车车辆水堵丢失故障的检测方法和系统无效
| 申请号： | 201210295795.4 | 申请日： | 2012-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN102867182A | 公开（公告）日： | 2013-01-09 |
| 发明（设计）人： | 薛继连;贾晋中;陈海滨;李晓建;贾晋军;梁毅平;赵金利;赵俊彦;任崇巍;邹迎伟;张闽东;张鹏;杨学超 | 申请（专利权）人： | 中国神华能源股份有限公司;朔黄铁路发展有限责任公司;北京京天威科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06T1/40 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 肖冰滨;南毅宁 |
| 地址： | 100011 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 货车 车辆 丢失 故障 检测 方法 系统 | ||
1.一种货车车辆水堵丢失故障的检测方法，其特征在于，该方法包括：
采集车辆图像并对采集的车辆图像进行预处理，得到预处理后的车辆图像；
对所述预处理后的车辆图像进行特征提取，得到表示车辆图像的特征；以及
采用预先确定的分类模型根据所述车辆图像的特征得到车辆水堵是否丢失的检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对采集的车辆图像进行预处理包括：
采用邻域平均法对采集的车辆图像进行平滑去噪，得到平滑去噪的车辆图像；以及
采用直方图均衡法对所述平滑去噪的车辆图像的边缘信息进行增强，得到预处理后的车辆图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对预处理后的车辆图像进行特征提取，得到表示车辆图像的特征，包括：
在对所述预处理后的车辆图像进行特征提取后，选择与所述预先确定的分类模型的输入层节点数相适应数量的特征作为所述车辆图像的特征。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对预处理后的车辆图像进行特征提取包括：
提取所述预处理后的车辆图像的小边特征。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述进行特征提取的小边的长度为4个像素至12个像素之间。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采用预先确定的分类模型之前，该方法还包括：
建立所述分类模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，采用BP神经网络作为所述分类模型。
8.一种货车车辆水堵丢失故障的检测系统，其特征在于，该系统包括：
图像采集模块，用于采集车辆图像；
图像预处理模块，用于对采集的车辆图像进行预处理，得到预处理后的车辆图像；
特征提取模块，用于对所述预处理后的车辆图像进行特征提取，得到表示车辆图像的特征；以及
分类决策模块，采用预先确定的分类模型根据所述车辆图像的特征得到车辆水堵是否丢失的检测结果。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，该系统还包括：
分类模型建立模块，用于建立所述分类模型。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述特征提取模块用于对所述预处理后的车辆图像进行特征提取后，选择与所述预先确定的分类模型的输入层节点数相适应数量的特征作为所述车辆图像的特征。
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