[发明专利]一种基于支持向量机的铁路货车挡键丢失故障识别方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的铁路货车挡键丢失故障识别方法，其特征在于：包括支持向量机的训练过程和在线使用支持向量机进行挡键丢失故障识别的过程；其中，所述支持向量机的训练过程包括以下步骤：

（1）对训练样本集进行归一化操作；

（2）提取每一个训练样本的HOG特征，得到特征数据集Xtrain；

（3）利用特征数据集Xtrain训练支持向量机，得到挡键识别分类器；

在线使用支持向量机进行挡键丢失故障识别的过程包含以下几个步骤：

（4）列车通过时，获取运行中铁路货车车体图像、车型和车辆信息，按照固定命名规则对车体图像进行命名，通过图像的命名能够获知图像中是否包含挡键；

（5）读入待识别图像；

根据车辆车型和车体图像的命名从货车车体图像库中提取出此辆列车含有挡键部件的图像作为待识别图像；并根据图像命名编号对图像进行翻转，使挡键位于轴端的右下侧；

（6）图像预处理；

对待识别图像进行降采样操作，同时对待识别图像进行平滑处理、直方图均衡化，降低噪声对挡键定位的影响；

（7）挡键粗定位；

先定位轴端中心，然后将轴端中心坐标移到图像右下侧，判定为挡键粗定位的位置；

（8）挡键细定位；

截取任意一张挡键图像作为模板图像，将模板图像与挡键粗定位结果进行模板匹配，取匹配度最高的位置为挡键位置，进而根据模板图像尺寸分割出挡键区域；

将挡键位置与经验位置比较，得到挡键定位置信度；

（9）提取挡键图像特征；

对挡键细定位结果进行归一化操作，采用HOG描述子进行特征提取得到一个测试样本特征Ytest；

（10）进行基于支持向量机的图像识别；

将测试样本特征Ytest输入到挡键识别分类器进行分类识别，得到识别结果；并结合挡键细定位时的定位置信度将识别结果划分为正常、直接故障、疑似故障三类；

（11）输出识别结果；

如果识别结果为直接故障或疑似故障，将故障区域标记在原图像上并保存至指定位置待人工确认，否则不做处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的铁路货车挡键丢失故障识别方法，其特征在于：所述的归一化操作包括将所有样本缩放到统一尺寸，同时进行平滑处理和直方图均衡化处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的铁路货车挡键丢失故障识别方法，其特征在于：所述的车体图像命名规则为：x_y_z.jpg，x为车辆在车次列车中的编号，从1开始编排；y为该车辆的部位；z为列车该部位图像的编号，从1开始编排。

4.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的铁路货车挡键丢失故障识别方法，其特征在于：所述的降采样具体为对图像进行比例因子为2的降采样操作，将图像缩小到原图像1/4大小。

5.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的铁路货车挡键丢失故障识别方法，其特征在于：步骤（10）中所述的识别结果包括正样本和负样本，其中的正样本是代表正常，负样本代表故障；根据误报率的限定，对正样本进行进一步的判定，即根据定位置信度，如果定位置信度小于等于给定阈值，则认为正样本中存在疑似故障。