[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

说明书

技术领域

本发明属于铁路货车运行故障检测领域，涉及一种铁路货车挡键丢失故障识别方法，具体涉及一种基于支持向量机的铁路货车挡键丢失故障识别方法。

背景技术

铁路货车运行故障轨边图像检测系统是一套集高速数字图像采集、大容量图像实时处理技术、精确定位技术、网络化技术以及自动控制技术于一体的系统，简称TFDS。

目前TFDS系统主要以人工看图的方式对采集的货车车体图像进行故障识别，人力成本高，劳动强度大，故障识别的效果受到检车员的精神状态和检车经验等主观因素的制约。图像自动识别技术的运用，可以大大降低列检人员的工作强度，显著提高工作效率，也可以减少图像列检人员的数量，从而降低系统的运行成本。

图像识别技术已经在人脸识别、智能交通、医学图像处理、工业产品检测等众多领域得到了广泛成功的应用，但是在货车故障图像自动识别领域内的应用相对有限，尚处于初步研究阶段。

发明内容

本发明的目的在于为降低TFDS系统人工看图工作强度，提高工作效率，降低系统运行成本而提供一种基于支持向量机的铁路货车挡键丢失故障自动识别方法，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识别的过程。其中，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；

进一步的，步骤（1）中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。

在线使用支持向量机进行挡键丢失识别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；

车辆信息为货车车辆数，将车体图像和车型存入货车车体图像库，按照固定命名规则对图像进行命名，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，便于后期挡键定位。

（6）图像预处理；

对图像进行降采样操作，同时对图像进行平滑处理、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，然后根据轴端中心坐标向图像右下侧偏移，偏移量可根据二者相对位置确定，便可初步判定挡键的大致位置，完成挡键粗定位。

（8）挡键细定位；

截取任意一张挡键图像作为模板图像，将挡键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，得到定位置信度，该参数可用于后期挡键丢失判别中。

（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。

进一步的，步骤（9）中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。

进一步的，步骤（9）所述的测试样本特征为HOG特征。

本发明的优点主要有：

（1）本发明可在线进行识别，与现有TFDS系统并行运行，且不影响列检人员在现有的TFDS系统上工作；

（2）本发明可全自动运行，通过配置文件控制运行参数，运行中不需要人工干预；

（3）本发明采用支持向量机进行挡键丢失识别，识别速度快，同时以友好的方式保存自动识别结果，便于列检人员确认复查识别结果；

（4）经过长时间在线测试，本发明正确识别率高，误报少。

附图说明

图1：本发明中支持向量机训练流程图。

图2：本发明中在线使用支持向量机进行挡键丢失识别流程图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明：