[发明专利]基于铁路列车故障检测的图像到实物空间对应匹配方法

说明书

本发明公开了一种基于铁路列车故障检测的图像到实物空间对应匹配方法，采用金字塔降采样，不在原始分辨率的图像上做操作，处理2336×1723的图像能提速到30s一张图，工作效率极大提高，能解决现有序列图像到实际物体空间匹配难的问题，在完成高精度的二维图像中关键部件定位后，能及时反馈出该零部件所在的具体车厢号与零件号，获得更高的对齐矫正精度；能实现准确物象匹配的前提是线阵相机扫描图像的准确矫正，与现有技术相比，本发明同时对水平方向和竖直方向都进行了矫正，不需要单独对水平方向进行矫正再竖直矫正，能准确将形貌改变的图像矫正到与标准图像相同的尺度，且速度快、精度高、鲁棒性好。

技术领域

本发明属于铁路列车智能运维故障检测算法技术领域，具体涉及基于铁路列车故障检测的图像到实物空间对应匹配方法。

背景技术

我国拥有全世界最广最长的运营铁路，列车在区间段能以250km/h速度以上运行的铁路称为高速铁路，最高时速可达300km/h以上。铁路的高速化和重载化加剧了高速行驶中列车车体关键部件的磨损，因此，在高速正线检测列车车体关键部件故障对保证列车安全具有十分重要的意义。

现有列车车体关键部件故障在线检测设备多采用图像采集设备获取车体关键部件图像，通过人工来判断是否存在故障。将图像采集设备固定于货车的底部，采集列车底部转向架块键(BBK)的图像，这种方式能实现单一目标的空间定位，但无法实现全列车的关键部件定位。将图像采集设备固定于铁路旁和枕木间，对列车底部和侧面的序列图像进行通过式扫描采集，虽然故障检测算法能在图像中检测到故障的类别和像素位置，但无法确定该故障所在的车厢号和零件号，给故障排查造成了巨大的困难。目前所用的图像采集设备通常有两大类：线阵相机和面阵相机。面阵相机采集的图像不会因车速变化发生变形，但易受光源影响，图像亮度不均匀，且不同时刻图像拼接和缺失也是一个难点。线阵相机采用激光光源，图像亮度均匀且清晰，但受列车变速影响，图像存在拉伸或压缩形变。上述问题都给在该类列车车体图像采集系统采用智能算法实现车体关键部件故障自动检测增加了难度。同时，车体关键部件数量众多、尺寸小，且分布密集，更加剧了识别难度，进而也导致目前市场尚无成熟检测产品。因此，研究高速正线上铁路列车车体关键部件故障自动识别方法具有重要的意义。

发明内容

为解决现有技术中存在的技术问题，本发明的目的在于提供基于铁路列车故障检测的图像到实物空间对应匹配方法，用于解决铁路正线上的线阵相机扫描列车序列图像的物象空间匹配。

为实现上述目的，达到上述技术效果，本发明采用的技术方案为：

基于铁路列车故障检测的图像到实物空间对应匹配方法，包括以下步骤：

步骤一、采集一趟列车序列图像作为标准序列图像，在标准序列图像中标注关键部件的车厢号与零件号，完成标准序列图像与实体列车之间的物象匹配，得到标准序列图像中零部件与实体列车之间的对应关系；

步骤二、采集列车不同时刻的序列图像并与步骤一所得标准序列图像进行仿射矫正，最终得到不同时刻矫正后的图像；

步骤三、在矫正后的图像中定位关键部件的像素坐标，在矫正后的图像的对应位置识别零部件的类别和位置，若检测到零部件出现故障，在列车停车时进行针对性检测。

进一步的，所述步骤一具体包括：

先通过列车车号的识别来获取行车信息，判断该列车是否有历史图像记录，若已进行过人工标注，则在当前列车的所有图像收集完后立即执行尺度归一化矫正，通过人工标注的套索操作获得矫正后图像中零部件的正确位置以及正确类别。

进一步的，所述步骤二具体包括：