一种无需预设模板的列车组故障识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种无需预设模板的列车组故障识别方法及装置，该方法包括：根据采集的列车组图像，识别列车组的车头和车尾，去除采集的列车组图像中车头前的图像和车尾后的图像，得到完整列车组图像；根据完整列车组图像，识别列车组的车厢连接处；根据车厢连接处，对完整列车组图像进行拼接，得到列车组的每一节车厢的完整图像；将目标车厢图像与参考车厢图像进行特征匹配，识别目标车厢故障位置，其中，目标车厢为待检测的车厢，参考车厢为列车组中除目标车厢外的其他车厢。本发明专利技术实施例提供的无需预设模板的列车组故障识别方法及装置，利用当前采集的列车组图像，在无需历史车辆模板库的前提下完成故障的实时分析与识别。

A Method and Device for Train Set Fault Recognition without Preset Template

【技术实现步骤摘要】
一种无需预设模板的列车组故障识别方法及装置
本专利技术涉及故障识别领域，尤其涉及一种无需预设模板的列车组故障识别方法及装置。
技术介绍
为了满足人们日益增长的运输需求，铁路列车的运行速度逐步提高，密度也在不断加大，铁路运输生产对列车运行的可靠性要求越来越高。动车组列车是完成铁路高速运输任务最重要的移动设备，动车组开行密度大、运营里程长、运用环境复杂、运行速度快、运行图编排密集，在高速运行状态下，任何细小、细微的故障都有可能引发重大事故，影响高速铁路的运行安全，造成运输中断、线路阻塞，给国民经济造成较大损失，因此加强动车组故障识别准确率至关重要。然而目前的动车组故障自动识别方法，大多基于大量的预设模板库，根据列车车厢号，检索其相应的历史模板，进行特征匹配，从而判断是否存在潜在故障。现有的动车组故障识别方法存在如下问题：首先，预设模板库由于拍摄的时间不同，存在光照、行车速度等外在干扰因素，从而造成了虽是同一辆列车，但是采集的图像有较大的区别，从而造成了很高的误报率。其次，列车在修理时会出现一些零部件的位置变化，从而在很大程度上需要新增模板库，否则将有很大的误报出现。
技术实现思路
本专利技术实施例为克服上述技术缺陷，提供一种无需预设模板的列车组故障识别方法及装置。第一方面，本专利技术实施例提供一种无需预设模板的列车组故障识别方法，包括：根据采集的列车组图像，识别列车组的车头和车尾，去除所述采集的列车组图像中车头前的图像和车尾后的图像，得到完整列车组图像；根据所述完整列车组图像，识别列车组的车厢连接处；根据所述车厢连接处，对所述完整列车组图像进行拼接，得到列车组的每一节车厢的完整图像；将目标车厢图像与参考车厢图像进行特征匹配，识别目标车厢故障位置，其中，所述目标车厢为待检测的车厢，参考车厢为列车组中除所述目标车厢外的其他车厢。第二方面，本专利技术实施例提供一种无需预设模板的列车组故障识别装置，包括：第一处理模块，用于根据采集的列车组图像，识别列车组的车头和车尾，去除所述采集的列车组图像中车头前的图像和车尾后的图像，得到完整列车组图像；第二处理模块，用于根据所述完整列车组图像，识别列车组的车厢连接处；拼接模块，用于根据所述车厢连接处，对所述完整列车组图像进行拼接，得到列车组的每一节车厢的完整图像；识别模块，用于将目标车厢图像与参考车厢图像进行特征匹配，识别目标车厢故障位置，其中，所述目标车厢为待检测的车厢，参考车厢为列车组中除所述目标车厢外的其他车厢。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如第一方面所述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述无需预设模板的列车组故障识别方法。本专利技术实施例提供的无需预设模板的列车组故障识别方法及装置，无需任何预设车头车尾模板库，也无需识别列车车型，而是利用当前采集的本列列车图像，首先识别列车组的车头车尾，然后根据图像之间的相关性，图像自身的特性，识别列车组的车厢连接处，再与待检测列车组的其他车厢图像进行模板匹配，在无需根据列车车型寻找历史车辆模板库的前提下实现故障识别，完成运行动车组的可视结构异常情况的实时分析和自动预警。利用同一列车的当前采集图像进行故障识别，不仅在很大程度上避免了光照、行车速度等外在干扰因素的影响，也可以不受零部件位置调整等人工修理模式的影响，有效地解决了当前故障识别中由于光照、列车运行速度等外在因素造成的误报率、漏报率较高等问题，提高了动车组故障识别和检修作业的效率，提高了对运行过程中动车组隐蔽故障的发现和预警能力。附图说明图1为本专利技术实施例提供的无需预设模板的列车组故障识别方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的高斯混合模型的车头车尾识别算法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的对称图像检测的车厢连接处识别算法的流程示意图；图4为本专利技术又一实施例提供的无需预设模板的列车组故障识别方法的流程示意图；图5为本专利技术实施例提供的无需预设模板的列车组故障识别装置的结构示意图；图6为本专利技术实施例提供的电子设备的实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。现有的列车组故障识别方法，大多基于大量的预设模板库，根据列车车厢号检索其相应的历史模板，进行特征匹配，从而判断是否存在潜在故障。由于预设模板库拍摄时间不同，光照、行车速度等外在干扰因素会使得采集的图像区别较大，误报率较大，同时列车零部件的位置变化，需要新增模板库。为了解决上述问题，本专利技术实施例提供一种列车组故障识别方法，无需预设模板库，而是直接现场采集需要检测的列车组图像，根据现场采集的列车组图像来进行故障识别，避免光照、行车和零部件位置变化等外在因素的影响。图1为本专利技术实施例提供的无需预设模板的列车组故障识别方法的流程示意图，如图1所示，包括：步骤11，根据采集的列车组图像，识别列车组的车头和车尾，去除所述采集的列车组图像中车头前的图像和车尾后的图像，得到完整列车组图像；步骤12，根据所述完整列车组图像，识别列车组的车厢连接处；步骤13，根据所述车厢连接处，对所述完整列车组图像进行拼接，得到列车组的每一节车厢的完整图像；步骤14，将目标车厢图像与参考车厢图像进行特征匹配，识别目标车厢故障位置，其中，所述目标车厢为待检测的车厢，参考车厢为列车组中除所述目标车厢外的其他车厢。本专利技术实施例提供的的无需预设模板的列车组故障识别方法，与现有的列车组故障识别方法不同之处在于，现有的列车组故障识别方法是基于大量的车头车尾预设模板库，在故障识别之前，需要采集各种不同类型的列车组的图像，在故障识别时根据待检测的列车组的型号来检测其车头车尾，并根据列车组的车厢号寻找相应的历史模板，从而进一步确定故障位置，而本专利技术实施例提供的无需预设模板的列车组故障识别方法，无需任何历史模板图像，只需要根据当前采集的列车组图像，自动识别列车组的车头和车尾位置，并将采集图像中的不属于列车图像的车头出现前的图像和车尾出现后的图像去除；根据修改后的完整列车组图像，识别列车组的车厢连接处，并按照车厢连接处位置，拼接采集图像，从而将采集的图像以车厢序号进行拼接分割，形成每一节车厢的完整图像。具体的操作是，对于一组待检测的列车组，待检测到该列车组出现时，采集当前的列车组图像，将采集到的图像作为视频图像的每一帧，分别从首张图像和尾张图像进行处理，找到车头出现的图像和车尾出现的图像，然后判断车头在车头出现的图像中的具体位置以及车尾在车尾出现的图像中的具体位置，提取车头和车尾的具体区域。在确定车头位置和车尾位置后，去除列车组图像中车头前的图像和车尾后的图像，这一步的目的是将列车组图像中与列车无关的图像部分去掉，得到完整列车组图像。识别出列车组的车头和车尾后，需要进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无需预设模板的列车组故障识别方法，其特征在于，包括：根据采集的列车组图像，识别列车组的车头和车尾，去除所述采集的列车组图像中车头前的图像和车尾后的图像，得到完整列车组图像；根据所述完整列车组图像，识别列车组的车厢连接处；根据所述车厢连接处，对所述完整列车组图像进行拼接，得到列车组的每一节车厢的完整图像；将目标车厢图像与参考车厢图像进行特征匹配，识别目标车厢故障位置，其中，所述目标车厢为待检测的车厢，参考车厢为列车组中除所述目标车厢外的其他车厢。

【技术特征摘要】
1.一种无需预设模板的列车组故障识别方法，其特征在于，包括：根据采集的列车组图像，识别列车组的车头和车尾，去除所述采集的列车组图像中车头前的图像和车尾后的图像，得到完整列车组图像；根据所述完整列车组图像，识别列车组的车厢连接处；根据所述车厢连接处，对所述完整列车组图像进行拼接，得到列车组的每一节车厢的完整图像；将目标车厢图像与参考车厢图像进行特征匹配，识别目标车厢故障位置，其中，所述目标车厢为待检测的车厢，参考车厢为列车组中除所述目标车厢外的其他车厢。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述列车组的车头和车尾是根据高斯混合模型的车头车尾识别算法识别得到，具体包括：基于高斯混合模型，对无列车信息的图像数据进行学习建模，得到背景图像；结合所述背景图像，对所述列车组图像进行背景差分，得到车头出现的图像和车尾出现的图像；在所述车头出现的图像中确定所述车头的具体位置，提取车头图像区域，在所述车尾出现的图像中确定所述车尾的具体位置，提取车尾图像区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述列车组的车厢连接处是根据对称图像检测的车厢连接处识别算法识别得到，具体包括：从所述车头出现的图像开始，对所述完整列车组图像的每一目标图像进行车厢连接处判定；对所述完整列车组图像中的任一目标图像，若判断获知所述任一目标图像包括车厢连接处，则将所述任一目标图像的车厢连接处的左边部分作为本列车厢进行拼接，所述任一目标图像的车厢连接处的右边部分作为下一列车厢的起点；否则，将所述任一目标图像作为完整的一幅图像进行拼接。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述完整列车组图像的每一目标图像进行车厢连接处判定，具体包括：对于所述每一目标图像，判断其中是否有垂直黑色区域，且所述垂直黑色区域范围是否在第一预设阈值范围内；对于具有所述垂直黑色区域且所述垂直黑色区域在所述第一预设阈值范围内的目标图像，判断所述目标图像在所述垂直黑色区域左右两侧图像是否相互对称；若判断获知所述目标图像在所述垂直黑色区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘硕研，薛昊，李超，杨凯，方凯，王明哲，李依诺，丁旭，
申请(专利权)人：中国铁路总公司，中国铁道科学研究院集团有限公司，中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所，北京经纬信息技术公司，
类型：发明
国别省市：北京,11