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故障识别方法及装置。所述方法包括：获取目标位置的待识别图片，所述待识别图片中包括第一预设数目个图片单元；根据预先建立的所述目标位置的强分类器组，对所述待识别图片进行故障识别；其中，所述强分类器组中包括与每个所述图片单元对应的强分类器，每个所述强分类器由第二预设数目个弱分类器级联构成。本发明专利技术可准确、快速地进行故障识别，整个故障识别过程效率较高、成本较低，可代替作业工人实现自动化故障检测，有效降低人工检测造成的漏检和误检，提高故障检测的自动化程度。

【技术实现步骤摘要】
故障识别方法及装置
本专利技术实施例涉及故障检测领域，尤其涉及一种故障识别方法及装置。
技术介绍
随着当前高铁动车组水平的进步，高铁动车组的快速建设和运营里程高速增长，轨道交通装备维修成本正急剧增加。高铁动车组运行涉及大规模人流运输，其安全检查是重中之重，一旦出现问题，将会成为重大隐患。目前，高铁动车组运行系统已建立了数量庞大的动车组维修车间，以标准检修车间为例，其内部空间面积较大，标配4条检修轨道供8组列车同时检修，在每条轨道旁设有车顶、车厢、车底三层平台，方便作业人员上下行动。通常情况下，动车组列车每天需要检修，比如白天运行的列车，检修只能在夜间进行，次日开始陆续出库运行。当前动车组检修仍然主要依靠人工进行，作业人员夜间通过手电筒照明，检查动车组列车各个部位的状态，比如一列长约200米的动车组列车上，一次基本日常检修，作业人员通常需要检查3万多颗螺栓是否发生故障，并且人工判断螺栓是否有故障松动发生，核对每颗故障上的漆标线。庞大的检修量，以及检修沟的高度一般都低于人体高度，导致作业人员需要弯腰工作。高强的工作强度和不适的工作姿态，导致整个故障的检测过程繁琐，耗时较长，误检和漏检概率高。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种故障识别方法及装置，用以解决现有技术中，高铁动车组列车的故障的检测过程繁琐、耗时较长、误检和漏检概率高的问题。一方面，本专利技术实施例提供一种故障识别方法，所述方法包括：获取目标位置的待识别图片，所述待识别图片中包括第一预设数目个图片单元；根据预先建立的所述目标位置的强分类器组，对所述待识别图片进行故障识别；其中，所述强分类器组中包括与每个所述图片单元对应的强分类器，每个所述强分类器由第二预设数目个弱分类器级联构成。另一方面，本专利技术实施例提供一种故障识别装置，所述装置包括：图片获取模块，用于获取目标位置的待识别图片，所述待识别图片中包括第一预设数目个图片单元；故障识别模块，用于根据预先建立的所述目标位置的强分类器组，对所述待识别图片进行故障识别；其中，所述强分类器组中包括与每个所述图片单元对应的强分类器，每个所述强分类器由第二预设数目个弱分类器级联构成。另一方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器、总线以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述故障识别方法中的步骤。再一方面，本专利技术实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述故障识别方法中的步骤。本专利技术实施例提供的故障识别方法及装置，获取目标位置的待识别图片，待识别图片中包括多个图片单元，根据预先建立的所述目标位置的强分类器组，对所述待识别图片的每个图片单元进行故障识别，由于强分类器的错误率无限低，若图片单元被对应的强分类器成功分类，则该图片单元对应的位置处为故障位置。其中，待识别图片可由自动化设备自动拍摄，无需人工去现场拍摄；基于强分类器对图片单元进行故障识别，可准确、快速地进行故障识别，整个故障识别过程效率较高、成本较低，可代替作业工人实现自动化故障检测，有效降低人工检测造成的漏检和误检，提高故障检测的自动化程度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的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故障识别装置的结构示意图；图3为本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、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，对本专利技术实施例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作出创造性劳动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。图1示出了本专利技术实施例提供的一种故障识别方法的流程示意图。如图1所示，本专利技术实施例提供的故障识别方法，所述方法具体包括以下步骤：步骤101，获取目标位置的待识别图片，所述待识别图片中包括第一预设数目个图片单元。其中，目标位置可以动车组列车检修位置中的任一位置，以动车组列车的底盘为例，待识别图片可以为拍摄自底盘的图片。且拍摄工作可由自动化设备自动拍摄，无需人工去现场拍摄。为了提高故障识别精度，将待识别图片分割成第一预设数目个图片单元，后续单独针对每个图片单元进行故障识别。步骤102，根据预先建立的所述目标位置的强分类器组，对所述待识别图片进行故障识别；其中，所述强分类器组中包括与每个所述图片单元对应的强分类器，每个所述强分类器由第二预设数目个弱分类器级联构成。具体地，强分类器组包括与每个图片单元分别一一对应的强分类器，强分类器为用于迅速正确识别故障图片的分类器，当待识别的图片单元被强分类器成功分类，则所述图片单元对应的位置为故障状态。强分类器由第二预设数目个弱分类器级联构成，级联的过程对每个弱分类器以一定的权重进行组合。而弱分类器由多个图片单元对应的位置的故障图片经过多次迭代训练得到，将第二预设数目个弱分类器以一定权重组成一个强分类器，利用强分类器可实现在整幅待识别图片中快速查找故障，作为一种自适应增强算法，理论上错误率能够达到无限低。具体地，对于一张待识别图片，首先对其进行图片分割，得到第一预设数目个图片单元；再依据所述目标位置的强分类器组，分别对每个图片单元进行分类，由于强分类器的错误率无限低，若某个图片单元被成功分类，则该图片单元对应的位置处为故障位置。本专利技术上述实施例中，获取目标位置的待识别图片，待识别图片中包括多个图片单元，根据预先建立的所述目标位置的强分类器组，对所述待识别图片的每个图片单元进行故障识别，由于强分类器的错误率无限低，若图片单元被对应的强分类器成功分类，则该图片单元对应的位置处为故障位置。其中，待识别图片可由自动化设备自动拍摄，无需人工去现场拍摄；基于强分类器对图片单元进行故障识别，可准确、快速地进行故障识别，整个故障识别过程效率较高、成本较低，可代替作业工人实现自动化故障检测，有效降低人工检测造成的漏检和误检，提高故障检测的自动化程度。本专利技术解决了现有技术中，高铁动车组列车的故障的检测过程繁琐、耗时较长、误检和漏检概率高的问题。可选地，本专利技术实施例中，所述获取目标位置的待识别图片的步骤之前，所述方法包括：构建每个所述图片单元的强分类器；所述构建每个所述图片单元的强分类器的步骤，包括：第一步，获取所述图片单元的样本图像；其中，所述样本图像包括正样本以及负样本；所述正样本为所述图片单元对应位置的故障状态，所述负样本为所述图片单元对应位置的非故障状态；第二步，根据所述样本图像，得到所述图片单元的弱分类器；第三步，将第二预设数目个弱分类器级联，构成所述图片单元的强分类器。具体地，构建每个图片单元的强分类器的过程主要包括三步。第一步，获取所述图片单元的样本图像，可获取大量的样本图像，以提高强分类器的识别准确率。其中，所述样本图像包括正样本以及负样本；所述正样本为所述图片单元对应位置的故本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种故障识别方法，其特征在于，包括：获取目标位置的待识别图片，所述待识别图片中包括第一预设数目个图片单元；根据预先建立的所述目标位置的强分类器组，对所述待识别图片进行故障识别；其中，所述强分类器组中包括与每个所述图片单元对应的强分类器，每个所述强分类器由第二预设数目个弱分类器级联构成。

【技术特征摘要】
1.一种故障识别方法，其特征在于，包括：获取目标位置的待识别图片，所述待识别图片中包括第一预设数目个图片单元；根据预先建立的所述目标位置的强分类器组，对所述待识别图片进行故障识别；其中，所述强分类器组中包括与每个所述图片单元对应的强分类器，每个所述强分类器由第二预设数目个弱分类器级联构成。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标位置的待识别图片的步骤之前，所述方法包括：构建每个所述图片单元的强分类器；所述构建每个所述图片单元的强分类器的步骤，包括：获取所述图片单元的样本图像；其中，所述样本图像包括正样本以及负样本；所述正样本为所述图片单元对应位置的故障状态，所述负样本为所述图片单元对应位置的非故障状态；根据所述样本图像，得到所述图片单元的弱分类器；将第二预设数目个弱分类器级联，构成所述图片单元的强分类器。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本图像，得到所述图片单元的弱分类器的步骤，包括：根据第一预设算法，计算所述样本图像的积分图，并提取所述积分图的haar特征；根据第二预设算法，对所述haar特征进行第三预设数目次训练，得到所述图片单元的弱分类器。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标位置的待识别图片的步骤，包括：获取目标位置的视频文件；截取所述视频文件中，包括所述目标位置的待识别图片。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标位置为动车组列车的底盘位置；所述获取目标位置的视频文件的步骤，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李卓，张惟皎，
申请(专利权)人：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，中国铁道科学研究院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11