【技术实现步骤摘要】
一种铁路动车抗蛇行减震器安装座异物检测方法
本专利技术涉及图像处理
，具体为一种铁路动车抗蛇行减震器安装座异物检测方法。
技术介绍
铁路动车抗蛇行减震器安装座上存在异物会对动车的安全运行存在一定影响，但传统的人工查图检测方法的时间与人力成本高，由于人员疲劳等现象也容易出现误检、漏检现象。又由于异物的颜色与雨水在安装座上形成的印子相似，采用计算机模拟的自动化检测方法也面临着误检率高的问题，因此十分有必要提出一种采用计算机模拟的且误检率低的自动化异物检测方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是：针对现有技术针对铁路动车抗蛇行减震器安装座上异物检测准确率低的问题，提出一种铁路动车抗蛇行减震器安装座异物检测方法。本专利技术为了解决上述技术问题采取的技术方案是：一种铁路动车抗蛇行减震器安装座异物检测方法，包括以下步骤：步骤一：获取动车过车图像，并截取过车图像中抗蛇行减振器安装座区域图像；步骤二：将抗蛇行减振器安装座上存在异物的图像作为正样本，抗蛇行减振器安装座上不存在异物和不存在异物但...
【技术保护点】
1.一种铁路动车抗蛇行减震器安装座异物检测方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤一：获取动车过车图像，并截取过车图像中抗蛇行减振器安装座区域图像；/n步骤二：将抗蛇行减振器安装座上存在异物的图像作为正样本，抗蛇行减振器安装座上不存在异物和不存在异物但存在雨水印的图像作为负样本；/n步骤三：对正样本图像中的异物进行标注，构成数据集；/n步骤四：对数据集进行数据扩增，对扩增后的数据集进行Gamma校正；/n步骤五：对校正后的数据集中图像采用多尺度形态学运算进行重构；/n步骤六：提取重构后的图像中的候选框，并对候选框图像进行多结构HOG特征与空间熵、谱熵特征提取；/n步骤七：将多...
【技术特征摘要】
1.一种铁路动车抗蛇行减震器安装座异物检测方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一：获取动车过车图像，并截取过车图像中抗蛇行减振器安装座区域图像；
步骤二：将抗蛇行减振器安装座上存在异物的图像作为正样本，抗蛇行减振器安装座上不存在异物和不存在异物但存在雨水印的图像作为负样本；
步骤三：对正样本图像中的异物进行标注，构成数据集；
步骤四：对数据集进行数据扩增，对扩增后的数据集进行Gamma校正；
步骤五：对校正后的数据集中图像采用多尺度形态学运算进行重构；
步骤六：提取重构后的图像中的候选框，并对候选框图像进行多结构HOG特征与空间熵、谱熵特征提取；
步骤七：将多结构HOG特征与空间熵、谱熵特征串联起来，作为候选框的特征，将候选框的特征作为输入，对SVM进行训练，得到初始SVM分类器，利用正负样本对初始SVM分类器的输出进行检测，将检测错误的图像进行数据扩增操作，将扩增后的数据放入训练集中重新训练初始SVM分类器，得到最终的SVM分类器。
2.根据权利要求1所述的一种铁路动车抗蛇行减震器安装座异物检测方法，其特征在于所述数据扩增包括旋转、裁剪和拉伸变换。
3.根据权利要求1所述的一种铁路动车抗蛇行减震器安装座异物检测方法，其特征在于所述多尺度形态学运算的具体步骤为：
步骤A：对原始图像进行3个不同尺度的下采样操作，得到3个不同尺度的下采样图像；
步骤B：对于每个尺度的下采样图像做快速傅里叶变化，得到图像的频域信号，采用高通滤波器滤除图像频域信号中的高频信号，将经过滤波后的图像频域信号通过傅里叶反变换恢复成时域图像，3个尺度的下采样图像得到3个尺度的经过傅里叶反变换恢复成的时域图像；
步骤C：对不同尺度的经过傅里叶反变换恢复成的时域图像分别进行膨胀操作，采用的膨胀模板为相应尺度的下采样图像；
步骤D：将经过处理的3个尺度的下采样图像分别上采样到原始图像大小，将3个上采样的图像融合成最终的多尺度形态学运算重构图像。
4.根据权利要求1所述的一种铁路动车抗蛇行减震器安装座异物检测方法，其特征在于所述多结构HOG特征提取过程为：
步骤1：采用选择搜索算法从经过多尺度形态学运算重构的图像中搜索候选框，并将候选框的尺寸统一到112*224；
步骤2：计算候选框图像中每个像素的梯度方向和梯度大小；
步骤3：将候选框图像相邻8*8像素组成一个细胞单元，并统计一个细胞单元内的多结构梯度直方图，统计的过程为：将一个细胞单元的8*8个像素划分为16个2*2的结构、4个4*4的结构和1个8*8的结构，分别统计每个结构内的梯度直方图，每个结构得到一个特征向量，然后将16个2*2结构的特征向量进行最大值池化，4个4*4结构的特征向量进行最大值池化，1个8*8结构的特征向量进行最大池化，将最大值池化后的...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩旭，
申请(专利权)人：哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23
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