一种接触网电联接线线夹螺母异常识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，公开了一种接触网电联接线线夹螺母异常识别方法及系统，包括以下步骤：检测定位步骤，通过引入自适应Anchor改进目标检测网络提取电联接线线夹图像；特征提取步骤，利用基于u2net的网络结构，提取电联接线线夹中螺栓头、螺母及导线图像；缺陷识别步骤，通过计算螺栓头与螺母距离，以及螺母与导线距离，判断螺母是否异常；本发明专利技术，通过上述步骤快速高效的识别接触网图像中的电联接线线夹异常情况，以实现及时发现电联接线线夹螺母缺失，规避因接触网的电联接线线夹螺母发生松动或者脱落等异常现象，造成接触线松弛，引发打弓等异常，以降低列车运行安全风险。险。险。

【技术实现步骤摘要】
一种接触网电联接线线夹螺母异常识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及接触网图像处理的
，具体涉及一种接触网电联接线线夹螺母异常识别方法及系统。

技术介绍

[0002]接触网是为轨道交通列车提供动力的装置，接触网健康程度与接触网平稳安全运行息息相关。由于接触网是由众多零部件组成的复杂系统，并且运行在室外环境中，受到振动、高温、高压的影响，不可避免的会产生一系列的缺陷，对列车的运行安全造成负面影响。其中，一种典型的缺陷是接触网的电联接线线夹螺母发生松动或者脱落等异常现象，造成接触线松弛，引发打弓等异常。
[0003]目前接触网电联接线线夹螺母缺陷主要采用人工定期巡视检测和技术人员查看电联接线线夹图像的方式，但存在劳动强度大、工作效率低、工作周期长、隐患不易发现等缺点，且易发生误检漏检，为了及时发现电联接线线夹螺母缺失，本专利专利技术提出了一种基于图像智能识别算法的接触网电联接线线夹螺母异常识别方法，能够快速高效、准确的地识别接触网图像中的电联接线线夹异常情况。相对于人工巡线的方式，通过图像智能识别算法的方式检测接触网装置故障，可大本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种接触网电联接线线夹螺母异常识别方法，其特征在于，包括如下步骤：检测定位步骤，通过引入自适应Anchor和mixup的yolov3网络模型，从接触网图像中定位电联接线线夹图像；特征提取步骤，利用u2net网络结构对所述电联接线线夹图像进行分割处理，提取得到电联接线线夹的连通域，并判断所述连通域是否有效，所述连通域包含螺栓头、螺母及导线中的任意一种及以上；缺陷识别步骤，计算有效连通域中螺栓头与螺母的空间距离，基于KM匹配算法，判断螺母是否缺失；当判断螺母未缺失时，计算螺母与导线的空间距离并与预设阈值比较，判断螺母是否松动。2.根据权利要求1所述的一种接触网电联接线线夹螺母异常识别方法，其特征在于，所述通过引入自适应Anchor和mixup的yolov3网络模型，从接触网图像中定位电联接线线夹图像，包括：利用所述自适应Anchor对电联接线线夹数据进行标注和训练；利用mixup对电联接线线夹数据进行增强。3.根据权利要求1所述的一种接触网电联接线线夹螺母异常识别方法，其特征在于，所述判断所述连通域是否有效，具体为：当所述连通域中同时存在螺栓头和螺母时，判断所述连通域有效；否则，判断所述连通域无效。4.根据权利要求1所述的一种接触网电联接线线夹螺母异常识别方法，其特征在于，所述特征提取步骤中，判断所述连通域是否有效后，还包括：对有效连通域进行分类处理，得到螺栓头连通域集合、螺母连通域集合和导线连通域集合。5.根据权利要求4所述的一种接触网电联接线线夹螺母异常识别方法，其特征在于，所述缺陷识别步骤，包括；基于图像二阶矩，分别计算所述螺栓头连通域集合中每个螺栓头中心点和所述螺母连通域集合中每个螺母中心点；计算第i个螺栓头中心点到第j个螺母中心点的空间距离。6.根据权利要求5所述的一种接触网电联接线线夹螺母异常识别方法，其特征在于，所述计算第i个螺栓头中心点到第j个螺母中心点的空间距离，具体公式为：；；；其中，P为螺栓头连通域集合；Q为螺母...

【专利技术属性】
技术研发人员：占栋，张金鑫，喻杨洋，李想，熊昊睿，张郭，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：