一种智轨电车底盘故障检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智轨电车底盘故障检测方法及系统，本发明专利技术通过采集智轨电车经过时底盘的图像，并将相机正对每段车厢中部时的图像进行图像拼接，得到全景图像，通过全景图像上的目标特征数据，通过目标特征数据和故障标签，训练故障检测模型，训练完成的故障检测模型对待识别的全景图像的目标特征数据进行处理，得到智轨电车底盘故障情况，本发明专利技术解决了采用人工查看底盘图像进行故障检测的方法存在故障检测效率低的问题。在故障检测效率低的问题。在故障检测效率低的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种智轨电车底盘故障检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种智轨电车底盘故障检测方法及系统。

技术介绍

[0002]智能轨道快运系统在全国各地陆续开通运营，但在检修业务方面仍采用人工检修、管理为主，尤其是底盘，工作强度高，检修难度大。
[0003]现有智能轨道电车主要通过各个传感器监控各项机组运作时其传感信号是否存在异常，从而确定机组是否正常工作，但是这种方式其无法检测到智轨电车底盘是否故障。目前对于智能轨道电车底盘故障检测，采用人工查看底盘图像方式进行故障检测，但是由于智能轨道电车体积大，底盘面积广，人工方式故障检测效率低。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种智轨电车底盘故障检测方法及系统解决了采用人工查看底盘图像进行故障检测的方法存在故障检测效率低的问题。
[0005]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种智轨电车底盘故障检测方法，包括以下步骤：
[0006]S1、采集智轨电车经过时底盘的图像，并取相机正对每段车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智轨电车底盘故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集智轨电车经过时底盘的图像，并取相机正对每段车厢中部时的图像进行图像拼接，得到全景图像；S2、提取全景图像的目标特征数据；S3、根据目标特征数据和故障标签，训练故障检测模型；S4、采用训练完成的故障检测模型对待识别的全景图像的目标特征数据进行处理，得到智轨电车底盘故障情况。2.根据权利要求1所述的智轨电车底盘故障检测方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下分步骤：S11、采集智轨电车经过时底盘的图像；S12、采集智轨电车经过时的行驶速度；S13、根据行驶速度和行驶速度的采样间隔时间，得到每段车厢中部正对于相机的时间；S14、根据每段车厢中部正对于相机的时间，取对应时间拍摄的图像进行图像拼接，得到全景图像。3.根据权利要求2所述的智轨电车底盘故障检测方法，其特征在于，所述步骤S13包括以下分步骤：S131、初始化迭代参数I＝1，车厢编号n＝1；S132、根据第I次采集的行驶速度，计算第I次采集对应的行驶距离；其中，S
I
为第I次采集对应的行驶距离，v
i
为第i次采集的行驶速度，i为求和变量，t为采样间隔时间；S133、判断第I次采集对应的行驶距离是否在区间内，若是，则取当前时间作为相机正对于车厢中部的时间，并跳转至步骤S134，若否，则I自加1，并跳转至步骤S132，其中，th为误差因子，n为正整数，S为智轨电车长度，N为车厢数；S134、判断车厢编号n是否等于车厢数N，若是，则结束分步骤，若否，则将车厢编号n自加1，I自加1，并跳转至步骤S132。4.根据权利要求1所述的智轨电车底盘故障检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：S21、将全景图像灰度化，得到灰度图；S22、剔除灰度图的背景图，得到底盘图；S23、对底盘图提取目标特征数据。5.根据权利要求4所述的智轨电车底盘故障检测方法，其特征在于，所述步骤S22包括以下分步骤：S221、选取...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍国平，陈滔，陈杰，
申请(专利权)人：湖南中车智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：