智能化无人巡检接触网缺陷识别系统技术方案

本发明专利技术属于人工智能技术领域，具体涉及智能化无人巡检接触网缺陷识别系统

【技术实现步骤摘要】
智能化无人巡检接触网缺陷识别系统


[0001]本专利技术属于人工智能
，具体涉及智能化无人巡检接触网缺陷识别系统
。

技术介绍

[0002]在铁路交通领域，接触网作为铁路供电的关键组成部分，在维持铁路交通的正常运行和安全方面扮演着重要角色
。
然而，接触网的运行状态受到多种因素的影响，包括气候
、
磨损
、
疲劳等，这些因素可能导致接触网产生各种缺陷和故障，从而影响铁路交通的正常运行
。
[0003]过去几十年中，随着科技的发展，铁路接触网的巡检方法逐渐从人工巡视转向自动化巡检，以提高巡检效率和准确性
。
最初的接触网巡检主要依赖于人工目视巡查，然而，这种方法存在着效率低下
、
漏检率高等问题
。
随着图像处理
、
机器学习等技术的进步，一些自动化巡检系统被引入，它们通过采集和分析接触网的图像数据，以实现对缺陷的检测和识别
。
[0004]然而，目前的自动化接触网巡检技术仍然存在一些问题：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
智能化无人巡检接触网缺陷识别系统，其特征在于，所述系统包括：图像获取装置
、
图像处理装置和缺陷识别装置；所述图像获取装置，用于获取目标区域的原始图像；所述图像处理装置，用于从原始图像中识别出接触网支撑结构的轮廓，然后使用形状描述符来表示接触网支撑结构的几何形状特征，使用纹理特征捕捉接触网电线特征；将接触网支撑结构的几何形状特征和接触网电线特征进行特征融合，得到特征矩阵，基于特征矩阵进行接触网分类，得到接触网的类别；所述缺陷识别装置，配置用于基于接触网的形状描述符和接触网的类别，进行接触网的缺陷识别，得到缺陷识别结果
。2.
如权利要求1所述的智能化无人巡检接触网缺陷识别系统，其特征在于，所述图像获取装置为无人机；所述无人机搭载有相机或摄像机；所述无人机按照预设的路径飞行，自动获取目标区域的原始图像
。3.
如权利要求2所述的智能化无人巡检接触网缺陷识别系统，其特征在于，所述图像获取装置从原始图像中识别出接触网支撑结构的轮廓的方法包括：使用不变差分滤波器去除原始图像中的噪声，具体包括：使用如下公式将原始图像与不变差分滤波核进行卷积，得到原始图像的去噪图像：；其中，为原始图像；为不变差分滤波核；表示卷积运算；使用
Sobel
滤波器在横轴和纵轴方向上计算去噪图像的梯度强度和梯度方向；在梯度方向上检查去噪图像的像素，如果像素是其邻居中的最大值，则保留，否则设置为0；定义两个阈值，分别为高阈值和低阈值；像素值高于高阈值的像素被直接标记为轮廓，像素值低于低阈值的像素被丟弃，像素值介于高阈值和低阈值之间的像素，如果它连接到强轮廓像素，则它也被认为是轮廓，否则被丟弃；完成从原始图像中识别出接触网支撑结构的轮廓
。4.
如权利要求3所述的智能化无人巡检接触网缺陷识别系统，其特征在于，所述不变差分滤波核使用如下公式进行表示：；其中，为不变差分滤波核，是高斯核的标准差，为像素的横坐标，为像素的纵坐标
。5.
如权利要求4所述的智能化无人巡检接触网缺陷识别系统，其特征在于，所述图像处理装置使用形状描述符来表示接触网支撑结构的几何形状特征的方法包括：基于识别出的接触网支撑结构的轮廓，使用如下公式，计算接触网支撑结构的归一化中心矩：；其中，是中心矩，使用如下公式计算得到：
和是接触网支撑结构的轮廓的质心坐标，和是阶数，用于描述形状的复杂度，取值范围均为0到3；为像素值；再使用如下公式，计算得到9个不变矩，作为形状描述符：；其中，为第一不变矩；为第二不变矩；为第三不变矩；为第四不变矩；为第五不变矩；为第六不变矩；为第七不变矩；为八不变矩；为第九不变矩；为接触网支撑结构的归一化中心矩，其中，和是阶数，取值范围均为0到
3。6.
如权利要求5所述的智能化无人巡检接触网缺陷识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：王威，廖峪，杨万兴，吴宗凯，袁智高，
申请(专利权)人：成都中轨轨道设备有限公司，
类型：发明
国别省市：