一种无监督学习接触网图像增强方法技术

本发明专利技术提供一种无监督学习接触网图像增强方法，包括：步骤一、采集图片得到接触网灰度图数据集；步骤二、筛选接触网灰度图数据集并将图片亮度从高到低排列得P组图像；步骤三、利用轻量级特征提取网络，输出Q层亮度曲线估计参数图；步骤四、将步骤二中图像逐像素点用Q层亮度曲线估计参数图进行Q轮像素点灰度值映射调整；步骤五、对步骤四中所得图像用无监督网络损失函数评估，若满足要求则输出；若不满足要求，则根据无监督网络损失函数导数对轻量级特征提取网络参数反向传播更新并返回步骤三；步骤六、将步骤五中输出图像整合得增强后的接触网图像。应用本发明专利技术的方法，提高了增强效率并降低了处理的成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及高速铁路自动图像识别领域，具体涉及一种无监督学习接触网图像增强方法。

技术介绍

1、由于高速铁路接触网系统常年运行在户外恶劣环境下，加之其结构组成复杂、包含数百种不同尺度的零部件，导致其故障时有发生，从而给高铁的安全运行带来安全隐患。根据中国铁路总公司关于牵引供电安全检测监测系统中的规定，需拍摄接触网系统的图片，然后使用计算机处理采集到的数据，从而判断接触网运行状态。从成本和通用性考虑,现有图像采集设备大多采用可见光ccd摄像机进行拍摄,可见光拍摄易受周围环境光影响；此外，接触网支撑装置分布面积大，补光装置并不能随时提供稳定的补光，因此，采集车采集得到的接触网图像存在过曝光、亮度不足、对比度低等质量问题。低亮度图像中接触网零部件特征不突出，对人工校验带来极大干扰，也阻碍了4c检测技术的检测精度，造成接触网支持装置零部件漏检，对列车的行车安全造成威胁。

2、目前，接触网状态检测领域常使用图像处理技术实现自动智能判别接触网系统的运行状态。该方法需要使用高质量的接触网图片数据，未经过处理的原始接触网图片数据会导致检测效果不佳。因此，为了本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种无监督学习接触网图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的无监督学习接触网图像增强方法，其特征在于，所述步骤一中采用铁路4C检测车进行图像采集。

3.根据权利要求1所述的无监督学习接触网图像增强方法，其特征在于，所述步骤二中将筛选后的图像集中的图像以5％-10％的差异进行亮度调整；P取[5，20]中的自然数。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的无监督学习接触网图像增强方法，其特征在于，所述轻量级特征提取网络由10层32×32的单通道2D卷积与2层32×32的单通道空洞卷积组成；Q取[8，15]中的自然数。

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【技术特征摘要】

1.一种无监督学习接触网图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的无监督学习接触网图像增强方法，其特征在于，所述步骤一中采用铁路4c检测车进行图像采集。

3.根据权利要求1所述的无监督学习接触网图像增强方法，其特征在于，所述步骤二中将筛选后的图像集中的图像以5％-10％的差异进行亮度调整；p取[5，20]中的自然数。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的无监督学习接触网图像增...

【专利技术属性】
技术研发人员：喻文彬，晏龙彪，伏松平，王亚玲，李卓民，
申请(专利权)人：中铁建电气化局集团第四工程有限公司，
类型：发明
国别省市：