申请/专利权人：哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司

申请日：2019-12-12

公开（公告）日：2021-02-26

公开（公告）号：CN111080604B

主分类号：G06T7/00(20170101)

分类号：G06T7/00(20170101);G06T7/136(20170101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.02.26#授权;2020.05.22#实质审查的生效;2020.04.28#公开

摘要：一种铁路货车钩提杆折断故障图像识别方法，涉及货运列车检测技术领域，针对现有技术中传统的图像处理检测方式针对钩提杆部件本身泥渍、油渍影响，导致检测效率低的问题，一种铁路货车钩提杆折断故障图像识别方法，包括以下步骤:步骤一：获取钩提杆所在区域图像，作为样本数据集；步骤二：对样本数据集进行数据扩增；步骤三：对数据集中的图像进行标注；步骤四：将原始图像和标注图像生成数据集，并训练模型；步骤五：利用UNet网络模型对钩提杆区域进行预测，得到钩提杆的二值图像；步骤六：判断钩提杆是否折断，若是则进行故障报警，若否则执行步骤五。本发明可以提高故障检测的效率和准确率。

主权项：1.一种铁路货车钩提杆折断故障图像识别方法，包括以下步骤：步骤一：获取钩提杆所在区域图像，作为样本数据集；步骤二：对样本数据集进行数据扩增；步骤三：对数据集中的图像进行标注；步骤四：将原始图像和标注图像生成数据集，并训练模型；步骤五：利用UNet网络模型对钩提杆区域进行预测，得到钩提杆的二值图像；步骤六：判断钩提杆是否折断，若是则进行故障报警，若否则执行步骤五，所述判断钩提杆是否折断的具体步骤为：首先将途径货车图像使用深度学习网络将图像进行归一化后，使用训练好的网络模型完成钩提杆图像预测，并使预测结果的灰度值在0～1之间，针对预测图像乘以255，采用图像处理算法来判断杆和座的相对位置关系或杆的长度变化，若杆和座的相对位置关系发生变化，则认定为折断，若杆和座的相对位置关系未发生变化，则认定为未折断，若杆的长度小于设定阈值，则认定为折断，若杆的长度不小于设定阈值，则认定为未折断，若存在折断情况则上传至报警平台；其特征在于所述步骤四中，在每次图像进入模型训练时对图像进行归一化处理；所述归一化处理采用如下公式： 其中，maxxmn为图像灰度最大值，σ＝1e-10。

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权利要求：

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