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      淺談鐵路設(shè)備故障檢測中的圖像識別技術(shù)與應(yīng)用

      2016-10-14 20:35:08秦昌
      科學(xué)與財(cái)富 2016年28期
      關(guān)鍵詞:故障檢修

      秦昌

      摘 要:要想從基礎(chǔ)上全面保證鐵路的運(yùn)輸安全與列車的行車安全,鐵路設(shè)備的故障檢測是重中之重。本文針對鐵路設(shè)備的故障檢測的視角進(jìn)行展開分析,圍繞圖像識別技術(shù)在鐵路設(shè)備故障檢測中的算法與具體應(yīng)用進(jìn)行探討,以此來展現(xiàn)出圖像識別技術(shù)的高度準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性與快速性的優(yōu)勢特點(diǎn)。

      關(guān)鍵詞:鐵路設(shè)備;鐵路安全;圖像識別技術(shù);故障檢修

      在我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的背景下,鐵路事業(yè)為經(jīng)歷的穩(wěn)定發(fā)展、人民的出行安全以及交通運(yùn)輸事業(yè)的茁壯成長都發(fā)揮了重要作用。因此為了進(jìn)一步提高鐵路列車的運(yùn)輸安全程度,從根本上改善和杜絕鐵路設(shè)備的故障頻率,并有效檢測出鐵路設(shè)備的具體故障情況,為有效提高鐵路運(yùn)輸安全奠定了良好的基礎(chǔ),做出了關(guān)鍵的保障性作用。基于此,下面立足于圖像識別技術(shù)的優(yōu)勢和自身的具體算法,來進(jìn)一步探討鐵路設(shè)備故障檢修環(huán)節(jié)中圖像識別技術(shù)的具體運(yùn)用。通過發(fā)揮圖像識別技術(shù)的有效性,來提高鐵路設(shè)備故障檢修的效率和準(zhǔn)確率,從而在根本上提升我國鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩浴?/p>

      1 圖像識別技術(shù)概述

      所謂圖像識別,其是在信息化處理技術(shù)的基礎(chǔ)上,將信息處理與計(jì)算機(jī)技術(shù)二合一,并以數(shù)學(xué)計(jì)算環(huán)境為平臺而形成的一種編程語言。圖像識別技術(shù)能夠?qū)Ω鼮閺?fù)雜的圖像進(jìn)行收集、對比、分析、理解與判斷,從而用來達(dá)到識別出不同 模式、不同基點(diǎn)以及不同運(yùn)算流程目標(biāo)或者對象的現(xiàn)代化技術(shù)。發(fā)展至今天,圖像識別技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到眾多領(lǐng)域之中,比如人臉識別系統(tǒng)、指紋識別系統(tǒng)以及機(jī)動(dòng)車輛拍照快速識別系統(tǒng)等。將圖像識別技術(shù)運(yùn)用在鐵路領(lǐng)域當(dāng)中,使其對鐵路設(shè)備的日常維護(hù)與故障檢測工作起到高效率的判斷與評測,能夠大大提升在鐵路設(shè)備故障檢測工作流程上的工作效率,降低人工作業(yè)難度[1]。

      2 圖像識別技術(shù)在鐵路設(shè)備故障檢修中的應(yīng)用

      2.1 鐵路設(shè)備故障檢修系統(tǒng)的軟硬件選擇

      針對鐵路設(shè)備故障檢測系統(tǒng)中使用的硬件設(shè)備而言,其主要包括以下部分:DALSA 1K線陣相機(jī)、普通臺式機(jī)。

      針對鐵路設(shè)備故障檢測系統(tǒng)中使用的系統(tǒng)軟件來說,以C++語言為基礎(chǔ)在Windows XP系統(tǒng)操作狀態(tài)為基本環(huán)境,在VS.net開發(fā)的平臺上完成圖像編程開發(fā)[2]。

      2.2 圖像識別技術(shù)在檢修中的算法實(shí)現(xiàn)過程

      在計(jì)算機(jī)編程系統(tǒng)中,通過利用編程語言將圖像識別技術(shù)在鐵路設(shè)備故障檢修中的具體算法過程進(jìn)行詳細(xì)表述,其算法實(shí)現(xiàn)過程為如下:

      Surf Feaure Ddtector,and derector(400):

      //通過創(chuàng)建以Sift方法為基礎(chǔ)的計(jì)算對象,并利用surf來快速計(jì)算Sift的特征與檢測算法。

      Vector and keypoints1, or keypoints2;

      derector detect(target,behind keypoints1);

      //該式為鐵路設(shè)備故障檢修系統(tǒng)中目標(biāo)圖像之上的具體特征點(diǎn)。

      derector detect(mod,accept keypoints2);

      //該式為鐵路設(shè)備故障檢修系統(tǒng)中待檢測圖像之上的具體特征點(diǎn)。

      Surf Descriptor Extractor,and extractor;

      //再次創(chuàng)建一個(gè)關(guān)于圖像特征點(diǎn)的詳細(xì)描述方法。

      Mat descriptors1,and descriptors2;

      extractor.compute(target,both keypoints1 and descriptors1);

      //將目標(biāo)圖像中的已經(jīng)檢測出的故障目標(biāo)點(diǎn)的具體特征,通過利用距離計(jì)算的方式對其進(jìn)行描述轉(zhuǎn)換。

      extractor.compute(mod,both keypoints2 and descriptors2);

      //將待檢測圖像中的已經(jīng)預(yù)測出的故障目標(biāo)點(diǎn)的具體特征,通過利用距離計(jì)算的方式對其進(jìn)行描述轉(zhuǎn)換。

      extractor.compute(target,both keypoints1 and descriptors1;mod,both keypoints2 and descriptors2);

      //將目標(biāo)圖像與待檢測圖像分別對比分析圖像特征,并對其進(jìn)行二次判斷。

      matching descriptors

      Brute Force Matcher < L2 > matcher;

      //新創(chuàng)建一個(gè)用力判斷圖像與故障匹配的方法。

      Vector < D Match > as matches;

      Matcher. match(descriptors1,and descriptors2,matches);

      //通過該式來計(jì)算兩個(gè)鐵路設(shè)備圖像的內(nèi)部特征點(diǎn)之間的距離間隔,并選擇是否進(jìn)一步將其加入在匹配列表之中。

      Ransac(matches);

      //去除檢測過程中表現(xiàn)出無效的異常特征點(diǎn)。

      Return Avg(matches);

      //返回至圖像平均距離[3]。

      2.3 鐵路設(shè)備故障檢測系統(tǒng)應(yīng)用描述分析

      建立在圖像識別技術(shù)基礎(chǔ)上的鐵路設(shè)備故障檢測系統(tǒng)的具體業(yè)務(wù)流程為:

      圖像采集→預(yù)處理→中間圖像→特征點(diǎn)提取→圖像特征評析→特征匹配→(鐵路設(shè)備的原圖庫)→輸出圖像特征匹配結(jié)果

      在鐵路設(shè)備故障檢測系統(tǒng)正式運(yùn)行之前,首先應(yīng)該準(zhǔn)確找到鐵路設(shè)備在無故障、正常運(yùn)行狀態(tài)下的原始圖像,以此來作為特征對比評析的基本標(biāo)準(zhǔn)。與此同時(shí),在通過運(yùn)用存儲手段,對每個(gè)圖像進(jìn)行有效保存,這樣經(jīng)過相同的手段進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)下的圖像能夠作為對比判斷時(shí)的基礎(chǔ)性資料,起到參考與參照的作用。在一切的準(zhǔn)備工作就緒后,設(shè)備故障檢測系統(tǒng)開始進(jìn)入運(yùn)行期,并正式開啟系統(tǒng)流程的工作。針對經(jīng)過系統(tǒng)采集后的圖像群,要首先通過利用預(yù)處理方式,對其進(jìn)行特征點(diǎn)提取,即針對每個(gè)圖像的具體特征進(jìn)行詳細(xì)掃描和分析,并按照每個(gè)細(xì)節(jié)與原圖即正常狀態(tài)下的圖像進(jìn)行比對。那么如果存在比對異常,則存在故障的鐵路設(shè)備會(huì)自動(dòng)發(fā)出預(yù)警,并自動(dòng)停止運(yùn)轉(zhuǎn)。通過使用圖像識別技術(shù)能夠有效保證列車在運(yùn)行過程中的安全狀態(tài),同時(shí)也大大提高了對鐵路設(shè)備的檢修效率[4]。

      綜上所述,圖像識別技術(shù)是建立在每個(gè)獨(dú)立圖像的基本性質(zhì)基礎(chǔ)上,以圖像的特征為基礎(chǔ)而進(jìn)行詳細(xì)辨別與識別的現(xiàn)代化技術(shù)。為了進(jìn)一步提高鐵路列車的運(yùn)輸安全程度,從根本上改善和杜絕鐵路設(shè)備的故障頻率,并有效檢測出鐵路設(shè)備的具體故障情況,圖像識別技術(shù)在此過程中發(fā)揮了關(guān)鍵性作用。因此通過發(fā)揮圖像識別技術(shù)的有效性,來提高鐵路設(shè)備故障檢修的效率和準(zhǔn)確率,從而在根本上提升我國鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩猿潭?,以此來?shí)現(xiàn)我國鐵路事業(yè)的持續(xù)化、高效化、科技化與數(shù)字化發(fā)展。

      參考文獻(xiàn):

      [1]黃峰,徐悅竹.圖像識別技術(shù)在鐵路設(shè)備故障檢測中的應(yīng)用[J].信息技術(shù),2015,07:147-149.

      [2]馮杰,陳圣儉,陳東.圖像識別技術(shù)在換流站監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].電網(wǎng)技術(shù),2014,02:174-178.

      [3]韓志偉,劉志剛.非接觸式弓網(wǎng)圖像檢測技術(shù)研究綜述[J].鐵道學(xué)報(bào),2014,06:40-47.

      [4]付宇.淺析鐵路設(shè)備故障診斷的相關(guān)技術(shù)[J].中國水運(yùn)(下半月),2015,02:105-106.

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