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基于机器视觉的高铁受电弓异物入侵检测关键技术研究

谭慧敏  
【摘要】:受电弓是安装在高速列车顶部,从接触网获取电能的关键部件。高速列车通过受电弓与接触线接触来获取所需电能,受电弓运行状态直接影响列车行车安全性。高速列车在运行过程中不可避免会遭遇异物入侵,如飞鸟、塑料袋以及镜头脏污等等,异物入侵会影响弓网受流质量并触发严重的弓网事故。若能及时检测异物并采取相应保护措施,将极大提升高速铁路运营安全性。既有高速列车装备了视频监控系统,通过安装在列车上的摄像机采集高速列车受电弓视频图像。本论文基于机器视觉基础理论与模型,研究了运动物体入侵受电弓以及脏污入侵镜头的检测算法,对受电弓视频进行实时异物入侵检测分析,实现了运动物体以及镜头脏污精确检测。主要研究内容如下:(1)针对物体入侵受电弓运动特征,设计了基于帧间差分法的运动物体检测模型。针对静止物体误报,研究设计了基于灰度、运动矢量以及边缘特征运动物体判别模型,进一步研究设计了基于运动矢量表检测方法,提高了算法检测实时性能。通过该运动物体检测模型,能够排除干扰,消除误报并正确检测运动物体入侵。(2)针对脏污入侵镜头位置不变的特点,设计了基于累加差分的检测模型。在脏污结构特征分析基础上,设计了融合灰度和结构的信息熵脏污检测算法,脏污检测算法具有较好鲁棒性,在视频一致性较差情况下,仍可进行脏污的准确检测。(3)选取所有异常样本及不同时间、不同场景的正常样本作为测试集,分别对运动物体检测模型和脏污入侵检测模型进行测试。运动物体检测模型结果显示鸟类入侵的正确识别准确率是100%,漏报率为0%;塑料袋悬挂受电弓的正确识别准确率为83.3%,漏报率是16.7%。脏污入侵检测模型精确度为100%,召回率为99.6%。实验结果表明运动物体检测模型以及脏污入侵检测模型均具有较高的精确率和召回率,能够有效的检测出列车运行过程存在的异物入侵,并给随车机械师提供报警信息,提升了故障处理及时性。


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