基于HOG特征与二维Gabor小波变换的高铁接触网支撑装置耳片断裂故障检测

针对高速铁路接触网支撑结构中旋转双耳耳片断裂故障难以检测的问题,提出一种HOG(histogram of oriented gradients,梯度方向直方图)特征与二维Gabor小波相结合的图像检测方法。为实现旋转双耳在待检测图像中的定位,利用其正负样本的HOG特征对线性SVM分类器进行训练,对检测窗口内是否包含旋转双耳进行判别。为实现耳片断裂故障的可靠诊断,利用二维Gabor小波变换能量值对图像中的边缘信息进行筛选,进而对耳片断裂故障引起的故障裂痕进行识别。实验结果表明,本文提出的方法能在复杂的接触网支撑与悬挂装置图像中准确识别发生耳片断裂故障的旋转双耳部件,检测结果不受拍摄距离、拍摄角度以及曝光度等因素的影响,具有较高的使用价值。     

基于二代曲波变换的电气化铁路接触网连接装置旋转双耳不良状态检测

针对电气化铁路接触网连接装置中旋转双耳耳片状态检测问题,提出一种基于二代曲波变换的非接触式自动检测方法。为降低复杂背景对后期状态检测的干扰,利用快速鲁棒性特征SURF(Speeded-up Robust Features)匹配方法完成旋转双耳模板与待检测旋转双耳局部不变特征点的匹配,实现双耳快速初识别;然后应用Hough变换实现耳片固有特征识别及耳片精确定位;最后利用二代曲波变换的多方向性和各向异性特点分解耳片局部图像,通过曲波系数分布规律及统计特性判别耳片状态。实验表明,基于二代曲波变换的系统方法能在复杂图像中较准确地识别耳片断裂特征,为旋转双耳的状态检测提供一定参考。     

基于深度学习的高铁接触网旋转双耳开口销钉缺失故障检测

针对高速铁路接触网支撑装置中旋转双耳开口销钉缺失故障检测的问题,提出一种基于深度卷积神经网络和集成学习的故障检测方法。通过Faster R-CNN网络对旋转双耳整体进行精确定位;在整体定位结果的基础上,进一步完成对开口销钉的精确定位,最大程度上降低背景对故障检测的干扰;通过多个深度卷积神经网络提取开口销钉图像的多种特征,最终由多个线性SVM构成的集成分类器实现开口销钉缺失故障检测。实验结果表明:本方法能在复杂的接触网支撑装置图像中实现旋转双耳开口销钉的精确定位,并且在销钉的缺失故障检测中表现出较高的可靠性。     

高铁接触网旋转双耳销钉状态检测方法研究

针对高速铁路接触网支撑装置旋转双耳部件销钉的松脱与脱落问题,提出一种基于图像不变性目标定位及灰度分布规律特征的销钉不良状态检测方法。通过分析现场接触网支撑及悬挂装置图像,利用SIFT(Scale Invariant Feature transform)算法和改进的RANSAC(Random Sample Consensus)算法实现双耳部件的定位;采用Hough变换实现目标图像中双耳套筒倾角的提取,并将其旋转至水平方向,进而实现旋转双耳部分的分割;累加目标图像的竖直方向像素灰度值,确定销钉受力部分和两端非受力部分长度;归纳销钉正常工作及故障时这些长度间相关比值的范围,从而判断销钉的工作状态。实验表明,该方法能够较准确地实现销钉不良状态的检测。     

基于级联Faster R-CNN的高铁接触网支撑装置等电位线故障检测

在高速铁路接触网支撑与悬挂装置中,等电位线起到保证定位管与定位器间可靠电连接的作用。当其发生散股故障时,会对定位器支座造成电化学腐烛,甚至导致定位器与支座连接处断裂脱离,影响行车运行安全。针对高速铁路接触网支撑装置等电位线散股问题,提出一种基于级联Faster R-CNN目标定位的等电位线不良状态检测方法。通过分析接触网4C检测车采集到的接触网支撑及悬挂装置图像,利用第一级Faster R-CNN获得定位器支座部件特征并实现定位;利用第二级Faster R-CNN学习等电位线散股故障特征;通过对比分析等电位线正常及故障占比,实现等电位线正常与故障分类。实验表明,本方法能够较准确地实现等电位线不良状态检测,测试集识别准确率达到94.5%。     

接触网悬挂状态检测图像清晰度评价方法研究

接触网悬挂状态检测装置是通过高清相机对接触网进行图像采集,分析接触网零部件及悬挂状态,用于指导接触网的运行检修。科学、客观、合理地评价采集到的高清图像质量是保障检测质量的基本需求。分析接触网悬挂状态图像信息稀疏性、无参考性和多背景的特点,对比研究梯度特征、图像变换域、熵评价、点锐度和二次模糊5种评价方法,通过图像数据测试,验证了二次运动模糊算法对接触网悬挂状态图像清晰度评价的有效性,建议管理阈值设为0.3。     

基于加速区域卷积神经网络的高铁接触网承力索底座裂纹检测研究

针对高速铁路接触网支撑结构中承力索底座裂纹的问题,提出一种利用加速区域卷积神经网络与Beamlet变换相结合的图像检测方法。该方法使用加速区域卷积神经网络实现对承力索底座在待检测图像中的识别定位,然后根据定位的承力索底座图像特点,通过Radon变换等预处理操作对承力索底座疑似裂纹区域精确定位,最后使用基于Beamlet变换的局部链搜索算法快速得到裂纹信息,实现承力索底座裂纹故障的可靠诊断。实验表明:该方法能在复杂的接触网支撑与悬挂装置图像中准确定位识别承力索底座裂纹故障,对拍摄距离、拍摄角度以及曝光度等因素具有很好的适应性,且具有较高的检测效率。     

基于自编码器的接触网定位器底座开口销缺失识别算法研究

随着接触网故障检测技术的发展,接触网悬挂状态检测系统可得到接触网定位器的海量高清图像用于线下故障排查。为提高接触网定位器底座开口销缺失检测的准确性和效率,基于自编码器无监督网络模型,根据定位装置开口销区域的图像特征设计开口销缺失识别算法,并通过实际现场图像数据验证算法的有效性和通用性。试验分析表明,该算法对于背景复杂、光照不均等现场实际图像均具有良好的适应性,算法检测准确率达90%以上,可提高接触悬挂零部件缺陷检测效率,具有重要的实际工程意义。     

基于图像处理的接触网定位线夹目标检测

随着接触网故障检测技术的发展,接触网悬挂状态检测监测装置可得到接触网定位装置的海量高清图像用于线下故障排查。为提高故障检测的效率和准确性,基于图像处理技术,根据定位线夹区域的结构特征设计定位线夹目标区域的检测算法,并通过实际图像数据验证算法的有效性和通用性。该算法对于背景复杂、光照不均、含噪声等现场实际图像均具有良好的适应性,算法检测准确率达90%以上,极大提高了检测效率并为进一步的缺陷检测奠定了基础,具有重要的实际工程意义。     

基于卷积块注意力模块和双向特征金字塔网络的接触网支持装置检测方法研究

接触网支持装置是接触网悬挂状态检测监测图像分析的关键对象，对支持装置零部件的检测定位是实现缺陷自动分析的基础。针对接触网支持装置零部件种类多、尺寸差异大、存在遮挡、部分零部件相似度高等问题，提出一种融合卷积块注意力模块（convolutional block attention module,CBAM）和双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network,BiFPN）的接触网支持装置检测方法。在YOLO v5s网络模型基础上，该方法通过CBAM增强接触网支持装置的特征提取，结合BiFPN，实现不同零部件分辨率特征图的融合。利用4C装置获得的图像数据集，开展验证试验。试验结果表明，相对YOLO v5s网络模型，融合CBAM和BiFPN的接触网支持装置检测方法，网络平均精度mAP@0.5提高2.12%；能显著提升小目标检测效果，提高定位的准确性和稳定性，对接触网状态的智能分析有重要意义。     

高速铁路接触网承力索座识别与辅助承力索缺失故障检测方法研究

针对高速铁路接触网承力索座辅助承力索缺失的问题,基于DHOG特征及离散余弦变换特征增强提出辅助承力索缺失故障检测方法。该方法首先需对样本库图像提取DHOG特征,在此基础上训练AdaBoost分类器并给出承力索座的精确定位;其次使用离散余弦变换滤除图像背景信息,实现辅助承力索目标特征信息增强;随后通过可接受圆弧检测、圆弧段聚类拟合实现图像内的圆形检测和统计,并根据统计数目,给出故障判据,最终实现高铁接触网辅助承力索缺失的故障判断。实验结果表明本文方法在目标定位上具有较好的尺度、旋转不变性,在故障检测上具有较高的检测精度。     

基于几何特性的电气化铁路支撑装置管帽定位算法研究

针对接触网支撑装置图像(4C)中出现频率最高的管帽缺失故障,提出了一种基于几何特性的定位算法,实现了管帽区域的准确定位。首先对现场图像进行预处理;然后利用搜索阈值法二值化实现对支撑装置银色镀锌区域的提取;利用区域中心算法和最近像素定位法实现腕臂直线提取;最后根据支撑装置几何特性实现管帽区域的定位。实验表明,提出的定位算法能在复杂的接触网支撑装置图片中准确定位管帽区域。定位结果不受旋转、尺度、光照、支撑装置正反定位及图像中支撑装置主体结构是否完整等因素的影响,具有较高的实用价值和研究意义。     

基于4C图像弱监督检测的接触网开口销检测方法

接触网悬挂状态检测监测装置（4C检测装置）的应用有效指导了接触网设备的维修,提高了铁路行车安全性。除了传统的人工检测,目前大量的开口销图像依靠全监督视觉方法检测,且开口销在图像中占比较小,因此数据标注过程所需人力成本较大。本文提出基于弱监督的4C图像开口销检测方法,旨在仅对训练数据进行图像级标注即可完成目标检测任务,达到完善接触网开口销检测手段、提升检测效率及智能水平的目的。     

一种直流架空刚性悬挂接触网旋臂支撑方案

通过分析国内直流架空刚性悬挂接触网典型支撑悬挂结构特点及不足,提出一种适用于直流架空刚性悬挂接触网的水平旋转结构支撑方案,对方案的结构功能及特点进行阐述,分析了旋臂支撑结构特点、安装净空及性能参数.与传统悬挂方案相比,该方案具有明显优势,可为线路设计方案及设备选型提供参考.     

基于局部特征描述的高速铁路接触网斜撑套筒定位与故障检测

针对高速铁路接触网支撑装置斜撑套筒部件的螺钉松脱与脱落问题,提出一种基于采用局部特征描述的统计模式识别算法和螺钉灰度分布规律的图像检测方法。首先计算斜撑套筒部件正负样本的HOG特征,训练基于AdaBoost算法的级联分类器,实现接触网支撑装置图像中斜撑套筒部件的定位识别。为减少误匹配率,采用支持向量机分类器与AdaBoost分类器级联的方法完成目标的精确定位。对定位得到的斜撑套筒子图像利用Hough变换和边缘检测寻找分割直线分离螺钉和套筒,使螺钉可以被单独分析。实验表明,本文方法能够较准确地实现斜撑套筒2种不良状态的检测。     

基于特征匹配的接触网定位支座检测

针对高速铁路接触网的定位支座识别问题,提出利用图像处理技术中的特征匹配的方法对接触网综合检测车采集的接触网图像进行定位支座的检测,采用3种常见的特征描述子分别对定位支座进行旋转不变和尺度不变的特征点检测,对SURF和ORB特征描述点用欧式距离进行匹配,采用汉明距离对FREAK描述子进行匹配。试验表明SURF的匹配效果最好,性能最佳,该方法能够进行实际运用。     

基于深度自编码网络的接触网开口销缺失识别

在对接触网悬挂装置状态进行检测时,因为缺少开口销缺失的样本,智能识别难以保证较高的准确率。本文提出了一种基于YOLO v2检测算法与深度降噪自编码网络的接触网开口销缺失识别方法,实现对开口销的定位及定位后开口销图像重构,通过分析重构误差判断接触网开口销是否缺失。试验证明该方法能有效识别开口销缺失情况。     

钢质旋转双耳线夹松动原因分析

旋转双耳线夹是接触网上的重要受力零件,若出现松脱会导致接触网发生断线事故。从试验和理论2个方面论述钢质旋转双耳线夹发生松动的原因并提出改进建议。     

繁忙干线同期移设既有接触网混凝土柱及悬挂装置

近期，繁忙电铁京广干线200km/h提速标准线建设不断加快，工务线路小半径曲线改为大半径曲线施工是200km提速标准线建设重要组成部分，而工务线路拨移无法保证线路两侧接触网混凝土柱及悬挂的既有标准参数，这要求接触网混凝土柱及悬挂随线路变化进行重新移设施工改造。在移设接触网混凝土柱及悬挂施工改造中常采取新混凝土柱代替既有混凝土柱，在新混凝土柱上装新支撑装置倒装悬挂，清除既有混凝土柱及支撑装置，该方案涉及购置新料、调用起重机械、占用正线大量的天窗点等诸多问题。因此，结合多年的既有线接触网施工经验，提出了繁忙电铁干线同期移设既有接触网混凝土柱及悬挂的方案，供同仁参考。     

基于红外检测的铁路接触网关键区域故障研究

根据铁路接触网实际情况,分析了铁路运营线路接触悬挂、线夹、绝缘零部件及关键零部件存在的故障类型,介绍了目前在铁路系统广泛应用的红外检测技术,设计了一种车载式接触网红外巡视装置,分析了各种环境因素给红外检测带来的影响及消除各种影响的措施。