一種在接觸網(wǎng)圖像中智能識(shí)別絕緣子裂損的方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及對高鐵接觸網(wǎng)的圖像進(jìn)行處理的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種在接觸網(wǎng)圖 像中智能識(shí)別絕緣子裂損的方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 十二五期間，我國已成為世界高速鐵路里程第一大國，高速鐵路的快速發(fā)展和運(yùn) 營品質(zhì)的需求，對于鐵路牽引供電系統(tǒng)設(shè)備的安全運(yùn)行提出了更高的要求。接觸網(wǎng)是電氣 化鐵路牽引供電系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備，具有露天設(shè)置、動(dòng)態(tài)工作、沿線無備用等特殊性，因而也 是牽引供電系統(tǒng)中最薄弱的環(huán)節(jié)。一旦發(fā)生故障將直接影響牽引供電系統(tǒng)的正常運(yùn)行，甚 至危害列車的行車運(yùn)營安全。為確保動(dòng)車組運(yùn)營秩序和提高動(dòng)車組的供電安全性、可靠性， 《高速鐵路供電安全檢測監(jiān)測系統(tǒng)（6C系統(tǒng)）總體技術(shù)規(guī)范》正式發(fā)布實(shí)施。其中，接觸網(wǎng) 懸掛狀態(tài)檢測監(jiān)測系統(tǒng)（4C)通過對接觸網(wǎng)支持與懸掛裝置零部件進(jìn)行高精度成像監(jiān)測與 故障自動(dòng)識(shí)別，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并排除故障隱患，以保障接觸網(wǎng)懸掛系統(tǒng)處于良好工作狀態(tài)。
[0003] 絕緣子是接觸網(wǎng)支持懸掛裝置的關(guān)鍵部件之一，起著懸掛裝置中帶電部分與絕緣 部分的電氣隔離及對懸掛裝置的支撐作用。由于長期工作在陽光曝曬、化學(xué)物質(zhì)腐蝕、強(qiáng)電 磁場、強(qiáng)機(jī)械應(yīng)力的環(huán)境中，加上本身材質(zhì)、制造工藝水平限制等因素，極易老化，易出現(xiàn)由 雷電、污穢等引起的閃絡(luò)放電而導(dǎo)致的裂損等不良狀態(tài)，使其絕緣性能降低，嚴(yán)重時(shí)導(dǎo)致瓷 瓶斷裂甚至影響行車運(yùn)營安全。
[0004] 當(dāng)前，新型接觸網(wǎng)安全巡檢裝置的推廣應(yīng)用，已大大降低了接觸網(wǎng)巡檢工作的耗 時(shí)和巡檢人員的勞動(dòng)強(qiáng)度。對于一個(gè)接觸網(wǎng)工區(qū)來說，50位工人步行巡檢1個(gè)月的工作量 現(xiàn)在僅需一個(gè)職工花3天或一周即可完成管轄范圍內(nèi)線路的圖像采集工作。然而，大量的 圖像數(shù)據(jù)卻需要耗費(fèi)判讀人員較長時(shí)間認(rèn)真仔細(xì)觀看才能做到不遺漏異常圖像。因此，如 何利用接觸網(wǎng)巡檢圖像高效智能識(shí)別接觸網(wǎng)裝置故障已成為接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)檢測監(jiān)測系 統(tǒng)（4C)的研究重心。
[0005] 因而，以具有對行車影響小且能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測的圖像處理、智能識(shí)別技術(shù)為核心 的絕緣子狀態(tài)監(jiān)測檢測與故障識(shí)別系統(tǒng)對于保證接觸網(wǎng)安全運(yùn)行具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意 義。
[0006]目前，接觸網(wǎng)絕緣子識(shí)別定位方法主要有：模板匹配法，通過絕緣子模板匹配及每 片絕緣子高光反射點(diǎn)擬合直線滿足一定角度的特性實(shí)現(xiàn)絕緣子的定位，該方法對于拍攝時(shí) 光源的角度及亮度有較高要求。二代曲波法，利用方向性濾波來識(shí)別圖像中絕緣子，通過與 絕緣子方向一致的形態(tài)學(xué)膨脹腐蝕對曲波分解系數(shù)進(jìn)行修正，最終定位絕緣子。SURF特征 匹配法，通過樣本絕緣子的SURF特征描述匹配識(shí)別并定位接觸網(wǎng)懸掛裝置圖像中的絕緣 子。
[0007] 接觸網(wǎng)絕緣子故障檢測方法主要有：小波奇異性特征實(shí)現(xiàn)絕緣子異物檢測，能量 條帶法判斷夜間瓷質(zhì)絕緣子片缺失及夾雜異物故障等，其故障檢測原理均基于絕緣子圖像 明暗交錯(cuò)的特性。
[0008] 目前采用的接觸網(wǎng)絕緣子識(shí)別定位及故障檢測的方法由于其對于亮度和瓷釉反 光特性有較大依賴，均只適用于夜間拍攝質(zhì)量較好的瓷質(zhì)絕緣子，并不具有普遍性。且由于 對拍攝角度及參數(shù)有較高要求，僅適用于識(shí)別片缺失與片間異物等大范圍缺陷，對于面積 較小的裂損與閃絡(luò)并不敏感。
[0009] 申請?zhí)枮镃N201310131380. 8的專利公開了一種基于高鐵接觸網(wǎng)絕緣子曲線狀和 點(diǎn)狀奇異性特征的不良狀態(tài)檢測方法，包括以下步驟：在夜間對接觸網(wǎng)的拍攝得到待檢測 的絕緣子圖像；待檢測絕緣子圖像進(jìn)行對比度增強(qiáng)及高斯濾波去噪處理；通過Radon變換 確定圖像中絕緣子的大致方向；然后采用二代曲波變換的曲線狀奇異性特征定位絕緣子并 微調(diào)角度；最后利用二代曲波變換的曲線狀奇異性特征和小波變換的點(diǎn)狀奇異性特征判斷 絕緣子不良狀態(tài)。本發(fā)明可快速正確識(shí)別絕緣子，并有效判斷絕緣子是否發(fā)生裂損與夾雜 異物的不良狀態(tài)及不良狀態(tài)的類型。實(shí)際輸入量為待測的圖像，實(shí)際輸出量為已經(jīng)定位出 絕緣子的圖片和不良狀態(tài)檢測的結(jié)果數(shù)據(jù)，識(shí)別效果良好，判斷結(jié)果準(zhǔn)確可靠。但這樣的方 法只能適用于夜間拍攝質(zhì)量較好的瓷質(zhì)絕緣子。
[0010] 針對其他方法對亮度和瓷釉反光特性有較大依賴，只能適用于夜間拍攝質(zhì)量較好 的瓷質(zhì)絕緣子的技術(shù)問題，CN 201510217820. 0公開了一種定位絕緣子的方法，采用對光照 變化具有較好適應(yīng)性的梯度方向直方圖特征進(jìn)行粗定位，進(jìn)一步利用局部二值化結(jié)合分區(qū) 域Otsu閾值法處理粗定位后的感興趣區(qū)域，對于亮度和瓷釉反光特性敏感度有所降低，可 適用于全時(shí)段拍攝的瓷質(zhì)絕緣子和夜間拍攝的復(fù)合絕緣子，具有一定普適性；采用自適應(yīng) 仿射變換校正絕緣子傘裙的弧度，對于拍攝角度等參數(shù)適應(yīng)性較好；分三段分別灰度投影 并檢測提高了對故障的敏感度及識(shí)別定位的準(zhǔn)確性，可識(shí)別片缺失與片間異物等缺陷，特 別是對于面積較小的裂損、閃絡(luò)與污穢同樣適用；可調(diào)整敏感度滿足檢測不同大小缺陷的 需求；同時(shí)，本系統(tǒng)利用現(xiàn)有接觸網(wǎng)巡檢裝置拍攝的圖像高效智能識(shí)別絕緣子裂損、閃絡(luò)、 污穢等不良狀態(tài)，大大降低接觸網(wǎng)巡檢后圖像分析工作的耗時(shí)和故障判讀人員的勞動(dòng)強(qiáng) 度。
[0011] 但上述的方法都只能實(shí)現(xiàn)絕緣子的定位，后續(xù)的絕緣子檢測還是只能通過人工來 完成，人工進(jìn)行絕緣子是否裂損的識(shí)別工作量大，且容易漏檢。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0012] 針對上述人工識(shí)別絕緣子是否裂損存在不易發(fā)現(xiàn)、耗時(shí)的技術(shù)問題，本發(fā)明公開 了一種在接觸網(wǎng)圖像中智能識(shí)別絕緣子是否裂損的方法，本發(fā)明還公開了一種在接觸網(wǎng)圖 像中智能識(shí)別線絕緣子是否裂損的系統(tǒng)。
[0013] 本發(fā)明公開了一種在接觸網(wǎng)圖像中智能識(shí)別絕緣子裂損的方法，其具體包括以下 的步驟：步驟一、預(yù)先訓(xùn)練第一分類器，得到第一 SVM模型，具體為把接觸網(wǎng)圖片中的絕緣 子作為正樣本，其余部分作為負(fù)樣本，計(jì)算所有樣本的特征；步驟二、預(yù)先訓(xùn)練第二分類器， 得到第二SVM模型，具體為把絕緣子圖片中有裂損的絕緣子片作為正樣本，其余部分作為 負(fù)樣本，計(jì)算所有樣本的特征；步驟三、采用步驟一訓(xùn)練的第一 SVM模型定位出圖片中絕緣 子的位置；步驟四，采用步驟二訓(xùn)練的第二SVM模型，根據(jù)步驟三獲得的絕緣子來定位此絕 緣子是否有裂損的絕緣子片，如果定位成功表示此絕緣子有裂損，反之是完好的絕緣子。 采用兩個(gè)分類模型，一個(gè)用于絕緣子定位，一個(gè)用于裂損絕緣子的識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)了絕緣子 裂損的智能識(shí)別，避免了人工識(shí)別帶來的問題。
[0014] 更進(jìn)一步地，上述第一 SVM模型采用LBP特征+SVM分類器訓(xùn)練得到，第二SVM模 型采用H0G特征+SVM分類器訓(xùn)練得到。根據(jù)不同的特性選擇不同的特征進(jìn)行識(shí)別，提高了 識(shí)別的效率和準(zhǔn)確度。
[0015] 更進(jìn)一步地，上述方法還包括當(dāng)拍攝到的接觸網(wǎng)圖像是2900萬像素時(shí)，將絕緣子 圖像縮小16倍；當(dāng)拍攝到的接觸網(wǎng)圖像是1600萬像素時(shí)，將絕緣子圖像縮小10倍。將圖 片進(jìn)行縮小，提高了識(shí)別的效率，針對不同的像素采用不同的縮小倍數(shù)，方便后續(xù)處理，提 高識(shí)別速度。
[0016] 更進(jìn)一步地，上述方法還包括，當(dāng)絕緣子是平腕臂時(shí)，絕緣子圖像旋轉(zhuǎn)±25度，當(dāng) 絕緣子是斜腕臂時(shí)，絕緣子圖像旋轉(zhuǎn)±45度。根據(jù)不同的腕臂，進(jìn)行不同角度的旋轉(zhuǎn)，盡量 統(tǒng)一絕緣子方向，從而方便后續(xù)的查看。
[0017] 更進(jìn)一步地，上述定位絕緣子的過程還包括：31.把圖像進(jìn)行灰度增強(qiáng)；32.二值 化圖像；33.計(jì)算二值化圖像的積分圖；34.計(jì)算滑動(dòng)窗口的積分，其中積分是圖像灰度值 的累加和，如果滿足積分閾值，則計(jì)算LBP特征；35.把LBP特征向量送入第一 SVM分類器； 36.把分類結(jié)果滿足絕緣子的滑動(dòng)矩形框進(jìn)行合并；37.輸出最終的合并后的絕緣子矩形 框作為定位后的絕緣子。
[0018] 更進(jìn)一步地，上述合并算法采用兩兩矩形框相交判定算法，具體為當(dāng)兩個(gè)矩形的 中心坐標(biāo)之差的絕對值小于等于他們的高度或者寬度一半之和，判定兩個(gè)矩形框相交，則 將兩個(gè)矩形框進(jìn)行合并。
[0019] 本發(fā)明還公開了一種在接觸網(wǎng)圖像中智能識(shí)別絕緣子裂損的系統(tǒng)，其具體包括 第一建模單元、第二建模單元、絕緣子定位單元和裂損識(shí)別單元；所述第一建模單元用于訓(xùn) 練第一分類器，得到第一 SVM模型，把接觸網(wǎng)圖片中的絕緣子作為正樣本，其余部分作為負(fù) 樣本，計(jì)算所有樣本的特征；所述第二建模單元用于訓(xùn)練第二分類器，得到第二SVM模型， 把絕緣子圖片中有裂損的絕緣子片作為正樣本，其余部分作為負(fù)樣本，計(jì)算所有樣本的特 征；所述絕緣子定位單元用于根據(jù)訓(xùn)練的第一 SVM模型定位出圖片中絕緣子的位置；所述 裂損識(shí)別單元用于根據(jù)訓(xùn)練的第二SVM模型來判斷定位出的絕緣子是否有裂損的絕緣子 片，當(dāng)?shù)诙VM模型定位成功表示此絕緣子有裂損，反之是完好的絕緣子。
[0020] 更進(jìn)一步地，上述第一分類器為LBP特征+SVM分類器，第二分類器為H0G特征 +SVM分類器。
[0021] 通過采用以上的技術(shù)方案，本發(fā)明具備以下的有益效果：通過采用兩個(gè)分類器，一 個(gè)用于絕緣子定位，一個(gè)用于絕緣子裂損的識(shí)別。從而實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別絕緣子的裂損。
【具體實(shí)施方式】：
[0022] 下面詳細(xì)說明本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】。
[0023] 本發(fā)明公開了一種在接觸網(wǎng)圖像中智能識(shí)別絕緣子裂損的方法，其具體包括以 下的步驟：步驟一、預(yù)先訓(xùn)練LBP+SVM分類器，得到第一 SVM模型，具體為把接觸網(wǎng)圖片中 的絕緣子作為正樣本，其余部分作為負(fù)樣本，計(jì)算所有樣本的LBP特征；步驟二、預(yù)先訓(xùn)練 H0G+SVM分類器，得到第二SVM模型，具體為把絕緣子圖片中有裂損的絕緣子片作為正樣 本，其余部分作為負(fù)樣本，計(jì)算所有樣本的H0G特征；步驟三、采用步驟一訓(xùn)練的第一 SVM模 型定位出圖片中絕緣子的位置；步驟四，采用步驟二訓(xùn)練的第二SVM模型，根據(jù)步驟三獲得 的絕緣子來定位此絕緣子是否有裂損的絕緣子片，如果定位成功表示此