基于非线性拟合的接触网运行异常状态智能检测方法

摘要

本发明公开了一种基于非线性拟合的接触网异常状态智能检测方法。实现本发明的具体步骤为：(1)系统初始化；(2)图像预处理；(3)机器学并提取区域；(4)边缘检测；(5)提取异常状态特征边缘并判断像素值是否达到阈值；(6)提取待拟合曲线，选取像素点；(7)进行非线性拟合；(8)计算可决系数是否达到阈值；(9)人工判别是否存在异常。本发明解决了目前的安全巡检装置尚未能够实现异常状态的精确检测和迅速识别的问题。本发明在提高接触网检测工作效率和质量，为供电管理的信息自动化水平和工作效率的提升提供新的、有效的科学技术支持。

主权项

基于非线性拟合的接触网运行异常状态智能检测方法，包括如下步骤：(1)系统初始化1a)利用车载高速摄像机采集待检测接触网的照片信息；1b)将采集到的待检测接触网照片信息通过网络传输设备发送给铁路局监测中心；1c)将高速摄像机所采集的接触网状态照片缓存于数据库中；(2)针对特殊气候和光照条件微弱的情况下，对接触网状态图像进行预处理，增强图像的亮度和对比度；(3)根据同类铁路段接触网的建设特点，使用机器学习的方法对高速摄像机拍摄的图像进行区域提取，只关注接触网的三角结构、主干区域和电线等较清晰的几个接触网关键部件及区域3a)使用Haar‑like特征检测关键部件的矩形特征；3b)使用积分图对Haar‑like特征求值，遍历一次图像并快速求出图像中所有区域像素；3c)使用AdaBoost算法训练接触网关键部分的强分类器，将接触网关键部件及区域从原始图像中分离；(4)对接触网的三角结构、主干区域和电线等较清晰的几个接触网关键部件区域使用sobel边缘检测算子进行边缘提取，分别为边缘图I_T，I_M和I_W；(5)提取异常状态特征边缘图5a)对提取到边缘图I_T，I_M和I_W进行Hough直线检测得到图I_TH,I_MH和I_WH；5b)分别将边缘图和Hough直线检测得到的图中所有像素值进行逻辑“异或”，并进行腐蚀运算消除逻辑“异或”产生的孤立点，得到图I'_TH，I'_MH和I'_WH，统计图中的像素值个数n，当像素值个数n大于设定阈值α_n时，判断此结构包含异常状态，执行步骤(6)；否则认为无异常，执行步骤(2)；(6)对图I'_TH，I'_MH和I'_WH建立直角坐标系，提取待拟合的曲线，选取图中像素点并记录坐标(x_i,y_i)，(i＝1,2"m)，其中(7)对选取的点进行非线性拟合，寻找函数使得函数在点x_i(i＝1,2…m)处的函数值与观测数据偏差的平方和达到最小；(8)计算函数的可决系数R²，当可决系数R²大于预设阈值α_R时，认定拟合效果达到要求，则选取函数为最佳拟合函数，并认为检测结果包含疑似缺陷，执行步骤(9)；否则，执行步骤(2)；(9)将疑似缺陷的接触网运行异常状态图像筛选至待检测文件夹中；(10)使用智能分析管理人机交互模块对疑似缺陷的接触网运行异常状态图像进行人工细检，管理人员可以对系统进行配置、查询、运行和中断等操作，最终筛选出真正缺陷的接触网状态。