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(chǔ)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.