馬文龍

摘? ?要：受電弓作為動(dòng)車組傳遞并獲取能源的關(guān)鍵部件，其工作狀態(tài)直接影響列車的運(yùn)行。本文介紹了動(dòng)車組受電弓視頻監(jiān)控系統(tǒng)智能識(shí)別技術(shù)現(xiàn)狀，運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)受電弓狀態(tài)異常分析、識(shí)別及提示功能，對(duì)車輛運(yùn)用過(guò)程中及時(shí)發(fā)現(xiàn)處理受電弓狀態(tài)異常具有重要的指導(dǎo)意義，可有效提高動(dòng)車組運(yùn)行的安全性和可靠性。

關(guān)鍵詞：受電弓? 視頻監(jiān)控? 智能分析? 圖像識(shí)別

中圖分類號(hào)：U26? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-098X（2019）06（c）-0043-02

受電弓作為動(dòng)車組關(guān)鍵部件，直接影響列車運(yùn)行的安全性和可靠性，任何故障或損傷如不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理都有造成列車中斷的風(fēng)險(xiǎn)。目前在動(dòng)車組批量運(yùn)用的弓網(wǎng)檢測(cè)手段主要為車載接觸網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)裝置（簡(jiǎn)稱3C系統(tǒng)）和受電弓視頻監(jiān)控系統(tǒng)。3C系統(tǒng)具備智能分析功能，僅有少數(shù)車輛加裝，主要用于監(jiān)控接觸網(wǎng)線路狀態(tài);而受電弓視頻監(jiān)控系統(tǒng)為車輛標(biāo)配，目前僅具備視頻記錄、查看功能，無(wú)故障報(bào)警機(jī)制，僅憑機(jī)械師經(jīng)驗(yàn)很難定量描述故障現(xiàn)象并采取進(jìn)一步措施。

為及時(shí)發(fā)現(xiàn)并降低受電弓狀態(tài)異常故障對(duì)車輛引起的次生災(zāi)害，本文結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)，利用受電弓視頻監(jiān)控圖像分析弓網(wǎng)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別預(yù)警功能，便于隨車機(jī)械師及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理受電弓異常狀態(tài)，提高行車安全性。

1? 受電弓視頻監(jiān)控系統(tǒng)簡(jiǎn)介

受電弓視頻監(jiān)控系統(tǒng)由受電弓攝像機(jī)、監(jiān)控屏、受電弓視頻監(jiān)控服務(wù)器、智能分析主機(jī)（預(yù)留）組成。用于運(yùn)行途中實(shí)時(shí)監(jiān)視車頂受電弓及接觸網(wǎng)工作狀態(tài)，并兼顧受電弓附近高壓設(shè)備工作狀態(tài)。

預(yù)留的智能分析主機(jī)采用一體式封裝，主要由電源模塊、智能報(bào)警輸出模塊、交換機(jī)板、智能工控機(jī)（用于數(shù)據(jù)分析、處理、取流）、存儲(chǔ)硬盤(pán)（存儲(chǔ)故障數(shù)據(jù)）組成，可自動(dòng)實(shí)時(shí)識(shí)別受電弓異常狀態(tài)，在監(jiān)控屏處彈屏報(bào)警，為隨車機(jī)械師處理異常降弓等受電弓故障提供輔助的監(jiān)視視頻和分析圖像。

2? 受電弓視頻監(jiān)控智能識(shí)別分析

受電弓視頻監(jiān)控智能分析主要可實(shí)現(xiàn)火花檢測(cè)、結(jié)構(gòu)異常檢測(cè)。智能分析主機(jī)將報(bào)警圖片按照故障類別進(jìn)行自動(dòng)篩選，將不同類型的報(bào)警信息傳輸?shù)奖O(jiān)控屏，實(shí)現(xiàn)智能分析報(bào)警功能。

2.1 火花檢測(cè)

弓網(wǎng)狀態(tài)受多方面外力影響，當(dāng)外力致使接觸中斷的瞬間，兩者之間迅速形成大電壓差，因而形成空氣擊穿放電，接觸點(diǎn)溫度隨放電現(xiàn)象急劇上升從而產(chǎn)生電弧、火花。

電弧、火花在圖像中表現(xiàn)為局部呈現(xiàn)近似圓形高像素值區(qū)域，區(qū)域內(nèi)平均像素值遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他區(qū)域，為機(jī)器視覺(jué)提供了很好的識(shí)別目標(biāo)，故使用區(qū)域峰值檢測(cè)方式實(shí)現(xiàn)對(duì)電弧、火花檢測(cè)。設(shè)置m×n矩形窗口，在二值化圖像中進(jìn)行遍歷，并統(tǒng)計(jì)每一個(gè)區(qū)域的累加值。

其中S（i，j）為圖像中的任意像素點(diǎn)，Nsum為每一個(gè)區(qū)域的累加值。選區(qū)最大N值作為一幀圖像的電弧區(qū)域像素值，在后續(xù)高層次的目標(biāo)識(shí)別中進(jìn)行數(shù)值分析，實(shí)現(xiàn)火花檢測(cè)，如圖1所示。

2.2 受電弓結(jié)構(gòu)異常檢測(cè)

受電弓結(jié)構(gòu)異常指所有的降弓、碳滑板部分脫落、碳滑板水平度傾斜超過(guò)5°（可手動(dòng)設(shè)置，5°～15°可選）、受電弓支架夾角變化超過(guò)10°（可手動(dòng)設(shè)置，10°～15°可選）以及受電弓嚴(yán)重變形的故障，輸出報(bào)警信息。

受電弓結(jié)構(gòu)檢測(cè)通過(guò)提取結(jié)構(gòu)特性與數(shù)據(jù)庫(kù)中原有狀態(tài)特性進(jìn)行對(duì)比分析，確認(rèn)當(dāng)前受電弓工作狀態(tài)。圖像特征提取成為受電弓結(jié)構(gòu)分類的依據(jù)，采用BRISK算法實(shí)現(xiàn)。

BRISK算法通過(guò)利用簡(jiǎn)單的像素灰度值比較，進(jìn)而得到一個(gè)級(jí)聯(lián)的二進(jìn)制比特串來(lái)描述每個(gè)特征點(diǎn)。算法采用了鄰域采樣模式，即以特征點(diǎn)為圓心，構(gòu)建多個(gè)不同半徑的離散化Bresenham同心圓，然后在每一個(gè)同心圓上獲得具有相同間距的N個(gè)采樣點(diǎn)，如圖2所示。

N個(gè)采樣點(diǎn)兩兩組合成一對(duì)，可構(gòu)成N（N-1）/2個(gè)采樣點(diǎn)對(duì)，得到N（N-1）/2個(gè)距離的集合（包含長(zhǎng)、短距離子集），考慮其中短距離子集中的512個(gè)短距離點(diǎn)對(duì)，進(jìn)行二進(jìn)制編碼，獲得了一個(gè)長(zhǎng)度為512個(gè)比特位向量，通過(guò)比較漢明距離完成圖像匹配。

2.3 智能分析現(xiàn)狀

智能分析算法的檢測(cè)模型是在線下統(tǒng)計(jì)獲得的，通過(guò)搜集大量的受電弓形態(tài)及火花數(shù)據(jù)，采用深度學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行特征統(tǒng)計(jì)，得到可用于檢測(cè)的受電弓模型。不同車型的受電弓結(jié)構(gòu)不同，像機(jī)拍攝角度不同，反應(yīng)到圖像上的受電弓結(jié)構(gòu)特征存在較大差異，為提高準(zhǔn)確度需要針對(duì)性的訓(xùn)練檢測(cè)模型。隨著數(shù)據(jù)量的增多，對(duì)受電弓檢測(cè)模型不斷完善，檢測(cè)效果也會(huì)相應(yīng)提升。

3? 結(jié)語(yǔ)

受電弓視頻監(jiān)控系統(tǒng)可在車輛運(yùn)行過(guò)程中對(duì)受電弓、接觸網(wǎng)及車頂高壓設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)視。通過(guò)智能分析主機(jī)可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)故障檢測(cè)及報(bào)警功能，為隨車機(jī)械師處理受電弓異常提供輔助的圖像監(jiān)控功能，減少故障后機(jī)械師登頂檢查，對(duì)提高列車運(yùn)行的安全性可靠性具有重要意義。

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