申请/专利权人：江苏新绿能科技有限公司

申请日：2024-04-17

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118297920A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T5/10;G06T5/70;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本专利公开了一种结合改进SSD算法的高速铁路吊弦缺陷检测方法,能够在列车运行的同时针对传统图像处理时精度低的问题，用更好的检测精度和速度去判别缺陷情况，有利于高速铁路接触网的顺利运行。首先对铁路4C检测车拍摄到的接触网图片进行去噪等预处理操作，使得图像可以更好的进行后续操作。然后进行对吊弦的定位识别，改进后的FasterR‑CNN算法可以有更高的定位识别准确度。最后对接触网吊弦进行故障的判断，结合改进后的SSD算法，自动判别故障类型。本发明专利减小了人力、物力的损耗,使检测数据更清楚,接触网检测监控的精准性和针对性得到了提高。

主权项：1.一种结合改进SSD算法的高速铁路吊弦缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：S100，利用铁路4C检测车上的高清摄像装置对接触网支持悬挂装置进行自动抓拍，然后进行图像数据的清洗和去噪，将不相关的数据筛选掉，去除图像中环境噪声的干扰，提升图像的清晰度；S200,对接触网吊弦进行定位识别，利用改进的FasterR-CNN目标定位算法，生成更加精确的区域，更好的提高目标的检测精度；S300，吊弦的状态分为正常、缺失、断股和松弛四种，通过改进后的SSD算法，在定位完成之后，完成对接触网吊弦的状态判别；在图像去噪的阶段，采用RR-DCT的去噪加速方法，它的具体步骤为：令Ω为输入图像I中所有补丁的集合，将第i个补丁转换为频域的信号：Fi＝ψDCTfi在上式中，ψDCT.是正向的DCT函数，若DCT系数小于一个阈值m,则视为噪声，要丢弃： 上式中，Fi'表示经过处理后的系数，u表示处理后的系数矩阵中的行向量，v表示处理后的系数矩阵中的列向量，再将系数Fi'转换为空域信号：fi'＝ψiDCTFi'RR-DCT对补丁子采样，输出图像中像素q中的值如下： 在上式中，I'q表示输出图像中像素q处的值，wq表示包括像素q的一组补丁，mapiq表示对应中心像素q与对应位置的第i个补丁之间的映射函数，表示对所有补丁的像素值求和；改进的FasterR-CNN目标定位算法流程如下：首先，将输入图像通过CNN处理，得到激活特征图；其次，将不同层次的特征图进行融合，形成一个统一特征空间；接着，利用一个轻量级区域建议网络生成一定数量的候选区域；最后，通过检测模块对候选区域进行分类和边界调整，输出最终的检测结果；改进的SSD算法中，每个预测层在分类和回归之前都融入残差模块，并且引入反卷积层，这些反卷积层的尺寸与辅助卷积层的尺寸相匹配，以便将融合后的特征图传递给预测模块，进而进行目标物体的分类和边界回归。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏新绿能科技有限公司 一种结合改进SSD算法的高速铁路吊弦缺陷检测方法

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