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申请/专利权人：成都唐源电气股份有限公司

摘要：本发明公开了一种刚性汇流排缺陷的检测方法及装置，涉及图像处理及图像识别的技术领域；包括S1、利用深度学习模型，从采集获得的汇流排图像中，定位感兴趣汇流排区域图像；S2、滤除所述感兴趣汇流排区域图像的噪声；S3、对滤除噪声后的感兴趣汇流排区域图像进行预处理，得到特征图，从所述特征图中提取出汇流排特征；S4、根据提取出的所述汇流排特征，进行汇流排缺陷检测，所述汇流排缺陷检测包括汇流排弯曲变形检测和或汇流排擦伤检测。本发明的汇流排缺陷检测方法，能够快速准确的检测并判断汇流排是否弯曲变形，以及快速识别汇流排擦伤类型及并定位汇流排擦伤位置，适用于轨道交通领域刚性接触网。

主权项：1.一种刚性汇流排缺陷检测方法，其特征在于，包括：S1、利用深度学习模型，从采集获得的汇流排图像中，定位感兴趣汇流排区域图像；S2、通过中值滤波对所述感兴趣汇流排区域图像进行平滑和滤波处理，滤除感兴趣汇流排区域图像噪声；所述平滑和滤波处理，包括：通过对所述感兴趣汇流排区域图像的局部像素进行排序，计算所述局部像素内每个像素点的灰度值，选取中位数作为当前输入像素的灰度值，去除噪声干扰；S3、对滤除噪声后的感兴趣汇流排区域图像进行预处理，得到特征图，从所述特征图中提取出汇流排特征；其中，所述汇流排特征至少包括汇流排弯曲变形特征和汇流排擦伤特征；S4、分别根据所述汇流排弯曲变形特征和汇流排擦伤特征，进行汇流排缺陷检测，其中，所述汇流排缺陷检测包括汇流排弯曲变形检测和汇流排擦伤检测；所述汇流排弯曲变形特征，包括：汇流排轮廓信息；所述汇流排弯曲变形检测，包括：利用所述汇流排轮廓信息，计算得到汇流排相关的线条；再对汇流排线条进行拟合，得到汇流排拟合直线；通过所述汇流排线条上的点到所述汇流排拟合直线的最大距离，与预设距离阈值比较，判断汇流排是否弯曲变形；所述汇流排擦伤检测，包括：以训练后的YOLOV4模型为基础，结合STN空间域注意力机制，提取得到汇流排擦伤特征；通过标注的训练样本，训练目标检测模型；通过训练好的目标检测模型对所述汇流排擦伤特征进行定位和分类；所述以训练后的YOLOV4模型为基础，结合STN空间域注意力机制，提取得到汇流排擦伤特征，包括：利用所述YOLOV4模型对所述特征图进行卷积和池化处理，生成新的汇流排特征图θ；对所述汇流排特征图θ各个像素灰度值数据进行批量归一化处理，使图像像素值分布在[0,1]范围；通过激活函数RELU，使得YOLOV4模型变得稀疏；利用仿射变换工具对所述汇流排特征图θ进行再翻转和裁剪处理，以提高训练数据集的丰富度；使用双线性插值算法，使整个YOLOV4模型可以端到端进行反向传播训练，不断的迭代更新模型权重，获得权重的最优解。

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