基于视觉图像的铁路漏缆故障车载检测系统

摘要

为保证铁路运营安全，在铁路运行过程中需要保证山区隧道中GSM-R漏缆通信的可靠运行。本课题针对现阶段铁路漏缆人工检测的方式中检测效率低、需要开天窗等问题，设计基于视觉检测和图像处理的铁路漏缆故障车载检测系统，在不打乱铁路运输秩序的情况下采集铁路漏缆整体图像，并对图像进行压缩传输，最后对解压的漏缆图像进行故障检测识别，及时预防漏缆的松动、脱落或断裂等故障。
　　本课题针对高速运行车载图像采集系统中存在的采集速度快、光照弱、信息量大等问题设计了合理的技术方案。论文首先在研究图像压缩算法的基础上，采用JPEG图像压缩算法对采集到的图像进行压缩，并选择容量大、处理速度快的FPGA实现图像数据压缩，便于图像传输。在分析研究漏缆图像故障特征的基础上，采用Snake特征检测方法实现线缆的定位，采用Haar法提取卡具特征，并和SVM相结合实现漏缆卡具的定位;基于LBP方法提取卡具的纹理特征并结合SVM方法进行故障识别。针对基于视觉图像的漏缆故障车载检测系统中需要解决的问题，在研究图像采集速度、有效视场，光照以及自动采集等关键技术的基础上，根据图像采集与故障处理识别的具体需求以及铁路隧道的特点，设计硬件总体结构及各单元模块;设计开发软件系统及图像采集和压缩存储、图像故障识别等软件模块。
　　最后，将车载漏缆故障检测系统搭载到高速运行的列车上进行实验验证。实验结果表明该检测系统可以实现对铁路漏缆故障的检测，对保障铁路无线通信系统的安全运营具有重要意义，推动了铁路生产力的发展。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 引言

1．1．1 研究背景

1．1．2 漏缆故障检测意义

1．2 图像压缩和识别技术研究现状

1．2．1 图像压缩技术

1．2．2 图像识别技术

1．3 铁路漏缆故障检测现状

1．4 章节安排

第二章 基于FPGA的漏缆图像压缩实现

2．1 引言

2．2 JPEG图像压缩

2．2．1 概述

2．2．2 基于DCT的JPEG图像压缩

2．3 基于FPGA的漏缆图像压缩

2．3．1 基于FPGA图像压缩的实现

2．3．2 JPEG图像压缩盒

2．4 小结

第三章 铁路漏缆图像故障识别

3．1 引言

3．2 铁路漏缆图像故障识别算法

3．2．1 铁路漏缆图像故障特点分析

3．2．2 基于snake算法漏缆定位

3．2．3 漏缆特征提取与选择

3．2．4 支持向量机

3．3 铁路漏缆故障识别算法实现

3．4 小结

第四章 漏缆故障检测系统设计与实现

4．1 铁路漏缆故障检测系统设计方案

4．2 硬件系统设计

4．2．1 漏缆图像采集设计

4．2．2 高速图像采集和压缩

4．2．3 嵌入式图像存储

4．2．4 漏缆故障的定位

4．2．5 硬件总体结构

4．3 漏缆检测系统软件设计

4．3．1 软件系统构成及技术要求

4．3．2 软件系统功能模块设计

4．4 小结

第五章 实验与结果分析

5．1 引言

5．2 系统总体验证实验

5．3 实验结果及分析

5．4 小结

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢

导师及作者简介