用于动车组故障检测的图像识别算法研究

摘要

动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）利用对当前图像与其历史图像的比较,实现列车运行状况的即时监测以及自动预警。因为,各个时间获得的图像肯定不可能完全一致,就造成仅仅基于SIFT特征匹配的故障识别算法误报率非常高。因此,本文给出一种自适应融合局部和全局匹配的图像故障识别算法：将图像基于车厢对齐比对;基于SIFT特征匹配,利用局部比对粗略定位故障位置;以上述位置为模板,查询历史图像以精确判断故障位置。后续实验证明,这一算法能有效地分析和警示运行动车组的问题情况,使得工作人员能够及时发现突发问题,确保动车运行安全。