一种基于CNN和图像处理的转辙机缺口检测方法

摘要

本发明提供了一种基于CNN和图像处理的转辙机缺口检测方法,属于检测技术领域。包括采集列车经过道岔及转辙机带动道岔转换过程的转辙机缺口图像；建立卷积神经网络CNN并进行训练；将采集的缺口图像输入训练好的CNN网络中进行缺口图像识别和分类，输出缺口图像所属类别，图像所属类别包括6类：ZD6、S700k、ZYJ7转辙机的定位、反位的缺口图像；根据缺口图像所属类别，利用图像处理算法对缺口图像进行处理，提取缺口特征直线l_1和l_2，图像处理算法包括图像灰度化、焦点区域分割、图像增强、图像二值化、图像缺口特征直线拟合；根据缺口特征直线的直线方程计算缺口值w。可将各种类型转辙机的缺口检测系统整合成一个系统，提高系统的普适性和可移植性。