一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法与流程

1.本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法。


背景技术：

2.接触网是沿铁路线上空架设的向电力机车供电的特殊形式的输电线路。其由接触悬挂、支持装置、定位装置、支柱与基础几部分组成。接触悬挂包括接触线、吊弦、承力索以及连接零件和绝缘子。接触悬挂通过支持装置架设在支柱上，其功用是将从牵引变电所获得的电能输送给电力机车。支持装置用以支持接触悬挂，并将其负荷传给支柱或其它建筑物。根据接触网所在区间、站场和大型建筑物而有所不同。支持装置包括腕臂、水平拉杆、悬式绝缘子串、棒式绝缘子及其它建筑物的特殊支持设备。定位装置包括定位管和定位器，其功用是固定接触线的位置，使接触线在受电弓滑板运行轨迹范围内，保证接触线与受电弓不脱离，并将接触线的水平负荷传给支柱。支柱与基础用以承受接触悬挂、支持和定位装置的全部负荷，并将接触悬挂固定在规定的位置和高度上。国内现有的接触网采用预应力钢筋混凝土支柱和钢柱，基础是对钢支柱而言的，即钢支柱固定在下面的钢筋混凝土制成的基础上，由基础承受支柱传给的全部负荷，并保证支柱的稳定性。预应力钢筋混凝土支柱与基础制成一个整体，下端直接埋入地下。在一定的运动轨迹内，电气接触网的接触线也可以将其收到的压力传导给支撑装置，从而维持整个电气化铁路接触网系统的稳定。
3.由于轨道交通的特殊性，每个接触网支持装置在安装时的各个部件的角度都不一样，当接触网支持装置出现问题、维护人员在完成接触网支持装置的修复后，由于现场条件限制，无法测量修复以后的支持装置的角度，可能会导致修复以后的支持装置跟原始的状态存在角度差异，威胁到车辆的安装运输。


技术实现要素：

4.为解决现有技术中存在的技术问题，本发明的目的在于提供一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法。
5.为实现上述目的，达到上述技术效果，本发明采用的技术方案为：
6.一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法，包括以下步骤：
7.1)应用拍摄模板，对采集图像的角度位置进行限定，保证拍摄图像的规范性，并构建接触网支持装置图像数据库；
8.2)采集当前需评价接触网支持装置图像，获取接触网支持装置的原始状态图像；
9.3)接触网支持装置区域定位；
10.4)接触网支持装置关键部件语义轮廓提取；
11.5)计算接触网支持装置每个部件的角度信息，与历史图像角度信息进行对比，输出异常结果。
12.进一步的，步骤1)中，所述接触网支持装置图像数据库中的图像必须包含的信息
包括：线路、行别、开始站、结束站、杆号，能够根据信息定位接触网所处位置；所述接触网支柱及平腕臂必须在模板内。
13.进一步的，步骤2)中，采集当前需评价接触网支持装置图像，获取接触网支持装置的原始状态图像的步骤包括：
14.利用拍摄设备采集当前完成维护的接触网支持装置图像，要求采集的图像必须符合步骤1)的标准，同时录入接触网支持装置的线路、行别、开始站、结束站、杆号，结合所述信息检索步骤1)建立的接触网支持装置图像数据库，获取接触网支持装置的原始状态图像。
15.进一步的，步骤3)中，接触网支持装置区域定位的步骤包括：
16.对步骤2)获取的接触网支持装置原始状态图像及当前图像进行处理，首先定位接触网支持装置区域，采用yolov5目标检测模型对采集到的接触网支持装置图像进行数据标注，标注接触网支持装置区域的矩形框，基于标注的图像数据结合标注信息训练获得接触网支持装置定位模型，输出接触网支持装置的坐标信息。
17.进一步的，步骤4)中，接触网支持装置关键部件语义轮廓提取的步骤包括：
18.对接触网支持装置图像数据进行数据标注，标注接触网关键部件，采用ocrnet语义分割模型，首先用一般的语义分割模型得到一个粗略的分割结果，同时从backbone还可获得每个像素的特征，根据每个像素的语义信息和特征，得到每个类别的特征，随后计算像素特征与各个类别特征的相似度，根据相似度得到每个像素点属于各类别的可能性，把每个区域的表征进行加权，得到当前像素增强的特征表示，结合标定的图像、标注信息训练获得接触网支持装置分割模型，将步骤3)获取的接触网支持装置图像输入到接触网支持装置分割模型，得到对应的语义轮廓。
19.进一步的，步骤5中，计算接触网支持装置每个部件的角度信息，与历史图像角度信息进行对比，输出异常结果的步骤包括：
20.基于步骤4)获取的语义轮廓，计算接触网支持装置关键部件的角度信息；
21.分别计算当前图像与历史图像的角度信息差异，当偏差大于设定的阈值时，认为当前修复工作存在问题，上报警报，提醒现场维护人员二次施工，确保修复以后的接触网支持装置恢复原来的状态。
22.进一步的，计算接触网支持装置关键部件的角度信息的步骤包括：
23.首先根据语义分割的标签获取接触网支持装置各个关键部件对应的mask，排除其他部件的语义信息，然后利用opencvminarearect函数获取每个关键部件的语义轮廓的最小外接矩形，获取矩形的角度信息。
24.与现有技术相比，本发明的有益效果为：
25.本发明公开了一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法，包括以下步骤：应用拍摄模板，对采集图像的角度位置进行限定，保证拍摄图像的规范性，并构建接触网支持装置图像数据库；采集当前需评价接触网支持装置图像，获取接触网支持装置的原始状态图像；接触网支持装置区域定位；接触网支持装置关键部件语义轮廓提取；计算接触网支持装置每个部件的角度信息，与历史图像角度信息进行对比，输出异常结果。本发明提供的接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法中，应用拍摄模板对采集图像的角度位置进行限定，保证拍摄图像的规范性，保证拍摄图像的角度、位置的一致性，减少历史图像
与当前待检测图像的偏差，通过语义轮廓结合传统图像处理方法成功的获取了接触网支持装置每个部件的角度信息，解决了人工无法现场测量角度的问题，同时，通过与历史图像角度信息进行对比可输出异常状态，极大的保证了接触网支持装置的正常状态，保证了车辆的安全运行。
附图说明
26.图1为本发明的一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法的步骤1)的示意图；
27.图2为本发明的一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法的步骤3)的示意图；
28.图3为本发明的一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法的步骤4)的示意图；
29.图4-5分别为本发明的一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法的步骤5)的示意图。
具体实施方式
30.下面对本发明进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
31.以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
32.实施例1
33.如图1-5所示，一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法，包括以下步骤：
34.1)应用拍摄模板，对采集图像的角度位置进行限定，保证拍摄图像的规范性，并构建接触网支持装置图像数据库：
35.接触网支持装置在安装时各个部件的角度均不同，无法使用统一的标准对每个接触网支持装置进行判断，因此，本发明使用手机等拍摄设备拍摄的接触网支持装置图像需要同时包含的信息包括线路、行别、开始站、结束站、杆号，再将所有信息录入接触网支持装置图像数据库；
36.本步骤中，为了保证拍摄角度、位置的一致性，在拍摄接触网支持装置时需要添加位置限制，规定拍摄的接触网支柱及平腕臂必须在模板(如图1的红框)内，以降低拍摄位置差异对角度计算的影响，减少历史图像与当前待检测图像的偏差，最终获取所需接触网支持装置图像。
37.2)采集当前需评价接触网支持装置图像，获取接触网支持装置的原始状态图像：
38.利用手机等拍摄设备采集当前完成维护的接触网支持装置图像，要求采集的图像必须符合步骤1)的标准，同时录入接触网支持装置的线路、行别、开始站、结束站、杆号，结合该信息检索步骤1)建立的接触网支持装置图像数据库，获取该接触网支持装置的原始状
态图像。
39.3)接触网支持装置区域定位：
40.对步骤2)获取的接触网支持装置原始状态图像及当前图像进行处理，首先定位接触网支持装置区域，该阶段采用yolov5目标检测模型，首先对采集到的接触网支持装置图像进行数据标注，标注接触网支持装置区域的矩形框，基于标注的图像数据结合标注信息训练获得接触网支持装置定位模型，输出接触网支持装置的坐标信息，如图2所示，图2中的红框所示区域为接触网支持装置区域，通过目标检测模型实现了对接触网支持装置区域的定位，获得了相应的位置坐标。
41.4)接触网支持装置关键部件语义轮廓提取：
42.对接触网支持装置图像数据进行数据标注，标注接触网支柱、平腕臂、斜弯臂、定位管、定位器、斜撑等区域，采用ocrnet语义分割模型，首先用一般的语义分割模型得到一个粗略的分割结果，同时从backbone还可获得每个像素的特征，根据每个像素的语义信息和特征，可以得到每个类别的特征，随后可计算像素特征与各个类别特征的相似度，根据该相似度可得到每个像素点属于各类别的可能性，进一步把每个区域的表征进行加权，会得到当前像素增强的特征表示，结合标定的图像、标注信息训练获得接触网支持装置分割模型，将步骤3)获取的接触网支持装置图像输入到接触网支持装置分割模型，得到对应的语义轮廓，如图3所示，其中，不同颜色的mask代表不同的类别，红色代表支柱，绿色代表平腕臂，黄色代表斜弯臂，蓝色代表横杆，青色代表定位器，粉色代表斜撑，通过分割模型实现了不同关键部件的语义分割，从而获取了关键部件的轮廓。
43.5)计算接触网支持装置每个部件的角度信息，与历史图像角度信息进行对比，输出报警结果：
44.基于步骤4)获取的语义轮廓，计算接触网支持装置支柱、平腕臂、斜弯臂、定位器、斜撑等关键部件的角度信息，具体的计算方式如下：
45.首先根据语义分割的标签获取对应的mask，以支柱为例，获得的语义图像如图4所示，其中，红色区域即为支柱轮廓，并排除了其他部件的语义信息，然后利用opencv的minarearect函数获取支柱语义轮廓的最小外接矩形，获取矩形的角度信息，依次类推，分别获得其他部件的角度信息，最终获取的角度信息如图5所示：支柱的角度为90
°
，平腕臂的角度为3
°
，斜腕臂角度为150
°
，斜撑角度为53
°
，定位器角度为177
°
，横杆角度为2
°
。本步骤通过语义轮廓结合传统图像处理方法成功的获取了各个部件的角度；
46.分别计算当前图像与历史图像的角度信息差异，当偏差大于设定的阈值时，认为当前修复工作存在问题，上报警报，提醒现场维护人员二次施工，确保修复以后的接触网支持装置恢复原来的状态。
47.本发明未具体描述的部分或结构采用现有技术或现有产品即可，在此不做赘述。
48.以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)应用拍摄模板，对采集图像的角度位置进行限定，保证拍摄图像的规范性，并构建接触网支持装置图像数据库；2)采集当前需评价接触网支持装置图像，获取接触网支持装置的原始状态图像；3)接触网支持装置区域定位；4)接触网支持装置关键部件语义轮廓提取；5)计算接触网支持装置每个部件的角度信息，与历史图像角度信息进行对比，输出异常结果。2.根据权利要求1所述的一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法，其特征在于，步骤1)中，所述接触网支持装置图像数据库中的图像必须包含的信息包括：线路、行别、开始站、结束站、杆号，能够根据信息定位接触网所处位置；所述接触网支柱及平腕臂必须在模板内。3.根据权利要求1所述的一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法，其特征在于，步骤2)中，采集当前需评价接触网支持装置图像，获取接触网支持装置的原始状态图像的步骤包括：利用拍摄设备采集当前完成维护的接触网支持装置图像，要求采集的图像必须符合步骤1)的标准，同时录入接触网支持装置的线路、行别、开始站、结束站、杆号，结合所述信息检索步骤1)建立的接触网支持装置图像数据库，获取接触网支持装置的原始状态图像。4.根据权利要求1所述的一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法，其特征在于，步骤3)中，接触网支持装置区域定位的步骤包括：对步骤2)获取的接触网支持装置原始状态图像及当前图像进行处理，首先定位接触网支持装置区域，采用yolov5目标检测模型对采集到的接触网支持装置图像进行数据标注，标注接触网支持装置区域的矩形框，基于标注的图像数据结合标注信息训练获得接触网支持装置定位模型，输出接触网支持装置的坐标信息。5.根据权利要求1所述的一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法，其特征在于，步骤4)中，接触网支持装置关键部件语义轮廓提取的步骤包括：对接触网支持装置图像数据进行数据标注，标注接触网关键部件，采用ocrnet语义分割模型，首先用一般的语义分割模型得到一个粗略的分割结果，同时从backbone还可获得每个像素的特征，根据每个像素的语义信息和特征，得到每个类别的特征，随后计算像素特征与各个类别特征的相似度，根据相似度得到每个像素点属于各类别的可能性，把每个区域的表征进行加权，得到当前像素增强的特征表示，结合标定的图像、标注信息训练获得接触网支持装置分割模型，将步骤3)获取的接触网支持装置图像输入到接触网支持装置分割模型，得到对应的语义轮廓。6.根据权利要求1所述的一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法，其特征在于，步骤5中，计算接触网支持装置每个部件的角度信息，与历史图像角度信息进行对比，输出异常结果的步骤包括：基于步骤4)获取的语义轮廓，计算接触网支持装置关键部件的角度信息；分别计算当前图像与历史图像的角度信息差异，当偏差大于设定的阈值时，认为当前修复工作存在问题，上报警报，提醒现场维护人员二次施工，确保修复以后的接触网支持装
置恢复原来的状态。7.根据权利要求6所述的一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法，其特征在于，计算接触网支持装置关键部件的角度信息的步骤包括：首先根据语义分割的标签获取接触网支持装置各个关键部件对应的mask，排除其他部件的语义信息，然后利用opencvminarearect函数获取每个关键部件的语义轮廓的最小外接矩形，获取矩形的角度信息。

技术总结
本发明公开了一种接触网支持装置关键部件结构异常的检测方法，包括以下步骤：应用拍摄模板，对采集图像的角度位置进行限定，保证拍摄图像的规范性，并构建接触网支持装置图像数据库；采集当前需评价接触网支持装置图像；接触网支持装置区域定位；接触网支持装置关键部件语义轮廓提取；计算接触网支持装置每个部件的角度信息，与历史图像角度信息进行对比，输出异常结果。本发明中，通过语义轮廓结合传统图像处理方法成功的获取了接触网支持装置每个部件的角度信息，解决了人工无法现场测量角度的问题，同时，通过与历史图像角度信息进行对比可输出异常状态，极大的保证了接触网支持装置的正常状态，保证了车辆的安全运行。保证了车辆的安全运行。保证了车辆的安全运行。


技术研发人员：顾会建 王琦 李士益 杨已葱
受保护的技术使用者：苏州华兴致远电子科技有限公司
技术研发日：2023.07.17
技术公布日：2023/10/15