本發(fā)明涉及一種以圖元分類為基礎(chǔ)的高鐵接觸網(wǎng)懸掛裝置故障狀態(tài)檢測方法。包括以下步驟:首先提取圖像中的邊界曲線,根據(jù)邊界曲線的曲率變化率實現(xiàn)桿狀物圖元的提取與去除,進而實現(xiàn)各懸掛裝置零部件圖元的分割。再利用SURF算法在之前提取的各零部件圖元與標準模板圖像進行局部特征點匹配;并利用改進之后的RANSAC(Random?Sample?Consensus,隨機抽樣一致)算法對匹配成功的特征點對進行篩選,計算模板圖像與各圖元之間的仿射變換矩陣,實現(xiàn)各零部件的識別與精確定位。最后針對不同的故障類別對懸掛裝置零部件的故障狀態(tài)進行檢測。本發(fā)明基圖元分類的方法,可實現(xiàn)接觸網(wǎng)懸掛裝置全局圖像的深層次處理,有效地提高了接觸網(wǎng)非接觸式檢測的自動化程度,降低了故障檢測的難度,為電氣化鐵路絕緣性能檢測提供一種可行的參考。
聲明:
“一種基于圖元分類的高鐵接觸網(wǎng)懸掛裝置故障狀態(tài)檢測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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