CN111055890A - 一种铁路车辆防溜智能检测方法及检测系统 - Google Patents

一种铁路车辆防溜智能检测方法及检测系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种铁路车辆防溜智能检测系统，包括图像采集模块、数据传输模块、系统分析模块、图像显示模块；所述的图像采集模块采用手持采集设备，用于获取被检车辆的车辆车号及被检测货车车辆的手闸链条图像或是客车车辆的铁鞋图像；所述的数据传输模块用于将图像采集模块采集到的数据传输到系统分析模块；将系统分析模块的分析结果以及图像数据传输到图像显示模块；所述的系统分析模块包括车号识别子模块和手闸链条和铁鞋状态识别子模块，所述的图像显示模块该模块主要用于显示回传图像以及报警信息。通过本发明，可以减少工作人员的人工核对工作量，提高了工作效率。

Description

一种铁路车辆防溜智能检测方法及检测系统
技术领域
本发明涉及车辆检测领域，具体是一种铁路车辆防溜智能检测方法及检测系统。
背景技术
到发线车辆的防溜作业是铁路安全运输的重要环节，如何确保到达停留车辆防溜装置的放置（避免列车溜逸），以及出发车辆防溜装置的撤除（避免列车脱轨事故），是铁路运输环节中亟需解决的“刚性”安全需求。目前，大都是通过手动用手持终端对车号和车辆制动手闸链条进行拍照并通过无线WIFI发送至室内主机，再由值班人员人工确认照片车号是否与待发车车号一致，货车手闸链条是否为松弛或者客车铁鞋是否存在。但是，这种传统的确认流程存在以下问题：照片发送至主机但是值班人员的人工确认工作量大，导致确认工作不及时或是存在漏看问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种铁路车辆防溜智能检测系统，其特征在于，包括图像采集模块、数据传输模块、系统分析模块、图像显示模块；
所述的图像采集模块用于获取被检车辆的车辆车号图像数据、被检货车车辆的手闸链条图像、被检客车车辆的车轮处铁鞋局部图像；
所述的数据传输模块用于将图像采集模块采集到的数据传输到系统分析模块；数据传输模块将系统分析模块的分析结果以及图像采集模块获取的图像数据传输到图像显示模块；
所述的系统分析模块用于识别图像采集模块获取的被检车辆的车辆车号图像数据中的车号数据；系统分析模块还用于识别被检货车车辆的手闸链条图像数据中的手闸链条状态和被检客车车辆的车轮处铁鞋状态，所述的手闸链条或铁鞋的状态包括防溜和未防溜；
所述的图像显示模块用于显示被检车辆的车辆车号图像、被检测货车车辆的手闸链条图像、被检客车车辆的车轮铁鞋图像和报警信息。
优选的，所述的系统分析模块包括车号识别子模块、手闸链条和铁鞋状态识别子模块，所述的车号识别子模块识别出被检车辆的车辆车号图像数据中的车号信息，所述的手闸链条和铁鞋状态识别子模块用于识别被检货车车辆的手闸链条图像数据中的手闸链条状态、客车车辆的车轮处的铁鞋状态。
优选的，还包括车辆状态信息获取模块，所述的车辆状态信息获取模块用于获取车辆的运行状态，所述的运行状态包括进场状态和出场状态；车辆信息获取模块还用于获取车辆类型，所述的车辆类型包括客车和货车。
优选的，还包括报警模块，所述的报警模块根据识别结果报警，若列车进场未防溜则报警；进场已防溜则不报警；出场未防溜则不报警；出场已防溜则报警。
优选的，所述的系统分析模块还包括图片标识模块和信息输入模块，所述的图片标识模块用于标识图像中手闸链条状态、铁鞋状态；所述的信息输入模块用于用户确认故障及信息录入。
一种铁路车辆防溜智能检测方法，包括如下步骤：
步骤一，获取车辆的车号图片、被检测货车车辆的车辆手闸链条图像及客车车辆车轮铁鞋图像；
步骤二，通过车号识别子模块获取的车辆的车号图片中的车号；
步骤三，通过识别到的车号，在铁路车辆分散自律调度集中系统中进行查询，得到车次和股道号，对车辆进行准确定位；
步骤四，通过手闸链条和铁鞋状态识别子模块识别被检测货车车辆的车辆手闸链条图像中的手闸链条状态或被检测客车车辆的车轮局部图像中的铁鞋状态，所述的手闸链条和铁鞋状态包括防溜状态和未防溜状态；
步骤五，车辆状态信息获取模块获取车辆的运行状态及车辆类型，若车辆为货车，运行状态为到达状态，若车辆手闸链条状态为防溜状态，则车辆状态正常，若车辆手闸链条状态为未防溜状态，则发出报警；
若车辆为货车，运行状态为出场状态，若车辆手闸链条状态为未防溜状态，则车辆状态正常，若车辆手闸链条状态为防溜状态时，则发出报警；
若车辆为到达状态且为客车，若车辆铁鞋状态为防溜状态，则车辆状态正常，若车辆铁鞋状态为未防溜状态，则发出报警；
若车辆为出场状态且为客车，若车辆铁鞋状态为未防溜状态，则车辆状态正常，车辆铁鞋状态为防溜状态时，则发出报警；
进一步的，所述的车号识别模块识别车辆的车号图片中的车号包括如下过程：
（1）将获取的车辆车号图片标准化为大小一致的待检测图像；
（2）将待检测的图像按每列像素切分为向量输入已训练好的长短期记忆网络得到n个输出；
（3）将n个输出作为图像特征输入连接主义时间分类器得到识别出的车牌号码。
进一步的，所述的手闸链条和铁鞋状态识别子模块的手闸链条状态识别包括如下过程：
（1）将被检测车辆的手闸链条图像或铁鞋图像裁剪为标准化为大小一致的待检测图像；
（2）将标准化后的待检测图像输入到已训练好的Faster RCNN网络；
（3）经过Faster RCNN网络输出车辆手闸链条图像中手闸链条或车辆车轮处铁鞋的状态。
附图说明
图1为一种铁路车辆防溜智能检测系统示意图；
图2为一种铁路车辆防溜智能检测方法原理图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种铁路车辆防溜智能检测系统，包括图像采集模块、数据传输模块、系统分析模块、图像显示模块；
所述的图像采集模块用于获取被检车辆的车辆车号图像数据、被检测货车车辆的车辆手闸链条图像数据及被检测客车车辆的车轮局部图像；
所述的数据传输模块用于将图像采集模块采集到的数据传输到系统分析模块；数据传输模块将系统分析模块的分析结果以及图像采集模块获取的图像数据传输到图像显示模块；
所述的系统分析模块用于识别图像采集模块获取的被检车辆的车辆车号图像数据中的车号数据，；系统分析模块还用于识别检测货车车辆的手闸链条图像数据中的手闸链条状态及客车车辆的车轮处局部数据中的铁鞋状态，所述的手闸链条和铁鞋的状态包括防溜和未防溜；
所述的图像显示模块该模块主要用于显示被检车辆的车辆车号图像、被检测货车车辆的车辆手闸链条图像、被检测客车车辆的车轮局部图像以及报警信息。
所述的系统分析模块包括车号识别子模块和手闸链条状态识别子模块，所述的车号识别子模块识别出被检车辆的车辆车号图像数据中的车号信息；所述的手闸链条和铁鞋状态识别子模块用于识别检测货车车辆的手闸链条图像数据中的手闸链条状态及客车车辆的车轮处铁鞋局部图像数据中的铁鞋状态。
还包括车辆状态信息获取模块，所述的车辆状态信息获取模块用于获取车辆的运行状态，所述的运行状态包括进场状态和出场状态；所述的车辆状态信息获取模块还用于获取车辆类型，所述的车辆类型包括货车和客车。
还包括报警模块，所述的报警模块根据识别结果判断是否需要报警，若列车进场未防溜则报警；进场已防溜则不报警；出场未防溜则不报警；出场已防溜则报警。
所述的系统分析模块还包括图片标识模块和信息输入模块，所述的图片标识模块用于标识图像中手闸链条和铁鞋状态；所述的信息输入模块用于用户确认故障以及处理故障时进行信息录入。
一种铁路车辆防溜智能检测方法，包括如下步骤：
步骤一，获取车辆的车号图片、被检测货车车辆的车辆手闸链条图像及客车车辆车轮局部图像；
步骤二，通过车号识别子模块识别出获取的车辆的车号图片中的车号；
步骤三，通过识别到的车号，在铁路车辆分散自律调度集中系统（TCT系统）中进行查询，得到车次和股道号，对车辆进行准确定位。
步骤四，通过手闸链条和铁鞋状态识别子模块识别被检测货车车辆的车辆手闸链条图像中的手闸链条状态，若手闸链条是处于松弛状态时则认为是未防溜状态，当手闸链条处于绷紧状态时则认为是防溜状态；通过手闸链条和铁鞋状态识别子模块识别被检测客车车辆的车轮局部图像中的铁鞋状态，若没有铁鞋时则认为是未防溜状态，如有铁鞋时则认为是防溜状态。
步骤五，车辆状态信息获取模块获取车辆的运行状态以及车辆类型，若车辆为到达状态且为货车，车辆手闸链条状态为防溜状态，则车辆状态正常，车辆手闸链条状态为未防溜状态，则发出报警；若车辆为出发状态且为货车，车辆手闸链条状态为未防溜状态，则车辆状态正常，车辆手闸链条状态为防溜状态时，则发出报警；若车辆为到达状态且为客车，车辆铁鞋状态为防溜状态，则车辆状态正常，车辆铁鞋状态为未防溜状态，则发出报警；若车辆为出发状态且为客车，车辆铁鞋条状态为未防溜状态，则车辆状态正常，车辆铁鞋状态为防溜状态时，则发出报警；
所述的车号识别模块识别图像中的车号包括如下过程：
（1）获取车辆的车号图片并转化为指定大小待检测图像
（2）将待检测的车辆的车号图片(如:m*n个像素)按每列切分为向量投入已训练好的长短期记忆网络（LSTM）得到n个输出，该网络的特点是能够兼顾到输入向量在时序上的关联性，能够较为准确的提取到同一车牌号码的特征表示。
（3）将n个输出作为特征通过连接主义时间分类器（CTC）得到识别的车牌号码。使用该分类器是因为其很适合于输入特征和输出标签之间对齐关系不确定的时间序列问题，通过CTC可以自动优化模型参数和对齐切分边界，因此对于不同大小的特征向量输入都可完美的分类到实际车牌号码标签上。
所述的手闸链条和铁鞋状态识别子模块中手闸链条状态识别包括如下过程：
（1）获取被检测车辆的货车车辆手闸链条图像并转化为指定大小的待检测图像
（2）将获取到的待检测的货车车辆手闸链条图像输入到已训练好的Faster RCNN网络，其中该网络主要通过提取的特征在候选框生成模块上寻找可能存在目标的框和经过Faster RCNN将候选框生成网络（RPN）得到的区域进行回归分类。
（3）得到经过Faster RCNN网络得到的输出，其中检测框的区域为手闸链条，而分类的结果为两类（手闸链条松弛和手闸链条绷紧）；当手闸链条是处于松弛状态时则认为是未防溜状态，当手闸链条处于绷紧状态时则认为是防溜状态。
进一步的，所述的手闸链条和铁鞋状态识别子模块中铁鞋状态识别包括如下过程：
（1）获取被检测车辆的客车车辆车轮局部图像并转化为指定大小的待检测图像
（2）将获取到的待检测的客车车辆车轮局部图像输入到已训练好的Faster RCNN网络，其中该网络主要通过提取的特征在候选框生成模块上寻找可能存在目标的框和经过Faster RCNN将候选框生成网络（RPN）得到的区域进行回归分类。
（3）得到经过Faster RCNN网络得到的输出，其中检测框的区域为车轮局部图像，而分类的结果为两类（有铁鞋和无铁鞋）；当图像中不含铁鞋时则认为是未防溜状态，当图像中含有铁鞋时则认为是防溜状态。
具体的，本系统主要由4个部分组成：图像采集模块、数据传输模块、系统分析模块、图像显示模块。
（1）图像采集模块，使用既有便携式手持采集设备现场拍摄，需固定位置、角度拍照以保障识别率。
（2）图像传输模块，使用4G网络传输（1.4G网；2.WIFI方式；３.无线网桥；４.其它传输方式均可。本描述以4G传输为例）。图像传输模块主要作用是将图像采集模块采集到的数据传输到系统分析模块；将系统分析模块的分析结果以及图像数据传输到图像显示模块。
（3）系统分析模块，此模块主要由一个深度学习服务器构成,用于对采集模块采集到的数据进行智能分析处理。系统分析模块主要分为两个子模块：
车号识别子模块：该子模块针对回传的车号拍摄图像，基于长短时记忆网络（LSTM）及联结主义时间分类器（CTC），对被拍摄目标车号进行准确识别，手闸链条和铁鞋状态识别子模块：该子模块针对回传的货车的手闸链条拍摄图像及客车车辆的车轮处的铁鞋拍摄图像，基于卷积神经网络（Faster RCNN）目标检测及语义分割网络及分类器，对被拍摄目标手闸链条和铁鞋状态进行识别。当手闸链条处于松弛状态时认为是未防溜状态，当手闸链条处于绷紧状态时认为是防溜状态；当车轮处有铁鞋时认为是防溜状态，当车轮处无铁鞋时认为是未防溜状态。根据识别结果判断是否需要报警，并将结果存入数据库。报警判断规则：进场未防溜报警；
进场已防溜不报警；出场未防溜不报警；出场已防溜报警。
（4）图像显示模块，该模块主要用于展示回传图像以及报警信息，同时具备以下功能：1）缺陷图片标识和说明功能，能自动报警、手闸链条状态缺陷、铁鞋状态缺陷2）自动生成异常缺陷的Word和Excel格式报表，并导出；3）设置有故障标注界面，用户可在故障确认及处理时进行录入。
本发明中的铁路车辆防溜智能分析系统是为完成待发车铁路车辆制动状态检测，采用便携式手持采集设备，由手动现场登录使用，对车辆车号及车辆手闸链条进行图像采集，现场回传分析室，对图像中车号及手闸链条和铁鞋状态的自动识别、记录及回放。大大减少了工作人员的人工核对工作量，提高了工作效率。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种铁路车辆防溜智能检测系统，其特征在于，包括图像采集模块、数据传输模块、系统分析模块、图像显示模块；
所述的图像采集模块用于获取被检车辆的车辆车号图像数据、被检货车车辆的手闸链条图像、被检客车车辆的车轮处铁鞋局部图像；
所述的数据传输模块用于将图像采集模块采集到的数据传输到系统分析模块；数据传输模块将系统分析模块的分析结果以及图像采集模块获取的图像数据传输到图像显示模块；
所述的系统分析模块用于识别图像采集模块获取的被检车辆的车辆车号图像数据中的车号数据；系统分析模块还用于识别被检货车车辆的手闸链条图像数据中的手闸链条状态和被检客车车辆的车轮处铁鞋状态，所述的手闸链条或铁鞋的状态包括防溜和未防溜；
所述的图像显示模块用于显示被检车辆的车辆车号图像、被检测货车车辆的手闸链条图像、被检客车车辆的车轮铁鞋图像和报警信息。
2.根据权利要求1所述的一种铁路车辆防溜智能检测系统，其特征在于，所述的系统分析模块包括车号识别子模块、手闸链条和铁鞋状态识别子模块，所述的车号识别子模块识别出被检车辆的车辆车号图像数据中的车号信息，所述的手闸链条和铁鞋状态识别子模块用于识别被检货车车辆的手闸链条图像数据中的手闸链条状态、客车车辆的车轮处的铁鞋状态。
3.根据权利要求1所述的一种铁路车辆防溜智能检测系统，其特征在于，还包括车辆状态信息获取模块，所述的车辆状态信息获取模块用于获取车辆的运行状态，所述的运行状态包括进场状态和出场状态；车辆信息获取模块还用于获取车辆类型，所述的车辆类型包括客车和货车。
4.根据权利要求1所述的一种铁路车辆防溜智能检测系统，其特征在于，还包括报警模块，所述的报警模块根据识别结果报警，若列车进场未防溜则报警；进场已防溜则不报警；出场未防溜则不报警；出场已防溜则报警。
5.根据权利要求1所述的一种铁路车辆防溜智能检测系统，其特征在于，所述的系统分析模块还包括图片标识模块和信息输入模块，所述的图片标识模块用于标识图像中手闸链条状态、铁鞋状态；所述的信息输入模块用于用户确认故障及信息录入。
6.一种铁路车辆防溜智能检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，获取车辆的车号图片、被检测货车车辆的车辆手闸链条图像及客车车辆车轮铁鞋图像；
步骤二，通过车号识别子模块获取的车辆的车号图片中的车号；
步骤三，通过识别到的车号，在铁路车辆分散自律调度集中系统中进行查询，得到车次和股道号，对车辆进行准确定位；
步骤四，通过手闸链条和铁鞋状态识别子模块识别被检测货车车辆的车辆手闸链条图像中的手闸链条状态或被检测客车车辆的车轮的铁鞋状态，所述的手闸链条和铁鞋状态包括防溜状态和未防溜状态；
步骤五，车辆状态信息获取模块获取车辆的运行状态及车辆类型，若车辆为货车，运行状态为到达状态，若车辆手闸链条状态为防溜状态，则车辆状态正常，若车辆手闸链条状态为未防溜状态，则发出报警；
若车辆为货车，运行状态为出场状态，若车辆手闸链条状态为未防溜状态，则车辆状态正常，若车辆手闸链条状态为防溜状态时，则发出报警；
若车辆为到达状态且为客车，若车辆铁鞋状态为防溜状态，则车辆状态正常，若车辆铁鞋状态为未防溜状态，则发出报警；
若车辆为出场状态且为客车，若车辆铁鞋状态为未防溜状态，则车辆状态正常，车辆铁鞋状态为防溜状态时，则发出报警。
7.根据权利要求6所述的一种铁路车辆防溜智能检测方法，其特征在于，所述的车号识别模块识别车辆的车号图片中的车号包括如下过程：
（1）将获取的车辆车号图片标准化为大小一致的待检测图像；
（2）将待检测的图像按每列像素切分为向量输入已训练好的长短期记忆网络得到n个输出；
（3）将n个输出作为图像特征输入连接主义时间分类器得到识别出的车牌号码。
8.根据权利要求6所述的一种铁路车辆防溜智能检测方法，其特征在于，所述的手闸链条和铁鞋状态识别子模块的手闸链条状态识别包括如下过程：
将被检测车辆的手闸链条图像或铁鞋图像裁剪为标准化为大小一致的待检测图像；
将标准化后的待检测图像输入到已训练好的Faster RCNN网络；
经过Faster RCNN网络输出车辆手闸链条图像中手闸链条或铁鞋的状态。
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