牛步钊

【摘 要】为了保证车辆正常运行，日常检修是十分必要的，本文就动车组关键部件图像特征比对的异常检测视觉识别算法进行了探讨。

【关键词】动车组;图像特征;检测

基于图像特征比对的图像异常检测是用于车辆部件异常视觉检测的算法框架。广泛部署在TEDS（动车组运行故障动态检测系统）、TVDS（客车车辆运行故障动态检测系统）、C4（接触网悬挂部件状态检测系统）、C3（受电弓状态异常检测系统）等设备中，为铁路车辆安全运行提供了技术保障，在铁路运营维护智能化的道路上发挥了重要作用。

一、图像异常检测算法的特点

针对车辆异常检测的上述难点，以检修安全导向为原则，设计并开发了基于图像特征比对的图像异常检测算法，具有如下特点：

（1）检测算法与图像内容无关，适用于车体所有部位的成像检测。算法通过对比车辆前后两次通过设备时的采集图像，对差异区域进行重点提示，辅助检车员完成图像核查;

（2）全面覆盖各种异常形态。由于检测算法与成像内容无关，算法对部件形态成像形态的差异有较强的甄别能力，可以实现对未知故障形态的预判，给予对检车员有效的提示和引导;

（3）算法对各种采集参数和成像质量有较强的适用性，对重点部位的重点故障形态，可通过区域参数个性化和模块识别，达到检测效果的优化和改进;同时可通过深度神经网络特征提取，对判别逻辑进行建模，达到效果的进一步升级。

二、算法主要流程