TFDS图像自动识别系统框架设计与实现

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TFDS图像自动识别系统框架设计与实现

作者：王茂盛

来源：《科技创新与应用》2013年第06期

摘要：本文设计了一种新的货车故障轨边图像检测系统（简称TFDS）图像自动识别系统的框架结构，首先将待检测部件的故障情况进行分类，建立标准样本图库。在此基础上采用图像处理和识别算法对车辆故障进行自动检测和识别，系统核心功能模块可分为两个部分：部件检测定位模块和故障识别模块。试用结果表明，采用该框架结构的TFDS图像自动识别系统具有较高的识别准确率。

关键词：车辆运用；TFDS；自动识别；特征融合

1 引言

TFDS的投入应用，改变了列检作业方式，提高了铁路货车安全防范系数，减轻了现场检车员的劳动强度。但该系统在运用过程中仍然受职工技术业务水平、人员劳动组织等问题局限，影响了该系统在运用工作中的作用的发挥。因此，分析查找问题产生原因，并采取相应的措施加以改进显得十分重要。现有的TFDS系统主要采用人工判读的检测方式，存在如下问题：

1.1 作业强度大，长时间的看图作业会降低检测的准确性，造成常见、重点故障的漏检。

1.2 对人员的水平要求高，每辆车都有大量的待检测故障点，不同类型车辆的检测位置也各不相同，室内检车员必须对车辆基础知识掌握全面，人员培训和维护成本较高。

1.3 检测各个环节都是人为操控，检测周期长，耗费大量人力，效率低。

为解决这些问题，我们设计了TFDS图像自动识别系统的框架结构，并在此基础上实现了一套基于TFDS图像的自动识别系统。系统通过对拍摄图像信息进行检测和分析，给出货车车辆的检测结果报告。通过对图像的处理，检测出车辆的关键部件是否有异常情况，并可以自动完成异常图像的自动位置定位和异常类型的归类。

2 TFDS图像自动识别系统框架

2.1 系统总体框架

在TFDS图像自动识别系统的框架设计前期，经过对各种类型车辆检测的相关调研，我们首先将待检测部件的故障情况进行分类，建立标准样本图库。在此基础上采用图像处理和识别算法对车辆故障进行自动检测和识别，系统核心功能模块可分为两个部分：部件检测定位模块和故障识别模块。