圖像自動識別技術在鐵路上的應用

馬凌宇

摘 要

圖像識別技術是人工智能的一個重要方面，是運用計算機以及數學運算對形狀、字符模型以及圖形圖像實現自動識別、評價的過程，既減少了人工勞動力，還能夠存儲原始數值，便于檢查和運用，有著很大的優勢。本文對圖像自動識別技術在鐵路的應用進行了研究，并對其在鐵路行業中的發展進行了分析。

【關鍵詞】圖像自動識別 鐵路 應用

1 圖像識別技術

圖像識別指的是指圖像刺激于人體感覺器官，其距離的變化或在人體感覺器官上刺激位置的變化，都會引起圖像在視網膜上的位置和狀態的變化。大家對其的識別是經驗過的某一圖像的過程，也稱作圖像再認。在圖像識別中，既要有即時進到感官的信息，也要有之前保存的信息。在這一狀況下，人們仍是能夠認出之前所感覺過的圖像。而且圖像識別能夠不受感覺途徑的所限。僅有經過保存的信息與即時的信息實現比較的處理過程，才會完成對圖像的再認。

圖像識別技術一般是基于圖像的重要特點的。每幅圖像都有其特點，對圖像識別時人體器官的研究證明，視線會匯聚在圖像的特征上，也就是信息量集中的區域。而且人的掃描路徑也總會依序從一個轉移到另一個上。可以得出，在圖像識別中，知覺功能需要除去輸入的過多信息，選擇關鍵的信息。并且，在大腦里肯定有一個管理整合信息的機能，它能把人們獲取的信息組合成一個整體的知覺形象。

在人體圖像識別機制中，對很多圖像的識別常常要經過各個層級的信息處理才會完成。對那些熟知的圖像，因為獲得了它的主要特征，就會把它看作一個單元來識別，而不再關注它的其他部分了。這類由單獨的單元構成的整體叫做組塊，每一組塊是一起被感覺的。在文字形式的識別中，人們不僅能夠把一個漢字的筆劃或偏旁等單元構成一個組塊，而且能把常常在同時出現的字或詞構成組塊單位來進行識別。本文對圖像識別技術在鐵路的應用進行研究。

2 圖像自動識別技術在鐵路的應用

2005年，第一套車輛故障動態圖像檢測系統（TFDS）在鐵路獲得安裝應用，TFDS設備是國內鐵路貨車安全防范警示體系地對車安全控制系統（5T系統）設施中自主創新研發的現代化車輛運用安全技術設備，不斷在當前運輸組織運作下起到越來越關鍵的安全防范效果，實現了全新技術層面的升級，增強了列檢工作水平，車輛列檢工作方式有了全面的創新。

動車故障動態圖像檢測系統（TEDS） 、車輛故障動態圖像檢測系統（TVDS）是5T系統中TFDS對客車車輛、動車管理的有效拓展，做到了對客車車輛、動車車輛的有效監測。

TFDS、TEDS、TVDS都是運用軌邊裝設的攝像頭，來觀察運行貨車、客車、動車組的走行部、制動配件等等各個運行位置的圖像，并利用網絡迅速傳送到列檢室內設備實現分析并及時預警，迅速觀察到故障信息，避免車輛事故，確保鐵路的運行安全。

3 圖像自動識別技術在鐵路的需求

當前，鐵路聯網投入使用的TVDS設備47套、TFDS設備有359套、TEDS設備32套，負責著每日監控鐵路70多萬輛貨車、4.7萬輛客車以及1700組動車組的行駛安全責任，TVDS、TFDS、TEDS都運用了圖像自動收集、人工讀取的形式對火車故障實現分析。伴隨列車編組、數量的持續擴充，尤其是高速列車組大面積的運行，在高速行駛下，一點微小的問題都會造成很大的安全隱患，所以增強動車組在快速行駛中車輛狀態的檢查和問題告警、增強動車組行駛監控質量非常關鍵。

TVDS、TFDS、TEDS系統工作人員時刻觀測數量龐大的圖像，易于出現疲乏漏檢、誤差，且人工操作提高了對車輛故障問題的主觀性，客觀性不夠。必須運用計算機自動識別動、客、貨車運作故障并有效排除不重要圖片的圖像自動識別技術，增強設備自動化水平，免除人為引發的故障漏檢、誤差。

圖像自動識別技術以電腦網絡技術、圖像處理技術等作為基礎，經過對獲取的圖像信息實現檢測和分析，獲得出車輛關鍵部分是不是存在不正常狀況，并能夠自動實現不正常圖像的自動區域定位和異常類型分取，完成動、客、貨車車輛檢測自動化，并構建標準問題庫，應用模式識別技術有效增強系統檢測精準度和工作效率，完成對車輛故障圖像的自動識別，減少檢車人員工作強度，增強工作效率，確保車輛運行安全。

4 圖像自動識別技術的分析

要實現圖像自動識別技術，就要首先明確動、客、貨車故障種類及TFDS、TVDS、TEDS系統圖像收集范圍，才能給出自動識別技術及識別方法、技術要求。

4.1 明確故障類型

依據多面體元件多維空間輪廓技術研究，動、客、貨車故障可以分為兩種：

（1）部件失去或斷裂；

（2）按照各級修程規定有關零部件形變尺寸度量表，調節系統內部模型數據，明確部件是否損傷。

識別方法：利用準確定位方法、多角度配比同器件的有效特征點技術。從圖像中獲得各部分輪廓值，與調節好的數值精準模型比較，觀察其零部件持續的輪廓值是不是與所建模型提供輪廓值相同，如果此值與模型對比結果為整體上或部分上的不一致，就定義為失去或損傷。

4.2 有效的故障識別方法

4.2.1 應用當前較多使用的相關檢測類軟件實現自動識別研究

比如：COGNEX Vision Pro、Matrox Inspector等，這些相關的軟件在對流水線上的加工部件做出檢測時能夠獲得非常高的檢測以及測量準確，不過需要圖像質量要高，成像類似性要好。因為動、客、貨車工作環境問題，該技術很難在TFDS等系統中有效的運用。

4.2.2 應用常用的圖像處理方法實現二維圖像故障檢測模塊研究

這一技術在研發和調試時都必須有足夠的問題樣例作為開發憑據，不過許多大的故障出現概率不高，且許多故障元件表現形式多樣，在二維圖像上元件與背景投影在相機感光芯片上時混在一起，虛警率很高。另外，動、客、貨車元件數量多，不能將所有的部件都實現故障模塊開發，

4.2.3 應用比對識別的形式實現異常檢測

這一技術能夠精準獲得圖像中的問題，但對那些非固定編組的車輛很難獲得該列車的以前的圖像，算法運用性仍然不足。

4.2.4 有關三維圖像的建模識別技術

這一技術利用三維圖像能夠整體獲取每種識別部件的空間構造模型，應用與該構造模型進行三維數據比對進行該部件的問題檢測，能夠發揮比對識別檢測準確的特點，同時由于目標與背景在三維模型上能夠準確區分，整個算法的虛警率有效減少，是當前機器視覺領域的重要發展方向。該識別技術，首先實現三維圖像數據收集，應用2個高清相機構成一個掃描單元，創建一個雙目視覺采集路徑，收集貨車底部和側下位的相關圖像；接著構建立體模型，視差圖像能夠看到，經過雙目視覺處理能夠獲取立體信息（即3D信息），通過這些信息經過算法運算能夠創建車底、側部的高精度立體模型。

4.3 圖像識別及運用軟件平臺

圖像識別及運用軟件平臺，為系統提供圖像信息瀏覽、數據集中調度、自動化智能化故障報警、設備運用、數據統計分析等作用，還實現了設備使用的全過程監控和觀測。

4.4 圖像自動識別裝置

圖像自動識別裝置，包括圖像自動識別服務器、運行在該服務器上的識別調度框架部分、圖像自動識別部分及平臺數據標準接口等，是對圖像故障實現自動識別的專用裝置，

以TFDS系統為例：

（1）識別調度框架部分，利用平臺標準數據接口自動獲得車輛信息，并立刻調動識別模塊實現圖像識別；

（2）識別調度框架部分，利用平臺標準數據接口與圖像識別及運用軟件平臺實現數據交互；

（3）識別調度框架部分整體上把自動識別結果反應給圖像識別及運用軟件平臺，確保數據安全，方便數據匯總管理；

（4）圖像識別及運用軟件平臺負擔識別結果的展示、統計、對比研究等。

5 圖像自動識別技術在鐵路的運用情況

2002年，原鐵道部組織了相關設備廠商對圖像自動識別技術在鐵路中的應用進行研究工作，通過2007年、2012年的兩次考察審核以及改善，設備廠商持續優化識別算法，增強模塊識別率。當前，交叉桿端部牢固螺栓松動、貨車軸承擋鍵遺失、閘瓦插銷突出等問題，客車單元制動缸鉗型杠桿開口銷遺失、基礎制動配件（閘瓦）遺失、單元制動缸安裝圓銷遺失，以及動車組走行部、底架懸吊件、鉤緩連續、制動工件、車體兩側裙板等位置圖像的自動識別模塊都已實現了故障及時通報，達到了實際使用需求。

6 結語

圖像自動識別技術對于確保動、客、貨車行駛安全、減少人工勞動程度、增強列檢工作效率、提升檢車水平有著關鍵意義，當前圖像自動識別技術已在貨車TFDS、客車TVDS和動車TEDS上獲得有效應用，伴隨圖像自動識別技術的不斷發展、改善和進一步運用，將逐漸引入到機車及供電檢測領域，以后定會在鐵路運輸安全保障工作中發揮更大的作用。

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作者單位

哈爾濱市科佳通用機電股份有限公司 黑龍江省哈爾濱市 150001