基于智能識(shí)別與周期檢測(cè)的鋼軌傷損自動(dòng)預(yù)警方法研究

孫次鎖， 張玉華

(1.北京交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100044； 2. 中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 基礎(chǔ)設(shè)施檢測(cè)研究所，北京 100081)

鋼軌探傷車用于對(duì)在役鋼軌內(nèi)部傷損進(jìn)行快速檢測(cè)，是“人防、物防、技防‘三位一體’安全保障體系”[1]的組成部分之一。許多學(xué)者通過(guò)決策樹(shù)分析[2]、譜分析[3]、人工選取特征[4-6]等方式對(duì)探傷檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能識(shí)別。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展，文獻(xiàn)[7-11]將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到鋼軌傷損識(shí)別、扣件檢測(cè)等領(lǐng)域。上述文獻(xiàn)均針對(duì)單次檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，未考慮多次檢測(cè)周期歷史數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，存在誤報(bào)率高、傷損漏檢等現(xiàn)象，為確保鐵路運(yùn)輸安全，實(shí)際檢測(cè)數(shù)據(jù)分析中仍然采用人工全程回放方式，智能識(shí)別結(jié)果僅用于參考。人工回放時(shí)，為進(jìn)一步提高預(yù)警準(zhǔn)確率，降低預(yù)警誤報(bào)率，需要將當(dāng)次檢測(cè)數(shù)據(jù)與同區(qū)段的歷史檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行周期對(duì)比。各鐵路集團(tuán)有限公司建有《傷損比對(duì)監(jiān)控表》，表中記錄各個(gè)周期檢測(cè)到的所有傷損的類型、大小、位置、處理等數(shù)據(jù)。在對(duì)當(dāng)次檢測(cè)數(shù)據(jù)回放時(shí)，對(duì)比《傷損比對(duì)監(jiān)控表》，對(duì)于發(fā)展較快的傷損，及時(shí)預(yù)警；對(duì)于無(wú)發(fā)展的傷損，繼續(xù)監(jiān)控；對(duì)于形似鋼軌傷損圖形的鋼軌固有機(jī)械結(jié)構(gòu)不預(yù)警。由于多次檢測(cè)周期中各傷損里程位置誤差在十幾米至幾十米之間不等，無(wú)法精確對(duì)應(yīng)，操作員需依據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷顯示為兩個(gè)位置的鋼軌傷損實(shí)際上是否為同一位置，效率較低。

文獻(xiàn)[12]在研究動(dòng)車組跟蹤試驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)時(shí)，提出一種基于時(shí)間序列的自動(dòng)頻譜分析方法，得到運(yùn)營(yíng)列車主要性能參數(shù)的變化規(guī)律。受時(shí)間序列方法的啟發(fā)，本文提出超聲波反射體位置序列比對(duì)的方法。文獻(xiàn)[13-14]提出的Faster RCNN方法既能對(duì)圖像中的物體進(jìn)行分類識(shí)別，又能給出識(shí)別物體的位置。文獻(xiàn)[15-16]提出編輯距離的方法，可以對(duì)字符序列進(jìn)行比對(duì)。本文將超聲波檢測(cè)B型顯示數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換成RGB格式，采用Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對(duì)檢測(cè)區(qū)段的超聲波反射體進(jìn)行智能識(shí)別分類，并輸出超聲波反射體位置，將超聲波反射體按里程位置形成序列形式的區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)，采用編輯距離方法，將區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)與區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，自動(dòng)形成當(dāng)次檢測(cè)數(shù)據(jù)的分析報(bào)告，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)預(yù)警。在智能識(shí)別基礎(chǔ)上考慮同一線路多次檢測(cè)結(jié)果間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，自動(dòng)得到鋼軌傷損預(yù)警信息。

1 鋼軌傷損自動(dòng)預(yù)警總體結(jié)構(gòu)

鋼軌傷損自動(dòng)預(yù)警總體結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1，通過(guò)智能識(shí)別對(duì)鋼軌探傷車檢測(cè)取得的當(dāng)次檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行超聲波反射體分類，將分類結(jié)果按定位里程順序排列生成區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)，將區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)與區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)對(duì)比分析，生成探傷車預(yù)警報(bào)告。各工務(wù)段采用探傷儀對(duì)預(yù)警報(bào)告中的可疑傷損進(jìn)行復(fù)核，形成復(fù)核報(bào)告。依據(jù)復(fù)核報(bào)告對(duì)區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行回注，更新區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)，用于下次鋼軌探傷車檢測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)警分析。區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)中包含線路基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫(kù)的各類信息，如區(qū)段起終點(diǎn)里程，隧道、橋梁位置，曲線半徑，線路短鏈等。結(jié)構(gòu)中用區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)替代當(dāng)前使用的鋼軌探傷車《傷損比對(duì)監(jiān)控表》，用自動(dòng)對(duì)比替代人工對(duì)比，自動(dòng)生成探傷車預(yù)警報(bào)告。

圖1 鋼軌傷損自動(dòng)預(yù)警總體結(jié)構(gòu)

2 鋼軌探傷車檢測(cè)數(shù)據(jù)智能識(shí)別

2.1 超聲波檢測(cè)B型顯示圖像

鋼軌探傷車檢測(cè)到的B型顯示圖像見(jiàn)圖2。鋼軌探傷車采用超聲波脈沖反射法進(jìn)行鋼軌探傷，若鋼軌中無(wú)超聲波反射體，則顯示為黑色。對(duì)于鋼軌中存在的每一個(gè)超聲波反射體E，可以用坐標(biāo)(xE，yE)表示該反射體的位置。圖2中紅色矩形框?yàn)殇撥壷写嬖诘某暡ǚ瓷潴w，每個(gè)超聲波反射體由若干個(gè)不同角度的超聲波反射點(diǎn)組成。每個(gè)超聲波反射體的位置為

(1)

式中：LE為超聲波反射體在鋼軌中的位置；xi為第i個(gè)超聲波反射點(diǎn)的x坐標(biāo)；yi為第i個(gè)超聲波反射點(diǎn)的y坐標(biāo)；n為組成超聲波反射體LE的超聲波反射點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

圖2 B型顯示圖像

鋼軌中某些固有機(jī)械結(jié)構(gòu)如螺孔、導(dǎo)線孔、焊縫、道岔、接頭等也會(huì)導(dǎo)致超聲波信號(hào)的反射，因此也是超聲波反射體。

2.2 區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)

選用線路區(qū)段中的具有位置特性的超聲波反射體組成序列，區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)為

FQD={fi|fi∈F，i=1，2，3，…}

(2)

式中：FQD為區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)；i為按照超聲波反射體在檢測(cè)過(guò)程中出現(xiàn)的位置先后進(jìn)行排序序號(hào)；fi為第i個(gè)超聲波反射體；F為所有超聲波反射體的類別集合。

參照現(xiàn)有鋼軌探傷車數(shù)據(jù)分析軟件的傷損類別，本文將超聲波反射體分為16類，用大寫(xiě)字母組合代表超聲波反射體的類別，依次為螺孔(A)、導(dǎo)線孔(Z)、焊縫(C)、內(nèi)側(cè)軌頭核傷(NN)、外側(cè)軌頭核傷(NW)、內(nèi)中外軌頭核傷(NA)、內(nèi)中軌頭核傷(NNZ)、中外軌頭核傷(NZW)、軌底傷損(M)、螺孔裂紋(L)、軌頭垂直劈裂(NP)、螺孔多孔(D)、道岔(F)、鋼軌接縫(K)、軌腰分離(P)、雜波(O)。例如，圖2中超聲波檢測(cè)B型顯示圖像的區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)為

FQD={L，A，L，A，A，K，A，L，A，L}

(3)

2.3 超聲波反射體類別及位置的智能識(shí)別

超聲波反射體類別及位置的智能識(shí)別采用Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)[9-10]，見(jiàn)圖3。Faster RCNN是物體檢測(cè)領(lǐng)域基于區(qū)域建議的一種快速深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可自動(dòng)對(duì)輸入到網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的B型顯示圖像進(jìn)行特征提取，并依據(jù)提取的特征進(jìn)行分類與定位。架構(gòu)中含有未知參數(shù)，采用人工標(biāo)注超聲波反射體類別及位置的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)反復(fù)迭代對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的未知參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)更新，訓(xùn)練完成后得出含有已知參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)模型，使用該模型對(duì)B型顯示圖像中超聲波反射體的類別和位置進(jìn)行智能識(shí)別。在Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)中，將截取的整張圖片輸進(jìn)CNN，提取出的特征圖輸入到RPN網(wǎng)絡(luò)中匯總，對(duì)得到的候選框中的特征信息，使用分類器判別超聲波反射體類別，同時(shí)用回歸器進(jìn)一步調(diào)整候選框位置，最終輸出超聲波反射體類別及位置。

圖3 識(shí)別超聲波反射體類別及位置的Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

本文輸入的圖片大小為128 dpi×128 dpi，輸入圖片含有16個(gè)超聲波信號(hào)通道[7]，分別為前外70°軌頭、前中70°軌頭、前內(nèi)70°軌頭、前45°軌腰、前45°軌底、前0°軌腰、前0°軌底、前斜70°軌頭、后外70°軌頭、后中70°軌頭、后內(nèi)70°軌頭、后45°軌腰、后45°軌底、后0°軌腰、后0°軌底、后斜70°軌頭。

2.3.1 輸入圖片格式轉(zhuǎn)換

Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)輸入圖像為RGB格式，因此需要將16通道的B型顯示圖像轉(zhuǎn)換為RGB格式，將前外70°軌頭、前中70°軌頭、前內(nèi)70°軌頭、前斜70°軌頭、后外70°軌頭、后中70°軌頭、后內(nèi)70°軌頭、后斜70°軌頭共8個(gè)通道用8位2進(jìn)制數(shù)表示，轉(zhuǎn)換為圖像的R通道；將前45°軌腰、前45°軌底、后45°軌腰、后45°軌底共4個(gè)通道用8位2進(jìn)制數(shù)表示，轉(zhuǎn)換為圖像的G通道；將前0°軌腰、前0°軌底、后0°軌腰、后0°軌底共4個(gè)通道用8位2進(jìn)制數(shù)表示，轉(zhuǎn)換為圖像的B通道。

經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換，16通道的B型顯示圖像轉(zhuǎn)換為具有3個(gè)通道的RGB圖像格式。

2.3.2 Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

訓(xùn)練所用樣本來(lái)自傷損試驗(yàn)線上采集到的B型顯示圖像，對(duì)每個(gè)B型顯示圖像在橫向上的位置進(jìn)行移動(dòng)來(lái)擴(kuò)充樣本。螺孔裂紋、軌頭核傷、軌底傷損、其他傷損、其他無(wú)傷樣本數(shù)依次為79 200、92 400、42 240、13 200和92 400。采用smote算法過(guò)采樣，使任意兩類樣本數(shù)比例接近1∶1，以解決各類樣本不均衡的問(wèn)題。每個(gè)樣本均人工標(biāo)注超聲波反射體類別及位置。

在各類樣本集中隨機(jī)選取80%作為訓(xùn)練集，剩余的20%作為測(cè)試集，在訓(xùn)練集上每訓(xùn)練5輪，計(jì)算驗(yàn)證集的準(zhǔn)確性，連續(xù)15輪后準(zhǔn)確性不再提高則停止迭代。

2.3.3 Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)評(píng)估

每種類別下都可得到測(cè)試樣本為該類的得分值，可繪制出16條受試者工作特征曲線(ROC曲線)，最后對(duì)所有ROC曲線取均值，對(duì)Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)進(jìn)行精調(diào)，將曲線下面積為0.939的ROC曲線代表的模型作為最終模型，見(jiàn)圖4。

圖4 訓(xùn)練后模型的ROC曲線

超聲波反射體智能識(shí)別類別為16類，小于超聲波反射體總體類別數(shù)量，未智能識(shí)別的超聲反射體類別由探傷儀復(fù)核后人工確認(rèn)。研究發(fā)現(xiàn)，線路中存在非傷損超聲波反射體B型顯示圖像與傷損B型顯示圖像完全一樣的現(xiàn)象，例如螺孔多孔與螺孔裂紋的B型顯示圖像無(wú)法區(qū)分。因此，僅對(duì)單次檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，會(huì)將螺孔多孔誤識(shí)別成螺孔裂紋，造成誤報(bào)。為解決這一難題，需要對(duì)多次檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，更新區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)后將非傷損超聲波反射體在預(yù)警中自動(dòng)濾除。

3 區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)對(duì)比分析

3.1 區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)

區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)工務(wù)段探傷儀復(fù)核回注更新后的區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)，傷損預(yù)警均已確定，如鋼軌傷損的等級(jí)、位置、類型等。區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)更新到區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)后，區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)即可代表該線路區(qū)段所有歷史檢測(cè)周期的超聲波反射體序列。

圖2中數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)探傷儀復(fù)核后發(fā)現(xiàn)最左側(cè)的螺孔裂紋(L)實(shí)際為螺孔多孔(D)，漏檢1處螺孔裂紋(L)，則該區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)FQB更新為

FQB={D，A，L，A，A，L，K，A，L，A，L}

(4)

3.2 區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)對(duì)比分析

目前傷損對(duì)比分析采用人工方式進(jìn)行，操作員同時(shí)回放歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)次數(shù)據(jù)，依據(jù)傷損特征的位置判斷是否為同一傷損。由于鋼軌探傷車兩次檢測(cè)的物理定位通常存在偏差，僅依據(jù)位置容易出現(xiàn)誤判。本文采用超聲波反射體序列描述區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)，序列比對(duì)時(shí)采用編輯距離法，比對(duì)超聲波反射體間的相對(duì)位置，避免了兩次檢測(cè)中絕對(duì)位置不同帶來(lái)的不利影響。

編輯距離法是用于計(jì)算字符串相似度的方法[12]。用于計(jì)算從字符串a(chǎn)變換到字符串b需要的最少變換次數(shù)，這種變換包括：針對(duì)單個(gè)字符進(jìn)行插入、刪除、替換。本文將超聲波反射體的類別看作字符串中的字母，將區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)FQD看作字符串a(chǎn)、區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)FQB看作字符串b，采用編輯距離算法將序列FQD與FQB對(duì)比。用edit[i][j]表示FQD串第0個(gè)字母特征到第i個(gè)字母特征組成的序列和FQB串第0個(gè)字母特征到第j個(gè)字母特征組成的序列之間的編輯距離，則編輯距離的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方程為

(5)

flag為

(6)

根據(jù)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方程可得到動(dòng)態(tài)規(guī)劃矩陣，在動(dòng)態(tài)規(guī)劃矩陣中找到回溯路徑，再將回溯路徑反過(guò)來(lái)即可得到編輯操作路徑。

自動(dòng)對(duì)比分析采用點(diǎn)陣分析法將當(dāng)次檢測(cè)的區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)與區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行序列比對(duì)，將式(3)與式(4)兩個(gè)序列進(jìn)行編輯距離計(jì)算，計(jì)算值見(jiàn)圖5，可得出FQD與FQB的最小編輯距離為2，即當(dāng)次檢測(cè)數(shù)據(jù)的區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)中，有2個(gè)超聲波反射體與區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)中的超聲波反射體不一致。

圖5 FQD與FQB編輯距離比對(duì)

尋找FQD與FQB兩個(gè)序列的最佳比對(duì)，只需沿著最小編輯距離進(jìn)行回溯，回溯方向見(jiàn)圖5中箭頭所示。由圖5可見(jiàn)，F(xiàn)QD與FQB的區(qū)別：FQD中左數(shù)第一個(gè)字母特征、第6個(gè)字母特征與FQB中字母特征不一致，見(jiàn)圖6。

FQBDALAALKALALFQDLALAA—KALAL

圖6FQD與FQB比對(duì)結(jié)果

區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)與區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行超聲波反射體序列比對(duì)時(shí)，采用超聲波反射體間相對(duì)位置進(jìn)行比對(duì)，解決了各檢測(cè)周期數(shù)據(jù)絕對(duì)位置不一致的問(wèn)題。

3.3 區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)分級(jí)比對(duì)

區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)與區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)時(shí)，計(jì)算量與兩個(gè)序列中超聲波反射體數(shù)量乘積成正比。為減少計(jì)算量，提高比對(duì)速度，對(duì)區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)中的超聲波反射體進(jìn)行分級(jí)對(duì)比，將超聲波反射體分為3個(gè)等級(jí)：

(1)雜波(O) 第一級(jí)超聲波反射體，指復(fù)核時(shí)未發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致超聲波反射的機(jī)械結(jié)構(gòu)，也未發(fā)現(xiàn)鋼軌傷損，需要依據(jù)下一周期是否出現(xiàn)決定是否將其加入鋼軌傷損預(yù)警報(bào)告中。如在下一周期中出現(xiàn)，則可更新為傷損，加入預(yù)警報(bào)告中，進(jìn)行復(fù)核；如在下一周期未出現(xiàn)，則仍為雜波(O)，不加入鋼軌傷損預(yù)警報(bào)告。

(2)傷損 第二級(jí)超聲波反射體，包括螺孔裂紋(L)、軌底核傷(M)、內(nèi)側(cè)軌頭核傷(NN)、外側(cè)軌頭核傷(NW)、內(nèi)中外軌頭核傷(NA)、內(nèi)中軌頭核傷(NNZ)、中外軌頭核傷(NZW)，代表該級(jí)超聲波反射體為重點(diǎn)關(guān)注、可能發(fā)展的鋼軌缺陷；該類缺陷需加入鋼軌傷損預(yù)警報(bào)告中。

(3)固有機(jī)械結(jié)構(gòu) 第三級(jí)超聲波反射體，包括螺孔(A)、導(dǎo)線孔(Z)、鋼軌接縫(K)，該級(jí)超聲波反射體屬于鋼軌中固有的結(jié)構(gòu)，在鋼軌傷損預(yù)警報(bào)告中不體現(xiàn)。

在區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)比對(duì)時(shí)，首先依照第三級(jí)超聲波反射體進(jìn)行編輯距離比對(duì)，依據(jù)已經(jīng)比對(duì)成功的第三級(jí)超聲波反射體將區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)與區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)序列分成小段，在每個(gè)小段序列上進(jìn)行第二級(jí)超聲波反射體序列比對(duì)；依據(jù)已經(jīng)比對(duì)成功的第二級(jí)超聲波反射體將區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)與區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)序列分成小段，在每個(gè)小段序列上進(jìn)行第一級(jí)超聲波反射體序列比對(duì)。比對(duì)完成后匯總3個(gè)等級(jí)的比對(duì)結(jié)果，形成預(yù)警報(bào)告。

通過(guò)分級(jí)，對(duì)比計(jì)算量與不同級(jí)別超聲波反射體數(shù)量乘積之和成正比，減小了計(jì)算量，提升了比對(duì)效率。

3.4 鋼軌傷損自動(dòng)預(yù)警

根據(jù)鋼軌傷損自動(dòng)對(duì)比分析結(jié)果，可以自動(dòng)出具鋼軌傷損預(yù)警報(bào)告。

由于FQB中的超聲反射體均經(jīng)過(guò)歷次復(fù)核確認(rèn)，為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，因此依據(jù)FQB與FQD比對(duì)結(jié)果可以得知：當(dāng)次檢測(cè)中，將第一個(gè)特征螺孔多孔識(shí)別成了螺孔裂紋，將第6個(gè)特征螺孔裂紋漏檢。在預(yù)警報(bào)告中不再進(jìn)行螺孔裂紋預(yù)警，而對(duì)漏檢的螺孔裂紋進(jìn)行漏檢預(yù)警。采用編輯距離法進(jìn)行鋼軌傷損自動(dòng)預(yù)警，代替了探傷車數(shù)據(jù)回放過(guò)程中的人工對(duì)比方式。

3.5 區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)更新

工務(wù)段依據(jù)鋼軌探傷車預(yù)警報(bào)告，使用探傷儀對(duì)報(bào)告中的預(yù)警信息進(jìn)行精細(xì)復(fù)核后返回復(fù)核報(bào)告，人工將復(fù)核結(jié)果回注到區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)中，區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)將該復(fù)核結(jié)果更新為區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)，為下一次鋼軌探傷車檢測(cè)數(shù)據(jù)分析提供參考標(biāo)準(zhǔn)。回注步驟為

Step1復(fù)核確認(rèn)為傷損的，維持超聲波反射體不變，更新傷損實(shí)際位置信息。

Step2復(fù)核確認(rèn)為固有機(jī)械結(jié)構(gòu)的，將超聲波反射體更新為固有機(jī)械結(jié)構(gòu)，并更新該超聲波反射體的類別和位置。

Step3復(fù)核后未發(fā)現(xiàn)異常的，將超聲波反射體更新為雜波(O)，并更新該超聲波反射體的類別和位置。

Step4刪除已更換維修后的鋼軌傷損類別及位置信息。

4 傷損自動(dòng)預(yù)警試驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 單區(qū)段人工預(yù)警與自動(dòng)比對(duì)驗(yàn)證

采用某鐵路集團(tuán)有限公司某區(qū)段的鋼軌探傷車檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行傷損自動(dòng)預(yù)警試驗(yàn)。該區(qū)段為無(wú)縫線路，全長(zhǎng)約9 km，采用2017年12月的檢測(cè)數(shù)據(jù)及復(fù)核結(jié)果生成區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)，共含有超聲波反射體582個(gè)，其中第一級(jí)超聲波反射體221個(gè)，第二級(jí)、第三級(jí)超聲波反射體共361個(gè)。部分超聲波反射體見(jiàn)圖7。

圖7 區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)與區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)

2018年1月，鋼軌探傷車對(duì)該區(qū)段進(jìn)行了第2次檢測(cè)，針對(duì)第2次檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了自動(dòng)預(yù)警。采用Faster RCNN方法對(duì)超聲波反射體進(jìn)行智能識(shí)別分類，區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)中共含有超聲波反射體363個(gè)。對(duì)區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)與區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行序列比對(duì)，共預(yù)警傷損3處，其中2處為新增預(yù)警，1處為監(jiān)控預(yù)警。自動(dòng)預(yù)警耗時(shí)約2 min。比對(duì)后的部分特征見(jiàn)圖7所示。圖7中，軌腰位置的藍(lán)色及粉色圖形為固有機(jī)械結(jié)構(gòu)，軌頭橙色圖形為雜波和傷損。

為驗(yàn)證本文提出的自動(dòng)預(yù)警方法，采用人工方式對(duì)第2次檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行回放，并與鋼軌《傷損比對(duì)監(jiān)控表》進(jìn)行人工對(duì)比，形成鋼軌傷損預(yù)警報(bào)告。人工對(duì)比分析數(shù)據(jù)最終對(duì)3處進(jìn)行傷損預(yù)警，耗時(shí)約30 min。

對(duì)比人工預(yù)警與自動(dòng)預(yù)警結(jié)果，最終預(yù)警均為傷損3處，二者數(shù)量、位置相同，自動(dòng)預(yù)警方法在相同準(zhǔn)確性的前提下，效率大大提高。

4.2 多個(gè)區(qū)段人工預(yù)警與自動(dòng)比對(duì)驗(yàn)證

為驗(yàn)證基于編輯距離計(jì)算的自動(dòng)比對(duì)預(yù)警方法的可靠性，收集了5個(gè)區(qū)段的周期檢測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行人工預(yù)警與自動(dòng)預(yù)警對(duì)比，預(yù)警結(jié)果及預(yù)警時(shí)間對(duì)比見(jiàn)圖8。

(a)預(yù)警結(jié)果

(b)預(yù)警耗時(shí)

圖8 預(yù)警結(jié)果及預(yù)警耗時(shí)對(duì)比

由圖8(a)可以看出，5個(gè)區(qū)段的傷損預(yù)警對(duì)比中，在第3個(gè)區(qū)段中，自動(dòng)預(yù)警比人工預(yù)警多1個(gè)傷損，經(jīng)核實(shí)此處為人工預(yù)警漏報(bào)，其他區(qū)段自動(dòng)預(yù)警結(jié)果均與人工預(yù)警結(jié)果相同，自動(dòng)預(yù)警方法有效。由圖8(b)看出，在5個(gè)區(qū)段中自動(dòng)預(yù)警耗時(shí)均遠(yuǎn)低于人工預(yù)警耗時(shí)。

5 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)當(dāng)前鋼軌探傷車檢測(cè)數(shù)據(jù)采用人工回放和人工對(duì)比方式效率較低的問(wèn)題，提出一種基于智能識(shí)別技術(shù)與周期檢測(cè)的鋼軌傷損自動(dòng)預(yù)警方法。采用Faster RCNN深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)中超聲波反射體的類型和位置進(jìn)行智能識(shí)別，將識(shí)別出的超聲波反射體類別按位置進(jìn)行排序，形成區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)。基于周期檢測(cè)數(shù)據(jù)及探傷儀復(fù)核結(jié)果形成區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)，采用編輯距離法將區(qū)段檢測(cè)數(shù)據(jù)與區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)對(duì)比，為減少計(jì)算量，對(duì)超聲波反射體類別進(jìn)行分級(jí)對(duì)比，自動(dòng)對(duì)比后生成傷損預(yù)警報(bào)告。區(qū)段標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)由探傷儀復(fù)核后更新。為驗(yàn)證自動(dòng)預(yù)警方法的有效性，對(duì)某鐵路集團(tuán)有限公司5個(gè)區(qū)段的檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)預(yù)警測(cè)試，將自動(dòng)預(yù)警結(jié)果與人工預(yù)警結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，自動(dòng)預(yù)警結(jié)果略優(yōu)于人工對(duì)比結(jié)果，且預(yù)警時(shí)間大幅縮短，能夠提高鋼軌傷損預(yù)警效率。