车载接触网缺陷在线智能识别系统

陶岩

摘 要：为适应电气化铁路快速发展，接触网悬挂状态检测监测装置对接触网悬挂装置缺陷检测提出了需求。为实现高效、及时地检测车载接触网中存在的缺陷，本文结合图像智能识别技术，提出了一种车载接触网缺陷在线智能识别系统，并介绍了该智能识别系统的基本构成及相关图像智能识别算法原理。该缺陷智能识别系统的实际应用实例表明该系统能高效地进行缺陷检测，很大程度上节约了人工检测的时间和成本，为更快发现、排查及修复车载接触网悬挂装置缺陷提供了便利。

关键词：车载接触网；缺陷；图像算法；智能识别

中图分类号：U225；TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）05-0051-02

0 引言

作为列车动力提供设备，接触网的状态直接关系着列车能否安全稳定地运行。由于接触网装置暴露于自然环境中，会长期经历不同恶劣天气的交替作用[1]，不可避免会产生接触网零部件缺陷，缺陷长期累积将成为威胁电气化车载接触网正常运转的潜在危险。随着我国高速铁路快速发展，为保障列车正常运行，维护国民出行安全，对加强接触网缺陷检测提出了进一步的需求。随着计算机视觉、人工智能等技术地快速发展，智能化、实时化、非接触的车载接触网缺陷识别系统已逐渐成为一种主流趋势[2-6]。

1 接觸网缺陷及检测技术

几何参数是接触网主要检测内容，包括导线拉出值和高度等参数检测，主要有接触式和非接触式两类检测方法[7，8]。接触式检测技术检测速度快、实时性强、技术相对较为成熟，但影响受电弓受流且维护困难。近年来，基于相机列阵和图像处理技术的非接触式检测技术逐渐发展起来并广泛应用于实际运营中。

除几何参数检测外，为了适应高速铁路快速发展，某些铁路段对检测车综合检测系统（如图1所示）提出了接触网悬挂状态检测需求，比如对接触网悬挂支持装置零部件（如图2所示）、硬横跨、软横跨、上跨桥及线夹、吊弦等的缺陷检测功能。具体地，要求功能主要有：（1）精准定位接触网腕臂安装支柱（或吊柱）位置；（2）准确拍摄腕臂组成的清晰图像；（3）连续采集相邻支柱（或吊柱）间接触线及悬挂的清晰图像；（4）自动识别接触网悬挂部件典型缺陷，比如绝缘子及支座裂损、线夹螺母脱落、管帽脱落、螺帽松动脱落、开口销缺失、平衡线、斜拉线、等电位线、防风拉线缺失等；（5）准确记录发现的接触网缺陷并提供分类汇总报告；（6）对同一套腕臂历史存档图像进行自动比对分析。基于传统的图像处理技术很难识别接触网悬挂装置中存在的以上缺陷，而基于机器学习的缺陷智能识别检测技术可很好解决部分缺陷识别技术难题。

2 车载接触网缺陷在线智能识别系统

基于图像处理和人工智能技术，我们研发了车载接触网缺陷在线智能识别系统，该系统主要由硬件和软件系统组成，主要包括相机列阵、图像采集服务器、图像智能分析服务器、缺陷检测结果呈现终端等，如图3所示。图像智能分析服务器是缺陷智能识别系统核心设备，它处理由图像采集服务器通过相机列阵采集的图像视频数据，基于智能图像识别算法对视频数据图像帧自动进行缺陷识别。检测车安装图像智能分析服务器，对跑过的某个工区线路进行缺陷在线检测，之后即刻生成该工区的缺陷，人工确认后，可立刻安排工区排查接触网缺陷，大大提高工作效率。

图像智能识别算法是实现车载接触网缺陷在线智能识别系统的根本机制，该图像识别算法通过构造目标检测神经网络实现，主要包括数据训练阶段和数据测试阶段，如图4所示。训练阶段：利用深度学习，对训练数据集中的图像进行分类训练，得到调校好的网络模型。测试阶段：利用采集设备实时获取图像数据，进行目标检测，获取目标在实时图像序列中的坐标位置，再利用目标识别神经网络可以对采集的实时数据进行特征提取等工作，进而实现对目标的识别与跟踪。

3 应用案例

目前，该车载接触网缺陷智能识别系统已实现的功能主要有绝缘子破损、绝缘子闪络、底座开口销反插、底座开口销缺失、U型管开口销缺失、U型管缺失、定位器电连接线缺失、线夹螺母缺失等缺陷智能识别。图5（a-f）给出了该车载接触网缺陷智能识别系统在实际运营中对缺陷的识别效果，可见该系统能准确识别接触网悬挂支持装置中的缺陷。

4 结语

本文基于图像智能识别算法提出了一种车载接触网悬挂装置缺陷在线智能识别系统，该系统能自主高效、快速地识别车载接触网悬挂装置中存在的缺陷，为接触网中缺陷排查、修复提供了便利和依据，能大幅度节约人工检测的时间和成本。

参考文献

[1] 王杰.电气化铁路接触网检测方式探讨[J].江西建材，2017（13）：139+141.

[2] 安鹏.包神电气化铁路牵引供电接触网智能动态检测系统应用研究[J].神华科技，2009，7（05）：63-67.

[3] 西安交通大学.电气化铁路接触网线夹过热故障智能诊断方法及在线监测系统[P].陕西：CN102589612A，2012-07-18.

[4] 朱挺.基于接触网支柱号在线智能识别定位技术研究[J].上海铁道科技，2015（01）：24-25+17.

[5] 张春春.基于OpenCV的接触网定位线夹状态智能检测[D].西南交通大学，2016.

[6] 张毅.深度学习在接触网定位器缺陷检测中的应用[J].铁路计算机应用，2018，27（03）：15-19.

[7] 刘寅秋.基于图像处理的接触网动态几何参数测量研究[D].中国铁道科学研究院，2012.

[8] 张少华.基于图像处理的接触网几何参数检测方法研究[D].上海工程技术大学，2015.