【摘 要】
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随着高速铁路的蓬勃发展其安全问题长期备受关注,其中接触网是担当高铁受电取流的重要组成部分,现由子系统4C装置对接触网目标进行全局、分区域、多角度成像。4C检测系统初步具备识别各部件状态的能力,但由于铁路沿线环境多变,人工和机器判别存在干扰因素致使误检漏检事故频发,对于提高检测效率、准确判断小目标故障状态一直是铁路重点研究内容。本文根据接触网结构特点,针对高曝光、暗影遮挡等导致的微型目标特征缺失、细
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随着高速铁路的蓬勃发展其安全问题长期备受关注,其中接触网是担当高铁受电取流的重要组成部分,现由子系统4C装置对接触网目标进行全局、分区域、多角度成像。4C检测系统初步具备识别各部件状态的能力,但由于铁路沿线环境多变,人工和机器判别存在干扰因素致使误检漏检事故频发,对于提高检测效率、准确判断小目标故障状态一直是铁路重点研究内容。本文根据接触网结构特点,针对高曝光、暗影遮挡等导致的微型目标特征缺失、细节不明、分类识别及故障诊断等问题进行了以下研究,主要内容如下:（1）提出应用偏振成像技术对接触网零部件多角度成像方法,通过研究偏振光理论和斯托克斯矢量表示法搭建偏振成像物理模型,在MATLAB、open CV视觉平台上仿真合成接触网零部件偏振特征图像。（2）针对4C装置拍摄目标存在高曝光及细节处理不足等问题,提出一种以小波变换为基础的多源信息融合算法,对接触网部件偏振特征图像进行多尺度分解与重构。图像经多尺度分解得到两种系数,低频系数重构时引入PCNN耦合网络,高频系数重构运用空间特征频率MSF。通过实验结果评价,本文算法相比其它融合方法能得到质量更高、信息多源化的新图像。（3）搭建EifficeientNet-B0深度卷积网络,分别对少样本条件下普通图像、偏振融合图像（1）、（2）进行了目标分类识别实验,结果显示融合图像分类准确率在该模型中最高能达到98.3%,普通图像因样本少出现过拟合,分类效果不佳。研究证实了多源偏振图像在深层网络中对接触网零部件分类能取得较高准确率。（4）目标分类后选择U型抱箍作为故障检测对象,首先利用SURF特征定位算法对普通图像和偏振融合图像分别提取若干特征点,发现前者匹配率远低于后者;接着针对螺母松动不易判断问题,本文设计了LBP-COS特征检测算法,以保持样本信息和旋转位移不变为前提,利用空间向量中余弦相似性对不同松动状态进行诊断,实验验证该算法准确率达到90.9%,提高了零部件故障检测效率。（5）对全文内容进行总结和研究展望。
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