16 / 2021-05-23 15:46:53

基于视频图像的受电弓状态监测研究

列车高速运行过程中，受电弓与接触线之间产生火花，电磨损影响列车弓网可靠性，严重时引发运行安全事故。本文提出一种基于视频图像的受电弓火花识别算法，通过YOLOv3神经网络算法处理可确定受电弓区域，采用RGB、HIS颜色模式判据得到满足火花颜色特征区域，结合R分量动态背景差分判据可识别火花产生区域，采用三帧动态背景减法、灰度差值面积判据排除列车运行背景干扰，可准确识别视频图像中的火花放电强弱，结合火花的频次可进行报警。仿真实验结果表明，本文提出的火花识别算法检测准确率为98.0%，显著提高了火花识别检测的准确度。