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申请/专利权人：诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司

摘要：本发明公开了一种接触网接触线硬弯的智能检测方法，涉及接触网技术领域，所述方法包括：步骤1：采集目标接触网的图像，对图像进行预处理，得到预处理图像；步骤2：对预处理图像进行霍夫变换直线检测，识别预处理图像中的所有直线；步骤3：找到所有直线的交点，计算在交点处直线所形成的夹角，若夹角大于预设的阈值，则判定该交点为硬弯缺陷处。本发明提高了检测的准确性和鲁棒性，降低了人力成本和设备投入，提高了城市轨道交通系统的安全性和可靠性。

主权项：1.一种接触网接触线硬弯的智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：采集目标接触网的图像，对图像进行预处理，得到预处理图像；步骤2：对预处理图像进行霍夫变换直线检测，识别预处理图像中的所有直线；步骤3：找到所有直线的交点，计算在交点处直线所形成的夹角，若夹角大于预设的阈值，则判定该交点为硬弯缺陷处；步骤2具体包括：步骤2.1：在预处理图像上使用多尺度边缘检测算法，得到预处理图像在多个尺度下的边缘图像；步骤2.2：构建霍夫空间，对每个尺度下的边缘图像进行多尺度霍夫变换，得到多个尺度下的霍夫变换结果，在进行多尺度霍夫变换的过程中，不断累积霍夫空间；步骤2.3：引入局部阈值，考虑每个像素点在不同尺度下的梯度强度和梯度方向的变换，计算局部阈值；将每个霍夫变换结果与局部阈值进行比较，只保留梯度幅值大于局部阈值的霍夫变换结果；步骤2.4：对累积的霍夫空间进行非极大值抑制，以消除相邻直线的重复检测；步骤2.5：根据累积的霍夫空间，估计直线的参数；根据估计的直线的参数，对直线进行筛选和合并，以消除冗余直线；步骤2.1中在预处理图像上使用多尺度边缘检测算法，得到预处理图像在多个尺度下的边缘图像的过程具体包括：对预处理图像应用一系列不同尺度的高斯滤波器，得到多个不同尺度的滤波图像；其中每个尺度的高斯滤波器的标准差根据高斯分布的特性以指数级增长；每个尺度的高斯滤波器使用如下公式进行表示： ；其中，为尺度，等于该尺度下的高斯滤波器的标准差；为像素平面坐标；对每个尺度下的滤波图像应用边缘响应算子，计算每个尺度下的每个滤波图像的边缘响应；对每个尺度下的每个滤波图像的边缘响应进行零交叉检测，以确定边缘的位置，然后进行边缘细化，以消除噪声和冗余；进行边缘连接，以形成连续的边缘；为高斯滤波器；步骤2.2中构建的霍夫空间为具有曲率和偏转角度的霍夫空间，同时引入参数；得到多尺度霍夫变换的公式为： ； ； ； ； ； ；其中，是霍夫空间的中心点坐标；是设定的曲率；是极径；是狄拉克delta函数,用于判断点是否在霍夫空间中的直线上；是边缘图像在像素处的强度；为直线的偏转角度；为尺度下的霍夫累积矩阵，作为该尺度下的霍夫变换结果；在固定，，的情况下，将、和分别离散化为、和个值，则将表示为一个大小为的三维数组；为给定的极径；为给定的偏转角度；为X轴坐标；为Y轴坐标；判断点到霍夫空间中心点的距离是否与给定的极径相等；判断点的方向是否与给定的偏转角度相等，从而确保点在霍夫空间中与指定的直线方向一致；表示曲线在极坐标下的曲率，它是偏转角度对极径的导数；将所有符合条件的点的强度进行累加，得到了该直线在霍夫空间中的累积计数；表示正弦函数；为余弦函数；步骤2.3中的局部阈值使用如下公式进行表示： ；其中，为最大尺度数；通过比较与的大小，仅保留大于或等于的；表示对霍夫累积矩阵中所有元素进行求和，得到在尺度下的累积计数总和；表示霍夫累积矩阵中在尺度下的最大累积计数，即取出在该尺度下的最大值。

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