本发明涉及铁路安全保障技术领域，具体涉及一种基于多尺度耦合卷积网的铁路接触网异常目标自动检测法。
背景技术：
电气化铁路普遍采用高架电缆的方式供电，接触网的安全问题直接影响到铁路列车的运行安全，鸟巢等异常现象是直接威胁到铁路电力线路安全可靠运行的一个重要风险来源。目前，在铁路电力线路上需要通过人工巡检的方式发现并清除异常目标，不仅浪费人力，而且不能及时排除安全隐患。为了克服上述问题，于是开展基于铁路接触网的异常目标检测研究，然而，当前针对异常目标自动检测方面的研究才刚刚起步，异常检测精度和效率都无法达到应用需求。
对于人类来说目标检测并不困难，通过对图片中不同颜色模块的感知很容易定位并分类出其中目标物体。但是，对于计算机来说，面对的是rgb像素矩阵，很难从图像中直接得到狗或猫这样的抽象概念并定位其位置，再加上有时候多个物体和杂乱的背景混杂在一起，目标检测更加困难。
针对异常目标自动检测研究，传统方法在检测异常过程检测存在三个主要问题，一个是滑动窗口的区域选择策略没有针对性；二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性；三是异常目标自动检测精度中还需要进一步优化，效率也远远无法达到实时应用的要求。
如何克服上述问题，是当前需要解决的。
技术实现要素：
本发明的目的是克服现有的接触网异常目标自动检测方法所存在的问题。本发明的基于多尺度耦合卷积网的铁路接触网异常目标自动检测法，适用于铁路接触网的异常目标自动检测，可以取得比人眼观察更为准确的异常检测效果，检测精度高，自动化程度高，具有良好的应用前景。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种基于多尺度耦合卷积网的铁路接触网异常目标自动检测法，包括以下步骤，
步骤(a)，获取接触网的图像信息，使用均值漂移和归一化割的方法分别得到该图像信息对应的多组候选区域，并通过共享区域合并方法，将得到的各候选区域进行合并，得到该图像的多个最终候选区域；
步骤(b)，将各最终候选区域归一化处理，尺寸均为s*s，s表示归一化后最终候选区域的长宽，对每个归一化后的最终候选区域进行两次下采样，并将最终候选区域与两次下采样的采样结果输入到多尺度耦合卷积网中，进行参数训练和特征提取；
步骤(c)，将提取的特征输入极限学习机elm分类器，对提取的特征进行分类；
步骤(d)，根据分类后的特征，通过使用回归器进行修正候选框的位置，从而得到图像信息中异常目标的位置，即修正后候选框的位置。
前述的基于多尺度耦合卷积网的铁路接触网异常目标自动检测法，步骤(a)，通过共享区域合并方法，将得到的各候选区域进行合并，得到该图像的多个最终候选区域，包括以下步骤，
(a1)，对于通过均值漂移方法生成的候选区域，逐个进行分析，将其的每个候选区域与归一化割方法生成的对应候选区域进行逐个比对；
(a2)，若在归一化割方法生成的候选区域中能够找到与正在分析的均值漂移方法生成的候选区域相似度达到80％及以上时，则该候选区域的分割是正确的，取这两个候选区域重合的并集，得到一个最终候选区域；若在归一化割方法生成的候选区域中不存在与正在分析的均值漂移方法生成的候选区域相似度达到80％的情况时，则认为该候选区域划分不正确，对下一个候选区域进行处理。
前述的基于多尺度耦合卷积网的铁路接触网异常目标自动检测法，步骤(b)，对每个归一化后的最终候选区域进行两次下采样，并将最终候选区域与两次下采样的采样结果输入到多尺度耦合卷积网中，进行参数训练和特征提取，包括以下步骤，
(b1)，对每个归一化后的最终候选区域进行两次下采样，该最终候选区域对应的s/2*s/2最终候选区域、s/4*s/4最终候选区域；
(b2)，将最终候选区域、s/2*s/2最终候选区域、s/4*s/4最终候选区域输入到多尺度耦合卷积网中；
(b3)，最终候选区域在卷积过程中使用5*5的卷积核进行处理、s/2*s/2最终候选区域在卷积过程中使用3*3的卷积核进行处理、s/4*s/4最终候选区域在卷积过程中使用1*1的卷积核进行处理；
(b4)，将同一最终候选区域下的不同尺度情况下提取的特征直接合并，得到7168维的特征；
(b5)，将7168维的特征送入多尺度耦合卷积网的全连接层进行分类，多尺度耦合卷积网参数的训练通过全连接层的分类结果与实际标签的区别来进行，学习率为0.01。
前述的基于多尺度耦合卷积网的铁路接触网异常目标自动检测法，(b4)，将同一最终候选区域下的不同尺度情况下提取的特征直接合并，得到7168维的特征，包括最终候选区域提取得到的4096维特征，s/2*s/2最终候选区域提取得到的2048维特征，s/4*s/4最终候选区域提取得到的1024维特征。
前述的基于多尺度耦合卷积网的铁路接触网异常目标自动检测法，步骤(c)，将提取的特征输入极限学习机elm分类器，对提取的特征进行分类，并得到最终候选区域对应的候选框位置，过程如下，
设有n个不同的特征样本，x＝{x1，x2，l，xn|xi∈rd，i＝1，2，l，n}，y＝{y1，y2，l，yn|yi∈rl，i＝1，2，l，n}，其中，d为光谱维度，l为类别数，x表示训练用特征样本集合，y表示每个特征样本对应的标签集合，xn表示第n个特征样本，yn表示第n个特征样本的标签，xi表示第i个特征样本，yi表示第i个特征样本的标签，r表示样本数值的取值范围；
令p为隐层节点数，极限学习机的表达式如下，
其中，g(x)为激活函数，ωj和βj分别是输入权重和输出权重，bj为隐层偏置。
前述的基于多尺度耦合卷积网的铁路接触网异常目标自动检测法，步骤(d)，根据步骤(c)得到的候选框位置，通过使用回归器进行修正候选框的位置，得到候选框的五个参数，包括类别标签c、候选框位置(x，y，w，h)，其中，x为候选框的左上顶点横坐标，y为候选框的左上顶点纵坐标，w为候选框的宽，h为候选框的高。
本发明的有益效果是：本发明的基于多尺度耦合卷积网的铁路接触网异常目标自动检测法，适用于铁路接触网的异常目标自动检测，可以取得比人眼观察更为准确的异常检测效果，检测精度高，自动化程度高，并具有以下优点，
(1)采用均值漂移和归一化割的方法对图像进行候选区域提取，再通过共享区域合并方法将两种方法得到的候选区域合并，得到最终候选区域，从而提高候选区域提取的准确性；
(2)对最终候选区域类别进行分析使用多尺度耦合卷积网来对候选区域进行特征提取，可以最大限度地反映图片的空间分布特征，使得铁路上的接触网的异常检测效果更为稳定可靠；
(3)通过极限学习机对特征进行判别，计算效率高，泛化能力强，进一步提高了检测精度。
附图说明
图1是本发明的基于多尺度耦合卷积网的铁路接触网异常目标自动检测法的流程图。
具体实施方式
下面将结合说明书附图，对本发明作进一步的说明。
本发明的基于多尺度耦合卷积网的铁路接触网异常目标自动检测法，包括以下步骤，
步骤(a)，获取接触网的图像信息，使用均值漂移和归一化割的方法分别得到该图像信息对应的多组候选区域，并通过共享区域合并方法，将得到的各候选区域进行合并，得到该图像的多个最终候选区域，包括以下步骤，
(a1)，对于通过均值漂移方法生成的候选区域，逐个进行分析，将其的每个候选区域与归一化割方法生成的对应候选区域进行逐个比对；
(a2)，若在归一化割方法生成的候选区域中能够找到与正在分析的均值漂移方法生成的候选区域相似度达到80％及以上时，则该候选区域的分割是正确的，取这两个候选区域重合的并集，得到一个最终候选区域；若在归一化割方法生成的候选区域中不存在与正在分析的均值漂移方法生成的候选区域相似度达到80％的情况时，则认为该候选区域划分不正确，对下一个候选区域进行处理；
均值漂移和归一化割方法的基本步骤，都是对先对图像进行过分割，将其分割为小区域，再重复合并可能性最高的两个区域，直到整张图像合并成一个区域位置，该过程中出现过的所有区域，即是该方法确定的候选区域；
步骤(b)，将各最终候选区域归一化处理，尺寸均为s*s，s表示归一化后最终候选区域的长宽，对每个归一化后的最终候选区域进行两次下采样，并将最终候选区域与两次下采样的采样结果输入到多尺度耦合卷积网中，进行参数训练和特征提取，包括以下步骤，
(b1)，对每个归一化后的最终候选区域进行两次下采样，该最终候选区域对应的s/2*s/2最终候选区域、s/4*s/4最终候选区域；
(b2)，将最终候选区域、s/2*s/2最终候选区域、s/4*s/4最终候选区域输入到多尺度耦合卷积网中；
(b3)，最终候选区域在卷积过程中使用5*5的卷积核进行处理、s/2*s/2最终候选区域在卷积过程中使用3*3的卷积核进行处理、s/4*s/4最终候选区域在卷积过程中使用1*1的卷积核进行处理；
(b4)，将同一最终候选区域下的不同尺度情况下提取的特征直接合并，得到7168维的特征，包括最终候选区域提取得到的4096维特征，s/2*s/2最终候选区域提取得到的2048维特征，s/4*s/4最终候选区域提取得到的1024维特征；
(b5)，将7168维的特征送入多尺度耦合卷积网的全连接层进行分类，多尺度耦合卷积网参数的训练通过全连接层的分类结果与实际标签的区别来进行，学习率为0.01；
该步骤的多尺度耦合卷积网，包括卷积层，池化层，全连接层的组合，在保证足够精度的前提下，提高检测效率；
步骤(c)，将提取的特征输入极限学习机elm分类器，对提取的特征进行分类，过程如下，
设有n个不同的特征样本，x＝{x1，x2，l，xn|xi∈rd，i＝1，2，l，n}，y＝{y1，y2，l，yn|yi∈rl，i＝1，2，l，n}，其中，d为光谱维度，l为类别数，x表示训练用特征样本集合，y表示每个特征样本对应的标签集合，xn表示第n个特征样本，yn表示第n个特征样本的标签，xi表示第i个特征样本，yi表示第i个特征样本的标签，r表示样本数值的取值范围；
令p为隐层节点数，极限学习机的表达式如下，
其中，g(x)为激活函数，ωj和βj分别是输入权重和输出权重，bj为隐层偏置；
在该步骤中，对每一类目标，都是用一个极限学习机elm分类器进行判别，极限学习机elm分类器是一种新型的单隐层前馈神经网络，其特点是通过随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输出。由于其计算效率高和泛化能力强，极限学习机近些年在图像处理领域应用广泛；
步骤(d)，根据分类后的特征，通过使用回归器进行修正候选框的位置，从而得到图像信息中异常目标的位置，即修正后候选框的位置，
通过使用回归器进行修正候选框的位置，得到候选框的五个参数，包括类别标签c、候选框位置(x，y，w，h)，其中，x为候选框的左上顶点横坐标，y为候选框的左上顶点纵坐标，w为候选框的宽，h为候选框的高。
异常目标检测问题的衡量标准是重叠面积：许多看似准确的检测结果，往往因为候选框不够准确，重叠面积很小。故需要进行修正候选框的位置，对每一类目标，选择使用一个线性脊回归器来进行精修，其中正则项入取10000，输入为通过多尺度耦合卷积网最后池化层得到的7168维特征，输出为x、y方向的缩放和平移。
综上所述，本发明的基于多尺度耦合卷积网的铁路接触网异常目标自动检测法，适用于铁路接触网的异常目标自动检测，可以取得比人眼观察更为准确的异常检测效果，检测精度高，自动化程度高，并具有以下优点，
(1)采用均值漂移和归一化割的方法对图像进行候选区域提取，再通过共享区域合并方法将两种方法得到的候选区域合并，得到最终候选区域，从而提高候选区域提取的准确性；
(2)对最终候选区域类别进行分析使用多尺度耦合卷积网来对候选区域进行特征提取，可以最大限度地反映图片的空间分布特征，使得铁路上的接触网的异常检测效果更为稳定可靠；
(3)通过极限学习机对特征进行判别，计算效率高，泛化能力强，进一步提高了检测精度。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。