1.一种无需预设模板的列车组故障识别方法，其特征在于，包括：根据采集的列车组图像，识别列车组的车头和车尾，去除所述采集的列车组图像中车头前的图像和车尾后的图像，得到完整列车组图像；根据所述完整列车组图像，识别列车组的车厢连接处；根据所述车厢连接处，对所述完整列车组图像进行拼接，得到列车组的每一节车厢的完整图像；将目标车厢图像与参考车厢图像进行特征匹配，识别目标车厢故障位置，其中，所述目标车厢为待检测的车厢，参考车厢为列车组中除所述目标车厢外的其他车厢。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述列车组的车头和车尾是根据高斯混合模型的车头车尾识别算法识别得到，具体包括：基于高斯混合模型，对无列车信息的图像数据进行学习建模，得到背景图像；结合所述背景图像，对所述列车组图像进行背景差分，得到车头出现的图像和车尾出现的图像；在所述车头出现的图像中确定所述车头的具体位置，提取车头图像区域，在所述车尾出现的图像中确定所述车尾的具体位置，提取车尾图像区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述列车组的车厢连接处是根据车厢连接处识别算法检测图像对称得到，具体包括：从所述车头出现的图像开始，对所述完整列车组图像的每一目标图像进行车厢连接处判定；对所述完整列车组图像中的任一目标图像，若判断获知所述任一目标图像包括车厢连接处，则将所述任一目标图像的车厢连接处的左边部分作为本列车厢进行拼接，所述任一目标图像的车厢连接处的右边部分作为下一列车厢的起点；否则，将所述任一目标图像作为完整的一幅图像进行拼接。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述完整列车组图像的每一目标图像进行车厢连接处判定，具体包括：对于所述每一目标图像，判断其中是否有垂直黑色区域，且所述垂直黑色区域范围是否在第一预设阈值范围内；对于具有所述垂直黑色区域且所述垂直黑色区域在所述第一预设阈值范围内的目标图像，判断所述目标图像在所述垂直黑色区域左右两侧图像是否相互对称；若判断获知所述目标图像在所述垂直黑色区域左右两侧图像相互对称，则所述目标图像的垂直黑色区域为车厢连接处。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将目标车厢图像与参考车厢图像进行特征匹配之前，所述方法还包括：提取所述目标车厢图像的尺度不变特征变换描述子SIFT特征，得到预设故障点；根据所述预设故障点的区域位置，确定所述目标车厢图像中的初步故障区域。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设故障点的区域位置，确定所述目标车厢图像中的初步故障区域，是通过非极大值抑制算法得到。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述将目标车厢图像与参考车厢图像进行特征匹配，识别目标车厢故障位置，具体包括：根据所述初步故障区域在所述目标车厢图像中的位置，在所述参考车厢图像中寻找相应的位置，与所述初步故障区域进行特征匹配，得到匹配阈值；若判断获知所述匹配阈值小于第二预设阈值，则所述初步故障区域中含有故障区域，输出所述故障区域的位置。
8.一种无需预设模板的列车组故障识别装置，其特征在于，包括：第一处理模块，用于根据采集的列车组图像，识别列车组的车头和车尾，去除所述采集的列车组图像中车头前的图像和车尾后的图像，得到完整列车组图像；第二处理模块，用于根据所述完整列车组图像，识别列车组的车厢连接处；拼接模块，用于根据所述车厢连接处，对所述完整列车组图像进行拼接，得到列车组的每一节车厢的完整图像；识别模块，用于将目标车厢图像与参考车厢图像进行特征匹配，识别目标车厢故障位置，其中，所述目标车厢为待检测的车厢，参考车厢为列车组中除所述目标车厢外的其他车厢。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述无需预设模板的列车组故障识别方法。
