鋼軌擦傷檢測(cè)算法研究.pdf

1、傳統(tǒng)的鋼軌擦傷檢測(cè)主要依賴于人工巡道檢測(cè)，這不僅效率低下成本高，而且基本上每個(gè)工人都需要負(fù)責(zé)幾十公里的地段。這樣在長(zhǎng)距離的重復(fù)性工作的情況下漏檢的概率就相當(dāng)大。自動(dòng)化、智能化的軌道檢測(cè)技術(shù)是鐵路工務(wù)部門(mén)的迫切需求。
　　基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的數(shù)字圖像處理技術(shù)的鋼軌擦傷檢測(cè)算法研究不僅解決了由于人工視覺(jué)疲勞導(dǎo)致的漏檢的情況，而且檢測(cè)效率大大提高。往往一臺(tái)計(jì)算機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)上千公里的檢測(cè)任務(wù)，大大節(jié)約了檢測(cè)成本。本文需要解決的鋼軌擦傷主要分為兩

2、大類:波磨和疤痕擦傷。
　　對(duì)于波磨檢測(cè)，本文基于車(chē)載軌道巡檢系統(tǒng)采集的軌道圖像和波磨的形態(tài)學(xué)特征，提出了基于局部頻域特征分析的波磨圖像檢測(cè)方法。首先，應(yīng)用基于位置加權(quán)的鋼軌定位算法提取準(zhǔn)確的鋼軌區(qū)域圖像。然后，分析并抽取鋼軌圖像每一列傅里葉變換的能量特征形成特征向量，并采用訓(xùn)練好的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法SVM對(duì)抽取的特征向量進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，以判定該列是否為波磨線。最后，根據(jù)每一列的檢測(cè)結(jié)果判定連續(xù)的波磨區(qū)間以判定該鋼軌圖像是否具有波磨