軌道扣件圖像定位和特征識(shí)別算法研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、軌道安全一直是我國(guó)重點(diǎn)研究課題,而扣件是軌道重要的組成部分之一,它的狀態(tài)決定著軌道安全,一旦出現(xiàn)扣件缺失或者不完整則會(huì)對(duì)軌道行車安全產(chǎn)生重大隱患,甚至可能出現(xiàn)重大安全事故。現(xiàn)階段我國(guó)主要在大力研究計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)與圖像處理,基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的軌道扣件檢測(cè)已成為未來發(fā)展趨勢(shì),該技術(shù)具有檢測(cè)速度快,準(zhǔn)確率高等優(yōu)點(diǎn)。
  本課題根據(jù)現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,提出一種基于計(jì)算機(jī)視覺的扣件檢測(cè)方法,主要針對(duì)實(shí)驗(yàn)室內(nèi)采集的軌道圖像,采用圖像處理算

2、法對(duì)扣件進(jìn)行定位識(shí)別。具體方法如下:
  為實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中扣件部位的區(qū)域目標(biāo)進(jìn)行提取,提出一種改進(jìn)的十字交叉定位方法,首先根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)扣件左右兩邊位置進(jìn)行定位分割,然后利用中值濾波對(duì)分割后的圖像進(jìn)行去噪處理,再將圖像進(jìn)行 Canny邊緣檢測(cè),得到二值圖像,再利用扣件上下部分灰度值差,做出水平方向投影,最后進(jìn)行閾值分割得到扣件部分的圖像。該方法經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,能夠很好的實(shí)現(xiàn)對(duì)扣件部分的初步提取,且提取速度快,檢測(cè)準(zhǔn)確。
  將上

3、述所提取的扣件部分圖像進(jìn)行特征提取,采用小波變換與局部二進(jìn)制組合的方法,首先將圖像進(jìn)行小波變換處理,降低圖像信息維度,減少圖像噪聲干擾,得到增強(qiáng)后的圖像,然后使用多尺度局部二進(jìn)制算法對(duì)扣件的特征進(jìn)行提取,得到不同尺度下的圖像特征,然后將所有特征融合,形成扣件特征向量圖,通過最近鄰分類器對(duì)其進(jìn)行識(shí)別。
  針對(duì)扣件特征提取還采用了2DPCA算法對(duì)其進(jìn)行處理,利用2DPCA算法能夠保留圖像結(jié)構(gòu)信息的特點(diǎn),加上PCA算法能夠降低圖像維度

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