基于圖像的動(dòng)車組車號(hào)識(shí)別與受電弓檢測(cè).pdf

1、隨著我國高鐵戰(zhàn)略的推進(jìn)，我國高速鐵路的技術(shù)成果和建設(shè)成就都取得了世界矚目的成績(jī)，社會(huì)各界對(duì)列車運(yùn)行的安全問題也更為關(guān)注。由于列車通過弓網(wǎng)系統(tǒng)獲取電能，弓網(wǎng)系統(tǒng)的狀態(tài)好壞已成為列車提速、提高運(yùn)行安全的主要制約因素，因此對(duì)弓網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)、智能監(jiān)測(cè)成為了各界研究的重點(diǎn)。在對(duì)弓網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行日常檢修的過程中，準(zhǔn)確識(shí)別列車車號(hào)，能夠?qū)W(wǎng)系統(tǒng)的故障進(jìn)行定位，及時(shí)排除列車安全隱患。因此高效準(zhǔn)確地識(shí)別動(dòng)車組車號(hào)，正確檢測(cè)并提取列車受電弓圖像，是受電弓滑

2、板監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。
　　本文以受電弓滑板監(jiān)測(cè)裝置所采集的一系列動(dòng)車組圖像為研究對(duì)象，以計(jì)算機(jī)視覺及圖像處理技術(shù)為依托，對(duì)不同實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)動(dòng)車組車號(hào)的自動(dòng)識(shí)別與動(dòng)車組受電弓圖像的檢測(cè)提取。
　　在圖像預(yù)處理階段，本文首先采用MSR算法對(duì)光照不均、分辨率不高的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了圖像增強(qiáng)處理。針對(duì)動(dòng)車車頂俯視圖像受拍攝角度影響存在傾斜畸變的問題，采用邊緣檢測(cè)及直線檢測(cè)提取車身信息，通過透視變換對(duì)圖像進(jìn)行傾斜矯正。

3、　　在動(dòng)車組車號(hào)檢測(cè)與識(shí)別部分，本文首先采用邊緣檢測(cè)與Hough變換相結(jié)合的方法對(duì)全局圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，對(duì)劃分后的區(qū)域采用MSER算法提取車號(hào)圖像，并通過滅點(diǎn)檢測(cè)對(duì)車號(hào)圖像進(jìn)行透視變換。然后對(duì)提取出的車號(hào)圖像，提出基于輪廓檢測(cè)的字符分割方法，針對(duì)粘連及斷裂字符提出不同的分割方案。最后對(duì)分割好的單個(gè)字符提取HOG特征，訓(xùn)練SVM分類器實(shí)現(xiàn)字符識(shí)別。
　　在動(dòng)車組受電弓檢測(cè)部分，本文提出基于詞包特征的受電弓檢測(cè)算法。首先對(duì)車頂圖像進(jìn)行