期刊专题

10.3969/j.issn.1001-8360.2017.10.012

基于三维图像的铁路扣件缺陷自动识别算法

引用
针对当前铁路扣件状态自动识别准确率和稳定性不高等问题,利用直射式激光三角测量法原理研发扣件检测系统,采集不受环境光影响的高质量轨道三维数据.提出基于三维图像的扣件区域定位方法,并利用先验知识验证扣件位置以保证扣件定位的准确性;基于弹条的高度规律信息提取弹条,采用HGOH作为特征描述算子;根据特征向量的模是否等于零可识别出缺失扣件,将模不为零的特征向量送入已训练的SVM分类器,从而识别断裂扣件和完整扣件.室内试验研究结果表明,采用本文提出的扣件缺陷自动检测算法,识别准确率可达98.0%,能满足扣件缺陷自动化检测的需要.

三维激光、铁路扣件检测、识别算法、准确率

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TP391(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金51478398 ,51308477 ,U1534203;中央高校基本科研业务费专项资金2682015CX091

2017-11-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

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铁道学报

1001-8360

11-2104/U

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2017,39(10)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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