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基于边缘检测的铁轨识别 总被引:1,自引:0,他引:1
在铁路安全检测系统中,铁轨识别是铁轨线路上障碍物检测的前提.结合铁轨数字图像特征,采用基于图像亮度值的不连续性进行铁轨识别,通过对常用边缘检测算子的对比分析,提出了基于边缘检测的铁轨识别流程;通过各算子对铁轨检测实验数据的对比,选择Sobel算子作为铁轨识别的基本算子;基于铁轨方向性强的基本特征,运用Sobel特定掩膜算子,检测指定方向线条,提高了铁轨识别精度,实现了对直道铁轨和弯道铁轨的有效识别. 相似文献
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针对大多数现有转辙机缺口自动检测装置需要对缺口区域额外增添标记的不足,本文提出基于Canny算子的转辙机缺口自动检测算法。利用Canny算子提取参考缺口和待测缺口的边缘特征,通过图像帧间差法获得待测缺口的移动部分信息,通过缺口位置标定步骤获得缺口的边缘坐标,从而实现缺口大小的自动检测和标定。算法结合Canny算子和图像帧间差法的优点,不需要对转辙机缺口区域进行额外的标记施工,就可以快速准确地获得缺口大小。实验表明,本算法具备实现简单、缺口识别准确快速和对明暗噪声鲁棒的优点,为缺口检测报警提供了一个新的思路。 相似文献
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基于contourlet模极大值的图像边缘检测 总被引:3,自引:0,他引:3
现存的基于空间域或小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘。本文提出在contourlet变换子带上搜索模极大值的图像边缘检测算法。通过适当地调节变换各尺度上的分解级数得到具有抛物线型尺度的基,另使其满足方向消失矩条件,则contourlet变换获得对图像中分片光滑边缘的最佳逼近。对原图像进行非下采样contourlet变换,然后对各子带进行阈值处理。由于contourlet变换子带不同于小波子带的全新特点,根据各方向子带代表的方向及其梯度方向,子带上各样本点与其梯度方向上相邻点比较模值即得变换系数模极大值。该算法不需经过复杂的连接模极大值点操作,亦可得到较高的边缘检测性能,较大地降低了计算复杂度。实验显示本文算法所提取的边缘更加逼近图像真实边缘,且具有较低的计算复杂度。 相似文献
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《铁道学报》2017,(8)
近景摄影测量应用于铁路轨道几何平顺性检测具有较大潜力,为获得轨道几何状态参数,需对轨道数字影像进行定向与建模,本文探索一种高速铁路近景影像轨道边缘提取方法并构建轨道边缘线的同名点坐标映射模型。根据轨道数字影像的灰度信息与点位分布特点,利用Canny算法和概率Hough变换提取铁路轨道的内边缘特征,采用ORB算法与KNN算法匹配轨道表面同名点,建立轨道表面同名点的坐标对应关系。利用边缘线与轨道表面几何关系,构建轨道边缘线的多项式映射模型以匹配出边缘同名点。试验结果表明,该方法在轨道边缘识别与同名点匹配方面有较高的可靠性,可为高速铁路轨道几何状态检测提供影像处理技术支持。 相似文献
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高速动车接触网运营安全的需求使得接触网关键零部件的缺陷自动检测成为一份有意义的工作。针对接触网巡检图像的定位器缺陷检测问题,本文提出了一种基于图像深度表示和直线检测的目标检测一体化算法。该算法采用选择搜索算法获得定位器在图像中可能存在的备选区域,利用深度卷积神经网络计算图像的深度特征,通过多任务学习的算法求得定位器的局部区域。随后,利用Canny边缘提取和Hough直线检测的方法在局部区域内精确检测定位器直线。针对接触网巡检图像的实际应用场景,对该算法在不同场景下进行验证,试验结果表明,该算法可以有效解决实际场景下的定位器缺陷检测问题。 相似文献
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为实现板式无砟轨道层间离缝的全天候监测,提出一种基于机器视觉的非接触式层间结构位移测量方法。针对传统Canny边缘检测算法自适应性较差的问题,对其进行改进。利用自适应中值滤波器代替高斯滤波器;提出一种基于分块迭代的局部阈值分割法自适应地选取阈值,并通过高斯拟合算法检测改进算法的优越性。通过室内试验对标记点大小、光源强度、拍摄距离和拍摄角度4个方面进行对比分析,选择最适测量参数。试验结果表明,在标记点运动的状态下,最大测量误差为2.6%,在误差的允许范围之内。通过现场测试验证,该测量方法可有效地对板式无砟轨道层间结构位移进行精确测量,为我国高速铁路的运行安全监测提供技术支持。 相似文献
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针对高速列车车轮踏面擦伤、剥离的人工巡检方法效率较低且容易出现漏检等问题,设计一种高速列车车轮踏面损伤的动态检测系统,提出一种擦伤、剥离的特征提取方法。该方法在现有Canny算法的基础上加入45°方向和135°方向梯度模板来计算梯度幅值,用线性插值法对梯度幅值进行非极大值抑制,再使用优化后的迭代阈值算法求得高阈值和低阈值。试验结果表明,该算法可以有效地抑制噪声和干扰,最大限度地保留高速列车车轮踏面的真实边缘,为列车车轮踏面损伤自动巡检提供技术支持。 相似文献
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城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测,对城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术进行研究。提出一种基于图像处理的受电弓滑板磨耗检测方法,其步骤为:首先,对采集系统采集到的原始图像进行图像滤波,滤除原始图像中的混合噪声;然后,采用基于直方图凹度分析的自适应Canny边缘检测方法对滤波后的图像进行边缘检测,检测出图像内受电弓滑板边缘;最后,通过相机标定和曲线融合获得实际的受电弓滑板磨耗曲线,以判断受电弓滑板磨耗是否超限。试验结果表明:该方法能有效地检测出原始图像中的受电弓滑板磨耗曲线,能有效地实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测。 相似文献