改进Canny算子在列车车轮踏面损伤检测中的应用

高速列车车轮踏面剥离、擦伤等损伤的检测主要以效率低下的人工巡检为主,为了提高检测效率设计一种基于机器视觉的高速列车车轮踏面损伤的动态检测系统,提出使用改进Canny算子对车轮踏面损伤进行边缘检测。改进的Canny算子在平滑图像时采用自适应加权中值滤波算法来代替高斯滤波,采用添加45°和135°方向梯度模板的Sobel算子来计算梯度幅值,以大津法(Otsu法)来确定最佳高低阈值。仿真实验结果表明:基于自适应加权中值滤波和大津法的改进Canny算子可以有效地检测车轮踏面损伤的边缘,同时也实现了自动检测。     

改进Canny算子的列车轮对踏面边缘检测算法

现有对高速列车轮对踏面损伤检测逐步以动态检测系统代替人工检测,针对动态检测系统中对踏面损伤图像处理时,存在大量边缘信息丢失、图像细节不完整等问题,提出一种基于改进Canny算子的边缘检测算法。该算法利用自适应双边滤波代替传统高斯滤波对图像进行平滑处理,能够很好的保持图像边缘和滤除噪声;采用水平、垂直、45°和135°4个方向梯度模板来确定梯度幅值;用Otsu算法(大津法)自适应地根据图像灰度值生成高阈值和低阈值,克服人为设定高低阈值的缺陷,增强了算法的自适应性。通过仿真实验结果表明:改进的算法能够有效的保留更多的踏面图像边缘信息,也具有较强的自适应性,为轮对踏面损伤动态检测的后处理提供了有效的技术支持。     

基于改进Canny算法的列车车轮踏面损伤边缘提取

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。     

地铁接触线磨损动态非接触检测方法

为了实现地铁接触线磨损的高效检测,研发了一套地铁接触线磨损动态非接触检测系统.通过线激光器照射接触线,双相机配合滤光片避免外部光干扰,提高接触线图像的拍摄质量.对拍摄的图像先采用自适应中值滤波、接触线图像初步分割方法分割出接触线图像,再利用改进Canny算法计算图像梯度与方向,然后采用 自适应阈值分割方法,消除由于噪声...     

基于机器视觉的无砟轨道层间结构位移测量方法研究

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。     

基于改进Canny算法的铁轨边缘检测

针对异物入侵的边缘检测方法进行研究。根据中值滤波算法和开关滤波原理,结合现场复杂多变的监测环境,采用改进的开关型中值滤波器,以分段统计的方法对图像进行去噪处理。为了更好的恢复被破坏的数据,结合铁轨具有连续边缘走向的特点,利用惯性原理进行边缘追踪,提出改进的Canny算法,用于判断铁轨的异物入侵,并对问题进行了试验和分析。试验结果表明,该算法的噪声抑制能力远优于传统算法,能适合现场的监测,具有更好的连续性和细节边缘表现力,提高了整个监测系统的自动化程度和可靠性。     

轨道扣件几何特征提取算法研究

通过研究轨道组成及部件,分析能提取出稳定目标特征的轨道部件。首先,在CCD获取图像后,对图像进行滤波处理。同时,针对Canny算子提取边缘具有伪像素、像素宽等缺点,采用改进的Canny算子对图像进行边缘检测。其次,对于RHT在直线提取上具有无效采样、无效累积等缺点,将检测后的图像边缘采用改进的RHT进行直线特征检测。最后,根据实验进一步证明改进后的RHT在直线特征提取上面具有速度快,降低内存等优点,DSP开发节约Flash空间,为整个课题做理论支撑。     

基于优化蚁群算法的钢轨轮廓识别

针对传统蚁群算法在钢轨图像识别中存在的问题,对蚁群算法进行4个方面的优化。初始化过程优化:采用一维Logistic混沌映射序列非线性迭代方程,使蚁群的初始化分布更加均匀,以避免大量的无关运算;搜索过程优化:在蚁群的搜索初期采用随机搜索策略,根据图像灰度梯度值自动设置阈值,初步确定图像中钢轨边缘的像素点,然后建立区域搜索模型,以进行钢轨边缘的精确搜索和描绘;搜索步长优化:在搜索初期,采用大步长随机搜索策略识别钢轨边缘的像素点,然后利用小步长区域搜索策略对钢轨边缘像素点做更精确地识别,从而实现钢轨轮廓的精确识别,并减少了搜索时间和算法的收敛时间;信息素更新策略优化:每完成1次搜索,根据自动设置的信息素最大、最小浓度值更新信息素,防止陷入局部最优。对实际采集到的直线和曲线线路上的钢轨图像分别用Canny边缘检测算子、传统算法和优化算法进行钢轨轮廓识别的对比试验,结果表明:优化算法具有更好的健壮性和识别效率。     

隧道检测裂缝的图像处理研究

裂缝是隧道衬砌最常见的病害之一,基于近几年快速发展的工程检测系统与图像处理算法的研究,提出基于CCD相机的衬砌裂缝检测系统来采集裂缝图像。通过比较均值滤波、中值滤波、维纳滤波、自适应中值滤波和加权邻域滤波比较,选择自适应中值滤波进行图像增强。结合直方图阈值分割法、Otsu最大类间方差阈值和局部阈值分割法,对增强后图像进行二值化处理比较,Otsu法较好地保留了裂缝的边缘信息,证明了该算法的有效性,为后续裂缝信息的提取奠定了基础。     

一种基于BM3D的接触网图像自适应去噪新方法

为了更好地检测和识别接触网图像,首先要降低图像中的噪声。目前,BM3D是针对高斯等多种噪声降噪性能较好的算法,但它自身也存在一些不足,为此,本文提出一种基于BM3D的自适应去噪新方法(简称ABM3D)。该方法在假设噪声方差未知的前提下,无需人为设定滤波阈值,通过自适应估算较为准确的阈值,实现二维和三维DCT变换域的自适应滤波,得到基础估计图像,利用估算的阈值计算出较为准确的噪声方差,实现联合维纳滤波得到最终估计图像,同时简化了参数设置,尤其是对降噪效果影响较大的参数。实验结果表明:本文提出的算法是有效的,即使在噪声强度非常高的情况下,利用其得到的降噪图像也能较好地保留边缘等细节信息,更具有实用价值。     

城轨列车受电弓滑板边缘检测算法研究

研究受电弓边缘检测算法,阐述了基于Canny算子的多尺度像素级小波边缘检测算法和基于Zernike矩的亚像素级边缘检测算法。结合广州地铁13号线的实际图片进行对比实验。试验结果表明,相比于传统的像素级边缘检测算法,亚像素级边缘检测算法具有更高的精度,能够满足受电弓滑板边缘检测的需求。     

基于contourlet模极大值的图像边缘检测

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。     

一种改进的十字交叉轨道扣件定位方法

针对传统的十字交叉定位法对轨道扣件区域定位不准确,对图像要求较高,需要特定角度的光照采集才能实现扣件定位,定位过程较慢等问题,提出一种改进的十字交叉定位法对其进行定位。通过对其图像中扣件的初步位置判断定位,然后用中值滤波的图像增强,Canny算子的边缘提取,灰度投影的判断来提高定位准确性,加快定位速率,通过实验表明,改进的定位方法能够很好解决光照采集角度、快速有效的定位和判断出扣件,实现对扣件区域的初定位。     

基于改进YOLOv3的站口行人检测方法

针对YOLOv3算法在行人检测上准确率低和漏检率高的问题,提出一种改进型YOLOv3的行人检测方法,并将其定义为GA-Wide-YOLOv3。该方法首先以行人头肩小目标为检测对象,进行重构数据集,利用遗传算法重新对目标先验框进行聚类,优化anchor参数,提高先验框与数据集的重合程度;其次改进YOLOv3,通过加宽网络宽度、减少网络深度,获得针对小目标检测的较大视野阈,避免梯度消失;最后,将多尺度检测算法3个yolo层前的1*1,3*3的卷积组各去掉2组,减少头肩小目标在复杂背景下的漏检率。在收集的数据集HS6936上进行对比实验,结果表明,基于遗传算法改进的K-means算法,平均交并比为81.89%,提高了0.8%;改进的YOLOv3算法检测平均准确率(mAP)为75.35%,召回率为81.20%,查准率为99.99%,较原始YOLOv3算法分别提高了2.53%,0.88%和2.75%。     

受电弓滑板磨耗测量算法的研究

将数字图像处理技术应用于受电弓滑板磨耗测量,提出一种受电弓滑板磨耗测量算法,结合边缘提取、形态学图像处理、Hough变换、聚类分析等方法,实现从图像上测量计算出受电弓滑板实际磨耗厚度.该算法由起点定位、边缘跟踪和厚度计算构成.其中,起点定位用于确定滑板上下边缘的起点坐标;边缘跟踪结合Sobel算子和Canny算子的优点获取滑板磨损面的边缘信息;厚度计算利用物-像固定比值计算滑板磨耗厚度,并采用均值方法提高测量精度.     

基于计算机视觉技术的接触网定位器坡度动态测量算法

为实现对接触网定位器坡度的动态测量,提出基于计算机视觉技术的定位器坡度的动态检测算法。采用中值滤波算法和维纳滤波算法对拍摄到的图像序列进行图像预处理;对序列图像中的接触网定位器进行提取识别以及角点检测;选用NCC角点匹配算法对检测序列图像中检测到的角点进行匹配;在匹配角点的基础上,利用基于仿射不变性的直线匹配算法,对各幅图像中的直线进行匹配,从而可以自动获取图像序列中各图像直线的夹角,实现定位器坡度的自动动态测量并且减小了测量结果的不确定性。     

深度学习在接触网定位器缺陷检测中的应用

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。