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。     

铁路货车轮对在线综合检测系统研究

针对重载铁路车辆轮对磨耗随重载和提速的发展日趋严重问题,提出构建铁路货车轮对在线综合检测系统。系统能够在线自动检测车辆的轮对尺寸和踏面擦伤,获得轮对尺寸参数及踏面擦伤和图像预警信息。对系统组成和功能、综合检测算法及环境适应性等方面进行分析,加入仿射算法补偿检测精度,通过磨耗预测算法模型及数据融合判别算法研究,提升系统可靠性、准确性、预见性及综合性。系统可实现轮对故障的提前预警,以期为维修人员进行轮对维护和检修提供有效信息支持和决策参考。     

基于自适应多尺度积阈值的钢轨裂纹红外图像增强

利用红外热波技术检测钢轨斜裂纹伤损所得的红外图像存在整体亮度偏暗、边缘对比度低和纹理细节模糊的缺点,对测量裂纹的扩展深度不利。对此,本文提出一种基于非子采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)的自适应多尺度积阈值AMPT(Adaptive Multiscale Products Thresholding)钢轨裂纹红外图像增强算法。对图像进行NSCT分解得到不同尺度不同方向上的子带系数,由子带系数自适应地确定阈值并调整增强函数,将阈值作用于每一子带的多尺度积,对阈值化操作后的子带系数进行增强处理和逆变换,实现图像增强。实验结果表明:该算法在抑制噪声和提高图像整体对比度的基础上,有效突出了目标图像的边缘,对裂纹内部微弱细节纹理的增强效果优于其他传统的红外图像增强方法,为进一步提取代表裂纹深度的关键像素提供了有力支撑。     

一种改进的铁路扣件图像校正算法

基于HOG特征的铁路扣件检测算法中,各类扣件特征的可辨性易受光照不均匀因素影响,降低了检测准确率.针对此类光照不均匀图像,将二维经验模态分解(BEMD)理论与直方图均衡化相结合,首先利用BEMD变换提取图像的细节分量和照射分量,并通过直方图均衡化增强细节分量;然后进行光照判断,据光照判断对细节增强分量叠加调整后的照射分量,得到光照均匀、细节增强的扣件图像.真实实验表明,与传统方法相比,此方法能有效增强图像对比度,提高铁路扣件检测精度.     

基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷检测

相比传统的物理检测算法,基于机器视觉的检测算法具有检测速度快、操作便捷等诸多优点,但因受光照不均、相机失焦抖动、雨雪天气等外界因素的影响,导致检测精度降低。针对这一问题,提出一种基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷视觉检测算法。首先,对图像进行Gabor滤波去噪,以减少噪声对缺陷检测的影响;然后,利用HSV空间变换方法增强缺陷图像的关键特征信息;最后,通过改进Faster R-CNN卷积神经网络,实现了多尺度钢轨表面缺陷的检测与识别。通过对所提出的检测算法进行对比实验,实验结果表明:裂纹、剥落、磨损三类缺陷的识别精度分别为91.87%,92.75%和91.52%,检测速度为每张图像0.265 s,优于已有的钢轨表面缺陷检测算法,能够很好地应用于实际项目中。     

无人机轨道跟踪控制模型

将无人机技术与计算机视觉技术进行结合,利用四旋翼无人机、机载成像设备、图像处理系统,搭建了无人机图像处理平台。利用Open CV计算机视觉库和Microsoft Visual Studio开发环境,编写了图像处理程序,对无人机获取的轨道图像进行处理与分析。在对图片进行尺寸调整、色彩空间转换、滤波后,采用连通区域检测算法识别出轨道区域。然后采用边缘检测、霍夫直线变换从轨道区域中识别出轨道,并可计算出轨道中心线的坐标。     

一种基于Radon变换的物体几何变换不变矩分析方法

几何形状的识别在计算机视觉中具有重要意义,不变矩特征由于其在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变,而且具有全局特性,是几何形状识别的主要方法。在已有的不变矩分析方法基础上,本文提出一种基于Ra-don变换的不变矩提取算法,用于对物体的几何变换不变性分析。该算法首先对图像进行坐标变换与归一化处理以实现平移与尺度变换不变,然后利用Radon变换将经过坐标变换与归一化处理后的目标图像转换到Radon投影空间,组成投影矩阵,再从投影矩阵中提取不变矩A(r)、E(r)进行目标图像的识别与分类。理论分析与实验结果表明,与现有的不变矩分析方法相比,该算法对噪声的鲁棒性强、时间复杂度低,仅用有限的几个矩即可以达到很好的分类效果。     

基于映射空间编码的高速运动轨道图像去模糊研究

针对轨道缺陷检测系统因镜头抖动或相机快速移动而导致所采集图像较为模糊的问题,提出一种基于最大后验概率估计思想的映射空间编码的高速运动轨道图像去模糊算法。首先,该算法使用深度编解码器和残差网络分别对数据集中清晰图像到模糊图像的映射关系和模糊核进行编码,为了保证编码时频率信息的完整性,算法在传统的残差模块上引入快速傅里叶变换通道构成双通道残差网络,以补偿多次特征提取带来的频率损失;其次,算法采用深度图像先验(Deep Image Prior,DIP)将潜在的清晰图像和模糊核进行参数化,再利用先验得到的模糊核和清晰图像来调用编码空间中的映射关系;最后,通过交替优化潜在的清晰图像和模糊核,从而去逼近一个真实未知的映射,进而实现真实场景下高速运动轨道图像的去模糊。实验结果表明,双通道残差模块提取的特征图频率信息分量强度普遍高于传统的残差模块,相较于使用传统残差模块实现该算法,采用双通道残差模块可使峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)提升0.84 dB,结构相似性(Structural Similarity,SSIM)提高0.025 1。与现有的深度学习去模...     

基于面部不变特征的铁路实名制检票人脸身份认证算法

为了实现铁路实名制检票时旅客的人脸图像与其身份证上人脸图像的自动比对,提出1种基于面部不变特征的人脸身份认证算法。以人的面部不变特征为前提,采用改进的尺度不变特征变换算法,提取现场采集的旅客的人脸图像及其身份证上的人脸图像的关键点,将靠近关键点的区域划分为部分重叠的子区域,然后以图像的词包模型差为基元构建人脸差特征空间,对训练图像的类别信息进行建模;对支持向量机(SVM)分类器训练分类的过程进行优化,训练优化的SVM分类器;最后,使用人脸差特征空间和训练好的SVM分类器进行加权投票,确认身份证上的人脸图像与现场采集的人脸图像是否为同一个人,实现旅客身份的认证。实验结果表明,在图像采集的尺度、角度和光照等不可控的情况下,该算法能够达到较高的认证速度和准确率。