基于BP神经网络的货车车号识别方法研究

针对货车车号的字体不规则、单字有断裂的特点,提出基于图像预处理的动态字符分割和提取算法,准确地对车号图像进行车号区域提取和车号单字分割.利用Hilditch细化算法对单字进行细化,提取出能表征数字的结构特征向量.设计出BP人工神经网络,数字的结构特征向量作为BP网络的输入,用经过训练的BP网络进行货车车号的识别.     

基于DR图像多重快速分割的铁路货车铸件缺陷提取方法

针对铁路货车铸件DR(Digital Radiography)图像数据量大、背景亮度不均匀以及对DR图像中铸件薄壁区域的缺陷提取效果不理想和基于C-V模型的分割方法存在计算量大的问题,研究基于DR图像多重快速分割的铸件缺陷提取方法.先利用OTSU双阈值分割算法对铸件DR图像进行分割,然后应用区域生长技术得到铸件薄壁区域的图像;对该图像进行剥皮和归一化线性灰度拉伸处理后,再次利用OTSU双阈值分割算法和区域生长技术对图像进行分割,从中提取出含有和可能含有铸件缺陷的局部图像;对可能含有铸件缺陷的亮背景区域图像用C-V模型再次进行分割,最终提取出所有铸件缺陷的图像.     

铁路货车铸件DR图像增强的改进Retinex模型

铁路货车部件(摇枕或侧架等)的铸造缺陷可能影响铁路运输安全,数字化X射线辐射成像(Digital Radiography,DR)可直观显示铸件内部缺陷,已广泛应用于铁路货车铸件无损检测。由于铸件厚度不均匀等原因造成原始DR图像灰度不均,不能清晰显示所有缺陷,需要图像增强等操作实现图像优化。Retinex方法同时考虑光强度和纹理信息,将图像分离为照度分量和反射分量,以补偿图像中的不均匀照明。相对全变分(Relative Total Variation,RTV)方法保留主结构的同时平滑小尺度的纹理和噪声。针对铸件DR图像缺陷难以识别的问题,结合RTV和Retinex相关理论,提出一个改进的Retinex优化模型,其中照度分量的内容结构和反射分量的梯度信息根据加权策略的选择受到不同惩罚,使用交替最小化方法求解模型,其次将高斯模糊后的图像作为具有平滑结构的照度分量的引导图以优化该模型。实验结果表明：与其他已有的算法相比,优化模型大幅度提高了DR图像的平均梯度、点锐度等量化指标,且图像增强效果显著。该方法改善了图像的清晰度和视觉质量,有效显示出铸件DR图像中的缺陷,可用于铁路货车部件和其工业部件...     

铁路货车装载安全监控系统

铁路货车装载安全监控系统,利用高清晰数字成像技术和计算机智能识别技术,通过图像采集设备,对出站或进站货车进行多个侧面高清图像采集,通过计算机智能图像识别、对比技术对货车图像进行分割,并与数据库中标准货车图片进行比对,识别货车车厢或装载质量问题,在监控终端进行显示及声光报警。     

接触网安全巡检系统中的支柱号牌识别算法

针对接触网安全巡检系统中利用支柱号牌进行智能缺陷分析定位的问题,提出了一种支柱号牌识别算法。该算法采用霍夫直线检测实现支柱定位,根据号牌特点实现号牌定位、号牌字符分割算法,最后采用HOG特征和支持向量机(SVM)实现字符识别。该算法识别率较高,对智能缺陷定位具有重要意义。     

基于数字图像分析的铁路货车闸瓦插销窜出故障自动识别方法

本文基于数字图像分析技术,提出一种TFDS铁路货车闸瓦插销窜出故障的自动识别方法。算法对原始输入图像进行必要的区域定位、直方图均衡化、去噪等预处理;针对处理后的闸瓦插销的图像,设计适合其形状、纹理和位置3个方面特征的梯度方向直方图来描述闸瓦插销的特征向量;提取特征向量输入到已经训练好的线性可分支持向量机分类器模型中进行故障判断和自动识别。实验数据证明了该识别算法的稳定性、可靠性和实用性。     

基于支持向量机的静力损伤识别方法

针对使用静力测试数据进行桥梁结构损伤识别时容易出现误判的问题,基于支持向量机理论,提出1种新的静力损伤识别方法。将损伤识别过程分为损伤发生识别、损伤位置识别和损伤程度识别3个步骤。使用理论计算结果与测试数据比较的方法判断损伤是否发生,采用C-支持向量机分类算法进行损伤位置识别,利用ε-支持向量机回归算法进行损伤程度识别。将该方法与优化识别方法同时运用于1个连续梁试验中。试验结果表明:与优化识别方法相比,支持向量机方法通过分开求解损伤位置和程度,并先进行结构有限元分析,然后再使用支持向量机进行识别,将这2个过程解耦,从而降低了问题的难度,不仅能够正确地识别损伤出现的位置,而且能够得到与实际相符的损伤程度识别结果,并且具有较好的推广能力和较强的抗噪声能力,能够很好地对桥梁静力损伤进行识别。     

基于TOPSIS的支持向量机法对货车设计方案评价

针对铁路重载货车的不同设计指标进行方案优劣评价。在方案评价理论基础上,运用基于TOPSIS的支持向量机法,将TOPSIS的贴近度函数作为支持向量机评价方案的目标函数,对含有6个目标属性的某铁路重载货车的8个设计方案进行评价。研究结果表明:拥有容积与载重都相对较大,并且最高运行速度较高的方案为优选方案,而单一目标属性十分理想的方案并不是最优方案。根据方案评价结果对比,可以发现对铁路重载货车影响较大的因素为容积、载重及最高运行速度,而自重、轴重和制动距离这3个因素对方案的影响程度相对较小。     

基于统计结构模式的特种票据字符识别技术

本文提出一种基于统计结构模式的多体印刷票据的字符识别方法.论述特种票据图像上字符的分割技术,以满足后续识别要求.重点介绍基于复杂指数和四边码的字符预分类技术和基于汉字特征点的汉字字符识别方法,同时针对提取特征点时存在的干扰点问题,提出一种基于笔画方向性的判断准则.实验证明,此识别技术处理速度快,不受环境噪声的影响,能够识别车票常用汉字.     

铁路车号多途径综合识别系统的设计

本文介绍了一种通过射频识别技术和图像识别技术相结合,实现铁路车号可靠识别的方案.该方案综合利用车辆电子标签和车侧刷写的车号两种信息源,在融合两种识别技术自动提高识别效率的基础上,还为车号工作人员提供了通过图象核对补充的功能,可以有效保障车号信息的正确性和实时性,显著提高了作业进程和效率.     

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。     

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.     

基于小波分析的自适应噪声识别

图像噪声类型直接影响去噪方法的去噪效果.因此,研究图像噪声类型的识别,对于数字图像去噪方法效果的提高具有重要意义.利用小波分解的高频系数,分析直方图和曲线拟合图的跳变出现概率特征以及黄金分割点处的窗口宽度特征,提出一种数字图象噪声类型自适应识别方法.针对图像噪声识别类型,采用相适用去噪方法提高图像去噪效果.通过大量实验表明,该方法是切实有效的.     

机车主风缸焊缝的X射线数字成像工艺研究

介绍了X射线数字成像系统的原理和技术特点,分析了影响图像质量各因素的关系,根据影响关系选择风缸成像参数,并进行大量工艺试验和图像采集,由此优选出机车主风缸焊缝数字成像检测的最佳工艺组合。     

铁路路况识别系统的设计和开发

为了实现对多种复杂铁路路况的识别,需要采集路况图像并加以处理,以得到识别所需的图像特征,最后通过模式识别辨别路况.由摄像机、采集卡、计算机及相关软件建立一套路况图像采集与识别系统.探讨数字图像的采集、图像处理中同态滤波、对比度增强、优化二值化算法、膨胀操作、粒子滤波等处理方法以及模式识别方法在铁路路况识别系统中的应用.经过现场验证,所设计系统识别准确率达94.4%,识别效果理想,可以满足路况采集及识别的需要,是一种可以运用在铁路机车智能减振系统中的新方法.     

三平衡塔架V形墩施工技术

通过理论计算,对韩江特大桥V形墩斜腿支撑体系进行优化设计,介绍了采用无平衡塔架且不设斜腿内置劲性骨架,仅以精轧螺纹钢水平对拉杆和型钢为主要支撑材料的施工工艺。该方案比优化前节约大量资金。     

用于动车组故障检测的车号识别算法

列车车号是其身份的唯一标识，动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）根据列车车号在图像库中找寻该列车拍摄的历史图像，以其比对现场采集图像，从而实现对运行列车状态的实时监测。然而动车组目前尚未安装射频识别电子标签，鉴于此，利用视频分析技术对动车组车号图像进行自动识别成为亟需解决的问题。文章提出一种基于语义共生概率的模板匹配算法对车号字符进行识别。实验结果表明，本算法对车号的识别正确率和有效性满足铁路总公司的相关要求，保障了TEDS的工作效果。