图像分割的计算机实现

用边缘检测和模板匹配法两种方法,通过Visual C 处理图像,实现图像分割,比较Sobel算子边缘检测、Pre-witt边缘算子、Krisch边缘算子和高斯拉普拉斯算子的图像处理效果。     

基于边缘检测的铁轨识别

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.     

基于相对位置不变性的接触网鸟巢识别检测

针对高速铁路接触网非接触式图像检测中鸟窝难以自动识别定位的问题,结合鸟类筑巢的平台特点,提出一种基于鸟窝和硬横梁相对位置不变性的检测方法。将预处理后的检测图像利用Sobel水平边缘检测算子得到图像边缘,然后再利用概率Hough变换直线检测方法对图像进行角度校正,并结合待分析图像中线段长度关系实现最前景硬横梁的检测,最后对图像进行Otsu二值化处理,通过统计硬横梁之间的白色区域面积,判断该横梁上是否存在鸟窝。实验表明:该方法对于位于硬横梁之间的鸟窝定位准确,识别率较高,实时性强,为铁路接触网的安全检测提供了一定的参考价值。     

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.     

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。     

应用YOLO深度卷积网络的轨道图像定位算法

将摄影测量技术应用于铁路轨道检测是未来轨检技术的发展趋势。对轨道图像扣件的快速定位,是判断扣件是否缺损,匹配连续图像以及对轨道线形三维重建的基础。由于实际中轨道图像易受到拍摄角度、光照等因素影响,同时有砟轨道图像具有背景复杂、色彩单一、特征分布多变等特点,使得传统基于钢轨、轨枕布设关系的扣件定位算法具有局限性,对弯道和上下行道岔咽喉区域的扣件定位鲁棒性差。将近年在计算机视觉领域发展迅猛的深度学习算法引入铁路轨道检测,利用YOLO端对端输出的网络特点,根据图像全局信息直接对扣件的Bounding Box和类别进行迭代回归,输出扣件位置信息。试验检测50份测试数据,检测正确率达到94%,检测速度54 fps,可以达到实时检测的要求。     

基于由粗到精定位的列车驾驶员瞳孔和眼角点检测

提出一种由粗到精定位的列车驾驶员瞳孔和眼角点检测方法,采用基于监督下降法的面部特征点定位和跟踪技术对驾驶员的眼角点进行粗定位,在面部特征点正确定位的基础上根据相应点的位置获取眼睛图像。采用圆形模板求得眼睛图像中每个像素点的灰度比率,并将其作为权值获取积分投影曲线,对瞳孔点粗定位。将已检测到的瞳孔中心点和眼角点作为初始点,采用基于局部二值特征的定位技术对眼角点和瞳孔位置进行精确定位。利用视频和图像数据库进行实验测试,实验结果表明:提出的方法能够有效定位驾驶员眼角点和瞳孔位置,其瞳孔检测精度优于最新提出的方法。     

基于边缘检测和数学形态学的制动盘摩擦面裂纹识别

制动盘摩擦面疲劳裂纹是造成制动盘失效的重要因素之一。检测制动盘表面的裂纹的数量与长度,对评估制动盘的剩余寿命,保障行车安全具有重要价值。基于边缘检测和数学形态学方法对制动盘摩擦面裂纹进行识别。首先对摩擦面裂纹图像进行了灰度化和中值滤波处理,然后利用Sobel算子和Canny算子联合对摩擦面裂纹进行边缘检测,最后采用数学形态学方法对边缘二值图像进行处理,统计获得摩擦面裂纹的数目与长度。试验结果表明,该识别方法可以实现对摩擦面裂纹的有效识别,得到的裂纹长度和数目基本准确,与原图像中裂纹的形状和长度误差较小。     

一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法

针对传统图像边缘检测方法中出现噪边、边缘定位不精确等缺点,提出一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法。先将图像进行小波分解,高频部分利用小波模极大值噪声抑制和尺度相关子带关联算法进行边缘检测,可以很好地减弱噪声;低频部分利用修正的形态算子进行形态学边缘检测,能够检测出弱边且定位准确;最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,提高边缘精度并且定位准确.     

基于PTZ相机极向投影的铁路限界自动识别方法

铁路异物侵入检测对保障铁路运营安全具有重要意义,提出一种基于PTZ (Pan-Tilt-Zoom)相机极向投影进行铁路限界自动识别的方法。针对PTZ相机采集的移动背景图像,提出一种分时图像融合生成匹配模板,利用小波分析、形态学运算和连通域标记进行图像预处理,进而利用Hough变换和钢轨极向投影检测图像中钢轨位置的限界区域标记算法。当相机姿态或焦距调整后,基于Sift特征匹配计算模板图像与新图像间的坐标变换矩阵,提出将模板图像中的限界区域映射为新图像中限界区域的方法。铁路现场实验表明:所提方法能够快速准确地识别由平行钢轨确定的铁路限界,有效解决了PTZ相机无法自动确定限界区域的问题。     

图像处理技术在铁路车号自动识别中应用的探讨

为实现铁路车号自动识别,运用MATLAB的图像处理功能,采用MATLAB平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想,对车号进行读取和精确定位.运用BP神经网络算法在MATLAB平台上解决因自然因素或采样因素所造成的车号字符识别困难.     

有理数阶微分在轨道板裂缝检测系统中的应用

传统的边缘检测方法在处理铁路轨道板裂缝图像时容易造成错检或漏检,导致裂缝的识别和定位有误,从而影响轨道板使用质量的评定和维护决策。为了克服这些不足,本文总结了整数阶微分和分数阶微分边缘检测的优点,提出了一种以有理数阶微分理论为基础的轨道板裂缝边缘检测方法。仿真试验结果表明,该方法在处理缝宽较小的裂缝时,仍能将裂缝边缘与背景较好地区分出来,可以达到精确定位的效果。另外,该方法弥补了传统边缘检测方法的不足,其得到的边缘更连续,漏检率低,且不会产生伪边缘。     

基于深度学习的高铁接触网旋转双耳开口销钉缺失故障检测

针对高速铁路接触网支撑装置中旋转双耳开口销钉缺失故障检测的问题,提出一种基于深度卷积神经网络和集成学习的故障检测方法。通过Faster R-CNN网络对旋转双耳整体进行精确定位;在整体定位结果的基础上,进一步完成对开口销钉的精确定位,最大程度上降低背景对故障检测的干扰;通过多个深度卷积神经网络提取开口销钉图像的多种特征,最终由多个线性SVM构成的集成分类器实现开口销钉缺失故障检测。实验结果表明:本方法能在复杂的接触网支撑装置图像中实现旋转双耳开口销钉的精确定位,并且在销钉的缺失故障检测中表现出较高的可靠性。     

基于垂向定位与灰度投影的地铁扣件定位方法

针对新型轨道巡检仪在地铁整体道床上的实际应用,结合整体道床的结构特点,提出一种新的扣件定位办法。首先对图片进行压缩处理,然后对压缩后图片进行Sobel边缘检测,再将处理后的图片灰度投影至y轴,确定钢轨位置;最后将钢轨作为垂直坐标轴,结合扣件安装间隔规律,对扣件进行垂向定位。试验表明,该方法能有效对新型巡检仪在地铁整体道床上拍摄的图片中的扣件进行定位,且具有较高效率及准确率。     

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...     

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。     

重载铁路轨枕伤损现状及快速整治技术研究

重载铁路货运列车轴重大、运量大。相较于普通线路轨枕,重载铁路混凝土轨枕承受更大的周期性轮轨冲击荷载作用,其伤损程度和发展速度较快。现场调研发现：部分重载铁路轨枕出现了承轨面磨损、挡肩缺损和轨枕裂缝等伤损情况。针对不同轨枕伤损形式,分析混凝土轨枕伤损成因,针对性地提出适用于运营期天窗时间的聚合物快硬水泥砂浆修复承轨面磨损、高强树脂砂浆填充挡肩缺损以及重力渗透和低压注浆处理轨枕裂缝的轨枕伤损快速整治技术。经现场验证,采用该技术对运营线伤损轨枕进行整治后可有效延长轨枕服役寿命,同时具有显著的社会与经济效益。     

基于工业CT的铁路货车铸件缺陷自动检测

针对采用传统方法检测铸件缺陷存在检测效果不明显的问题,为提高检测效率,研究基于工业CT的铁路货车铸件内部缺陷自动检测算法.首先用工业CT扫描重建得到铸件的断面图像,然后对图像计算分形维数,利用铸件缺陷区域分形维数较高的特点自动定位出缺陷的大致区域,再用Facet模型对定位区域进行边缘检测,以便确定缺陷的准确形状.用工业CT对摇枕和侧架进行缺陷检测的结果表明,该方法不仅能获得铸件内部缺陷的位置和准确形状,而且处理自动化程度较高.     

基于图像智能识别的钢轨伸缩调节器位移监测技术

针对传统大桥钢轨伸缩调节器位移检测方法检测成本高、设备维护复杂等问题，提出了一种基于二维码的位移检测方法。采用先粗检测后精检测的策略，粗检测环节使用Viola-Jones快速目标检测框架确定待检测图像中二维码的候选区域，精检测环节基于二维码的定位标志确定各候选区域中二维码的三个顶点。在检测定位二维码的基础上利用模板匹配算法，计算出钢轨伸缩调节器的位移，从而对桥梁健康状况进行检测。试验结果表明，利用二维码技术进行桥梁结构位移检测具有较高的精度，检测精度可以达到毫米级。     

超偏载检测装置的应用及管理探讨

结合实际工作经验,介绍铁路货车超偏载检测装置安装准备、设备轨枕定位划线、抽换轨枕、紧固联结高强度螺栓等安装工作的要求和注意事项,以及超偏载检测装置的运行维护体系和工作内容.结合铁路站场、线路和养护工作的变化,提出超偏载检测装置的改进建议.