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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
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针对列车人工检测受电弓状态效率低下的问题,提出基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法.首先,将运用帧间差抓取受电弓视频中得到的包含弓网的图像作为原始训练数据集;然后,对复杂的受电弓图像背景进行分割处理,采用超像素分割获得最大特征区域,结合特征图像的HOG(方向梯度直方图)获得最大特征ROI(感兴趣区域),形成训练数据集,并设计标签;最后,运用改进的YOLO v3-tiny-strong网络结构检测分类器,用训练的权重对视频目标进行监测.结果 表明:该动态监测方法能够在每1帧图像中精确标记出受电弓与接触网的接触点位置,并且能够持续对受电弓的运动状态进行捕捉,有效获取接触点与受电弓的相对坐标位置,从而达到对受电弓的监测目的 ,其对弓网视频的检测精度可达98%. 相似文献
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路面裂缝图像普遍存在光照不均匀,对比度低,噪声干扰严重等问题,传统图像处理方法无法有效检测路面裂缝。提出一种综合区域级和像素级特征的分步路面裂缝检测算法,将检测过程分为裂缝区域检测和区域内裂缝精确检测2部分依次进行。设计一种基于拟合图像背景的匀光算法,并结合其他预处理算法改善图像质量;而后基于图像连通域特征,采用基于多特征的滤波方法以及基于SVM的裂缝区域分类法完成裂缝区域检测;在裂缝区域内采用基于像素灰度与梯度特征的种子生长法提取裂缝目标。实验结果表明,该算法能够较好的检测和标识出复杂路面裂缝图像中的裂缝目标。 相似文献
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《郑州铁路职业技术学院学报》2018,(4)
针对辅助驾驶系统中重要的车道线检测问题,提出了一种基于霍夫变换和最小二乘法拟合的车道线检测方法。根据相机参数确定图像中的感兴趣区域,对感兴趣区域中灰度图像进行高斯滤波和边缘检测,并利用颜色信息进一步选取检测到的边缘像素。利用霍夫变换提取边缘像素组成的直线,并利用角度信息去除错误的提取结果。用最小二乘法对车道左右两侧提取出的标识线像素分别进行直线拟合,从而检测出当前车道的标识线。通过对800帧不同车道线种类的图片进行算法检验,结果表明该方法能达到30帧/秒的实时检测速度,晴好天气下的直线车道线的检测正确率为99. 6%。 相似文献
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获取道砟颗粒廓形是研究有砟轨道道床力学性能及开展仿真分析的基础。针对传统图像处理中利用边缘检测算法获得道砟二维廓形信息的不足,提出追踪提取算法。采用数码相机和计算机技术搭建图像采集平台,通过颜色空间转化、二值化处理、边界追踪和数据优化等步骤实现了道砟二维廓形的提取。算法特点在于,提取的道砟颗粒二维廓形数据为有序的点列,廓形曲线连续且闭合良好,检测出来的边缘是单像素宽,通过使用游标卡尺测量证明实际廓形的最大粒径在考虑测量误差及精度的条件下二者数值基本相同。同时,基于前期学者对棱角指数的算法对本文提取廓形进行相应计算并与实测值比较,数值基本吻合,从而说明本算法在一定误差及精度条件下的有效性与可靠性。 相似文献
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磁粉探伤的发展趋势是自动化、智能化,而工件表面状况、真伪裂纹、工况条件等使得现有的检测识别方法难以满足工件表面裂纹缺陷自动检测识别的需要。在分析工件表面荧光磁粉图像特征及裂纹缺陷特征的基础上,研究表征裂纹邻域像素空间相关度的二维直方图分布,提出基于多重分块极值的图像边缘检测算法。根据裂纹邻域像素空间相关度参数,以及裂纹缺陷的长宽比、圆形度等特征,设计了基于Fisher线性判别方法的工件裂纹识别算法。以此为基础的荧光磁粉探伤工件裂纹缺陷自动检测识别技术,应用于列车轮轴检测线实时检测,裂纹缺陷的有效检出率达99%。 相似文献
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《铁道标准设计通讯》2017,(4):19-22
针对传统Radon变换在直线轨道检测方面速度慢且不能从众多边缘直线中识别出钢轨,提出基于改进Radon变换的直线轨道识别算法。首先,通过阈值筛选的边缘点;其次,利用先验知识,建立极角约束域;然后通过Radon变换提取所有直线,再利用直线角度差和直线平均距离筛选出钢轨边缘直线;最后将本文算法与传统Hough变换算法和传统Radon变换算法的比较,实验结果显示本文算法能精准识别出钢轨,且速度更快。 相似文献
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陶丹丹 《铁道科学与工程学报》2021,18(2):343-350
钢轨表面缺陷具有独特性和稀疏性,利用机器视觉技术自动地检测钢轨表面缺陷仍存在很大挑战.提出一种基于背景建模的钢轨表面缺陷像素级检测方法,利用钢轨图像固有特性构建图像背景分布模型,找到背景分布簇中心,以定位到可疑像素点;提出一种钢轨表面缺陷像素级识别方法,根据可疑像素点的上下文特征和空间位置先验概率识别该像素点是否属于真... 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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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