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基于局部结构化特征稀疏编码的手制动机故障检测
引用本文:刘盛亚,Philip Yamba,邹荣,许桢英,崔世林.基于局部结构化特征稀疏编码的手制动机故障检测[J].铁道科学与工程学报,2018(9).
作者姓名:刘盛亚  Philip Yamba  邹荣  许桢英  崔世林
作者单位:江苏大学机械工程学院;南阳理工学院电子与电气工程学院
摘    要:列车机械部件故障检测为铁路安全运营提供保障,而机器视觉技术的发展使得目标故障检测成为检测的主要手段。针对铁路货车手制动机链条丢失故障,由前端视觉图像传感器采集手制动机链条图像,并根据链条具有丰富纹理结构的特点,提出一种新颖的低层次结构化特征;通过稀疏编码构建出中等层次结构化特征,在空间金子塔架构下实现手制动机链条丢失故障的检测。由于结构化特征隐含了图像中的空间结构关系,使得故障检测性能获得极大提高,相应的实验表明,在线性SVM下的故障检测率达到了98%左右,而检测速度达到了9帧/s,具有很好的实时性和很高的检测精度。

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