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H值特性在钢轨检测中的应用
  • ISSN号:1001-4373
  • 期刊名称:《兰州交通大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州730070
  • 相关基金:国家自然科学基金(61461023);甘肃省自然科学研究基金(1308RJZA172)
中文摘要:

钢轨区域提取是基于机器视觉的轨道缺陷实时监测系统的首要关键技术之一,它对铁路自动化检测系统的检测速度、检测精度影响巨大.针对铁路轨道区域结构特点,提出了一种基于机器视觉HSL色彩空间的钢轨区域快速提取算法,将图像转化为HSL色彩空间模型,提取等分线处H值曲线,利用钢轨与道砟交界处H值的突变特性确定轨道边缘点,采用直线拟合确定钢轨边界,实现钢轨区域提取.

英文摘要:

Rail region extracting is one of the first key technologies of real-time monitoring system of rail defect based on machine vision. It has a huge impact on speed and precision detection of high speed railway automatic detection system. According to the regional structure characteristics of the railway track,a rapid rail region extracting algorithm is proposed based on machine vision HSL color space. By transforming the collected image into an HSL color space model and extrac- ting H value c,rve at the bisectrix,the track edge point is found according to the mutant charac- teristics of H value at the junction of track and subgrade. Then the rail region extracting is a- chieved by the rail boundary determined by linear fitting.

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期刊信息
  • 《兰州交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:甘肃省教育厅
  • 主办单位:兰州交通大学
  • 主编:严松宏
  • 地址:甘肃省兰州市安宁西路88号
  • 邮编:730070
  • 邮箱:xbbjb@mail.lzjtu.cn
  • 电话:0931-4938677
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4373
  • 国内统一刊号:ISSN:62-1183/U
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2000年获得中国学术期刊数据规范(CDJ-CD)执行优秀奖,1999年获得国家新闻出版署和教育部颁发的“全国优...,1992年获全国高等学校综合数据库质量三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:6310