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基于形状上下文的列车挡键丢失图像识别算法
  • ISSN号:1672-7029
  • 期刊名称:铁道科学与工程学报
  • 时间:2014
  • 页码:127-131
  • 分类:TP399[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:[1]湖北工业大学机械工程学院,湖北武汉430068, [2]厦门金龙联合汽车工业有限公司,福建厦门361023
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51205115);武汉市机器视觉检测技术工程中心资助项目(201210236081)
  • 相关项目:基于层次特征提取与几何模型辅助的货车故障轨边图像识别方法研究
中文摘要:

针对列车运行故障图像动态检测系统(Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS)中挡键丢失故障,提出一种基于形状上下文的列车挡键丢失图像识别算法。取正常挡键区域图像作为模板,到待测TFDS图像中遍历,采用形状上下文描述图像的形状特征,加权形状上下文距离与弯曲能量以定义形状距离作为图像匹配的相似度指标,最后根据模板图像是否遍历出与其相似的区域图像作为挡键丢失的判断依据。采用Matlab编程,通过截取大量测试图像实验发现,所定义的形状距离阈值取0.16,对测试图像中有无挡键能很好地区分。采用形状上下文描述,自定义形状距离作为图像匹配的相似度指标具有很高的可靠性,该算法为TFDS图像故障识别提供了一种新的思路。

英文摘要:

For the missing fault of side frame key in trouble of moving freight car detection system (TFDS),an image recognition algorithm for side frame key of train was proposed based on shape context.A regional image with side frame key was taken as a template for searching in the TFDS images under testing.The shape charac-teristics of these regional images were described by shape context.A new shape distance was defined as the simi-larity index for image matching by weighting shape context distance and bending energy.Accordingly,the judg-ment of missing side frame key was made if the similar region in the TFDS image was searched by the template. Through a large number of testing image experiments using Matlab programming,the testing images with side frame key can be judged well by choosing 0.16 as the shape distance threshold.Using shape context descriptor, the shape distance was defined as the similarity index for image matching with high reliability.This algorithm provides a new approach to fault recognition in TFDS.

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期刊信息
  • 《铁道科学与工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:
  • 主办单位:中南大学 中国铁道学会
  • 主编:余志武
  • 地址:长沙市韶山南路22号
  • 邮编:410075
  • 邮箱:JRSE@mail.csu.edu.cn
  • 电话:0731-82655133
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-7029
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1423/U
  • 邮发代号:42-59
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5570