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基于计算机视觉的钢轨扣件检测算法研究
  • ISSN号:1005-0523
  • 期刊名称:《华东交通大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:U213.5[交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:兰州工业学院电子信息工程学院,甘肃兰州730050
  • 相关基金:国家自然基金项目(61461023); 甘肃省教育厅高等学校第二批科研项目(2013B-096); 兰州工业学院青年科技创新项目(15K-009)
中文摘要:

针对传统钢轨检测方法不能满足线路检修的需要,提出了一种基于计算机视觉的钢轨扣件检测算法,运用投影法和特定区域像素点扫描统计相结合的方法定位扣件位置,使用灰度特征和HOG特征描述扣件特征向量,并利用Chi开方距离分类器进行特征提取。实验结果表明,该算法具有一定的有效性和可行性。

英文摘要:

As the traditional rail detection method can no longer meet the railway maintenance requirements, an detection algorithm of rail fastening based on computer vision is proposed in this paper. The position of the fastener can be located by using the projection method and the method of scanning pixels and statistics of specific areas. The characteristics of fasteners are described by way of gray level features and HOG features, and the Chi square distance classifier is adopted to extract features. Results indicate that the algorithm shows certain validity and feasibility.

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期刊信息
  • 《华东交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:华东交通大学
  • 主办单位:华东交通大学
  • 主编:何柏林
  • 地址:天津市大寺泉集北里别墅17号联合征订服务部
  • 邮编:300385
  • 邮箱:jdxb@ecjtu.jx.cn
  • 电话:0791-87046655
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-0523
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1035/U
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:9060