论文摘要
针对CCD轮对图像背景噪声干扰较多,难以识别踏面损伤区域的难题,提出了一种基于Canny-YOLOv3的踏面损伤检测方法。采用Canny边缘检测算法对轮对踏面进行边缘检测,精准识别和分割出轮对踏面区域,并统一踏面图像的尺寸大小;又采用深度学习目标检测算法--YOLOv3检测出踏面图像中的损伤区域,从而完成轮对踏面的损伤检测。仿真结果表明,在相似图片干扰较大的背景下,该算法能够较准确地检测出损伤的位置和区域,且IoU值设定为0.5时,AP值可达83.19%。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 何静,余昊宇,张昌凡,刘建华,罗学明
关键词: 踏面损伤,损伤检测,边缘检测
来源: 电子测量与仪器学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 铁路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 湖南工业大学电气与信息工程学院
基金: 国家自然科学基金(61773159),湖南省自然科学基金(2019JJ40067,2018JJ4066)资助项目
分类号: TP391.41;U279.323
DOI: 10.13382/j.jemi.B1902543
页码: 25-30
总页数: 6
文件大小: 2970K
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