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基于可变形部件模板的扣件状态识别

论文摘要

针对在铁路钢轨扣件状态自动识别中断裂扣件与正常扣件难以区分的问题,基于DPM算法思路提出DPTM算法用于扣件状态自动检测。为屏蔽扣件图像中背景区域的干扰,根据扣件几何形状设计相应的掩膜模板,并对扣件进行分块得到扣件部件模型。采用弹簧模型度量部件之间相对位置关系、余弦相似性度量HOG特征点之间的相似度,加权融合特征点相似度得到部件相似度,根据各个部件重要性的权重系数组合建立扣件状态分类准则。理论分析和实验结果表明,DPTM算法能够较好地区分正常、断裂和丢失三种状态的扣件,并在优先保证较低漏检率的同时取得较低的误检率。

论文目录

  • 1 DPTM模型
  •   1.1 HOG特征提取
  •   1.2 掩膜模板
  •   1.3 扣件分块
  •   1.4 扣件部件弹簧模型
  •   1.5 特征点相似性度量
  •   1.6 扣件部件相似性度量
  •   1.7 扣件状态分类准则
  • 2 扣件状态检测算法的评价标准
  • 3 实验
  •   3.1 样本选取
  •   3.2结果分析
  • 4 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 何彪,李柏林,熊鹰,范宏

    关键词: 扣件,可变形部件,掩膜模板,模式识别,余弦相似性

    来源: 铁道学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 铁路运输,计算机软件及计算机应用

    单位: 西南交通大学机械工程学院

    基金: 四川省科技支撑计划(2016GZ0194)

    分类号: U213.53;TP391.41

    页码: 91-96

    总页数: 6

    文件大小: 830K

    下载量: 134

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/ce654895dc0b931fe4fbf9c2.html