基于HOG特征的铁路扣件状态检测 被引量：26

1

作者 李永波 李柏林 熊鹰 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2013年第10期110-113,共4页

采用图像处理、模式识别等技术,针对高速扫描相机实际采集到的铁路数字图像,提出了鲁棒的铁路扣件缺失检测算法。该方法首先对实际采集到的图像进行预处理,减少光照和噪声的影响,针对传统HOG方法提取特征量过大问题,使用ROI区域的HOG特... 采用图像处理、模式识别等技术,针对高速扫描相机实际采集到的铁路数字图像,提出了鲁棒的铁路扣件缺失检测算法。该方法首先对实际采集到的图像进行预处理,减少光照和噪声的影响,针对传统HOG方法提取特征量过大问题,使用ROI区域的HOG特征,通过基于核的主成分分析法进行降维,经SVM中的分类训练,得到了SVM分类器。相比传统的HOG+SVM识别方法,分类算法在识别精度和效率方面得到了很大提高。 展开更多

关键词 梯度方向直方图 铁路扣件检测 支持向量机

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基于三维图像的铁路扣件缺陷自动识别算法 被引量：17

2

作者 代先星 阳恩慧 +2 位作者 丁世海 王郴平 邱延峻 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期89-96,共8页

针对当前铁路扣件状态自动识别准确率和稳定性不高等问题,利用直射式激光三角测量法原理研发扣件检测系统,采集不受环境光影响的高质量轨道三维数据。提出基于三维图像的扣件区域定位方法,并利用先验知识验证扣件位置以保证扣件定位的... 针对当前铁路扣件状态自动识别准确率和稳定性不高等问题,利用直射式激光三角测量法原理研发扣件检测系统,采集不受环境光影响的高质量轨道三维数据。提出基于三维图像的扣件区域定位方法,并利用先验知识验证扣件位置以保证扣件定位的准确性;基于弹条的高度规律信息提取弹条,采用HGOH作为特征描述算子;根据特征向量的模是否等于零可识别出缺失扣件,将模不为零的特征向量送入已训练的SVM分类器,从而识别断裂扣件和完整扣件。室内试验研究结果表明,采用本文提出的扣件缺陷自动检测算法,识别准确率可达98.0%,能满足扣件缺陷自动化检测的需要。 展开更多

关键词 三维激光 铁路扣件检测 识别算法 准确率

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基于局部特征和语义信息的扣件图像检测 被引量：10

3

作者 罗建桥 刘甲甲 +1 位作者 李柏林 熊鹰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第8期2514-2518,2523,共6页

针对现有底层特征识别扣件状态的算法存在描述能力差、错误率高等问题,提出一种基于扣件局部特征和语义信息的扣件检测模型。首先,在图像的非线性空间中计算扣件底层局部特征来表达扣件轮廓信息;然后,将图像分为四个子图,有效克服了由... 针对现有底层特征识别扣件状态的算法存在描述能力差、错误率高等问题,提出一种基于扣件局部特征和语义信息的扣件检测模型。首先,在图像的非线性空间中计算扣件底层局部特征来表达扣件轮廓信息;然后,将图像分为四个子图,有效克服了由于扣件左右对称、上下相似造成的单词多义性问题;再根据扣件子图构造视觉单词,由底层特征整合得到语义信息向量;最后,以该向量训练分类器,判断待检扣件状态。对均衡的扣件样本进行测试,漏检率仅为0.67%。实验表明所提算法较现有方法,漏检率和误报率明显降低,检测能力增强。 展开更多

关键词 铁路扣件检测 非线性空间 局部特征 扣件子图 视觉单词 语义信息

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高铁扣件的自适应视觉检测算法 被引量：9

4

作者 范宏 侯云 +1 位作者 李柏林 熊鹰 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期896-902,共7页

为了实现高铁缺陷扣件的准确、快速和自动化检测,提出一种基于图像处理技术的高铁扣件自适应视觉检测算法.针对高铁扣件图像的特性,使用改进的LBP(local binary pattern)算子提取扣件的显著特征;在扣件特征图的基础上,采用模板匹配算法... 为了实现高铁缺陷扣件的准确、快速和自动化检测,提出一种基于图像处理技术的高铁扣件自适应视觉检测算法.针对高铁扣件图像的特性,使用改进的LBP(local binary pattern)算子提取扣件的显著特征;在扣件特征图的基础上,采用模板匹配算法得到扣件区域在原始图中的精确位置,进而得到扣件子图并用扣件的位置信息校验定位结果;以相邻两个扣件子图的差值作为判断依据,如果差值大于预设的阈值,相应的扣件则被判断为缺陷扣件.将该检测算法应用于高铁工务部门提供的真实扣件图.研究结果表明:本文提出的自适应扣件检测算法在雨天的表现最差,检出率为96%,误检率为0.50%;在晴天的表现最好,检出率为100%,误检率为0.22%;在不同天气、光照、环境下的综合检出率为99%,综合误检率为0.33%. 展开更多

关键词 高速铁路 扣件检测 机器视觉 图像处理 模式识别

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融合纹理结构的潜在狄利克雷分布铁路扣件检测模型 被引量：9

5

作者 罗建桥 刘甲甲 +1 位作者 李柏林 狄仕磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第2期574-579,共6页

针对潜在狄利克雷分布（LDA）模型忽略图像结构的问题,提出一种融合图像纹理结构信息的LDA扣件检测模型TS_LDA。首先,设计一种单通道局部二值模式（LBP）方法获得图像纹理结构,将单词的纹理信息作为标注,用单词和标注的联合分布反映了... 针对潜在狄利克雷分布（LDA）模型忽略图像结构的问题,提出一种融合图像纹理结构信息的LDA扣件检测模型TS_LDA。首先,设计一种单通道局部二值模式（LBP）方法获得图像纹理结构,将单词的纹理信息作为标注,用单词和标注的联合分布反映了图像的结构特点;然后,将标注信息嵌入LDA,由单词和标注共同推导图像主题,改进之后的主题分布考虑了图像结构;最后,以该主题分布训练分类器,检测扣件状态。相比LDA方法,正常扣件与失效扣件在TS_LDA主题空间中的区分度增加了5%~35%,平均漏检率降低了1.8%~2.4%。实验结果表明,TS_LDA能够提高扣件图像建模精度,从而更加准确地检测扣件状态。 展开更多

关键词 纹理结构 视觉单词 单词标注 潜在狄利克雷分布模型 铁路扣件检测

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轨道扣件智能检测系统的设计及应用 被引量：6

6

作者 刘妮娜 王永录 《高速铁路技术》 2016年第4期55-59,共5页

扣件失效是轨道系统最常见的病害之一,发生概率很高,因此扣件检查成为高速铁路日常巡检重点项目,是保障高速铁路运营安全的关键措施之一。目前,铁路部门对扣件检查基本采用人工检查方式,这种检查方式存在工作效率低、劳动强度大、人为... 扣件失效是轨道系统最常见的病害之一,发生概率很高,因此扣件检查成为高速铁路日常巡检重点项目,是保障高速铁路运营安全的关键措施之一。目前,铁路部门对扣件检查基本采用人工检查方式,这种检查方式存在工作效率低、劳动强度大、人为因素干扰多、检查采样率低等缺点。文章研究Intelligent Rail Car轨道扣件智能检测系统(简称iRC小车)的工作原理、结构组成及功能,经过实验测试应用,iRC小车能够有效检测、反馈扣件的异常状态作为扣件弹条养护维修的依据,成为高速铁路工务维护人员巡查轨道扣件的快速有力的辅助工具。 展开更多

关键词 轨道扣件 智能检测系统 功能 扣件检测

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复杂背景下铁路扣件的改进YOLOv5s检测算法 被引量：2

7

作者 吴送英 刘林芽 +2 位作者 江家明 张洪 左志远 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期53-63,共11页

针对复杂背景下铁路扣件外观缺陷形态检测困难的问题,提出一种改进的YOLOv5s(RFYOLOv5s)铁路扣件检测算法。首先,结合铁路扣件形态特征,采用DenseBlock模块代替YOLOv5s网络中的Focus模块,并嵌入Ghost-BottleNeck模块,替换YOLOv5s主干网... 针对复杂背景下铁路扣件外观缺陷形态检测困难的问题,提出一种改进的YOLOv5s(RFYOLOv5s)铁路扣件检测算法。首先,结合铁路扣件形态特征,采用DenseBlock模块代替YOLOv5s网络中的Focus模块,并嵌入Ghost-BottleNeck模块,替换YOLOv5s主干网络中的Bottleneck模块;然后,引入损失函数LCIoU对YOLOv5s网络进行优化。此外,对原网络中马赛克数据增强方式进行改进,以丰富数据样本特征。将RF-YOLOv5s算法与Faster R-CNN,SSD,YOLOv3,YOLOv4和YOLOv5s等经典目标检测算法对无人机获取的铁路扣件外观缺陷形态数据影像进行检测效果对比。结果表明:RF-YOLOv5s算法的平均检测精确率可达95.46%,平均检测用时为15 ms,可实现对昏暗、遮挡、杂物干扰和模糊复杂背景下铁路扣件外观缺陷形态的准确检测;相比于几种经典目标检测算法,RF-YOLOv5s算法的整体性能表现更为出色,能够满足在实际铁路工况下对扣件实时检测的需求,为铁路管养部门提供技术参考。 展开更多

关键词 铁路扣件 智能检测 深度学习 目标检测 YOLOv5s算法

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基于3D线激光传感器的轨道弹条扣件结构缺陷检测方法

8

作者 袁小翠 王咏涛 +2 位作者 刘宝玲 侯迪波 江宗辉 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期154-168,共15页

轨道扣件缺陷是铁路安全运行的重大安全隐患,基于二维图像处理方法能检测扣件外观缺陷,但难以检测扣件结构缺陷,提出了一种3D线激光传感器的轨道扣件结构缺陷检测方法。首先,利用3D线激光传感器获取轨道点云,根据扣件高度快速定位扣件... 轨道扣件缺陷是铁路安全运行的重大安全隐患,基于二维图像处理方法能检测扣件外观缺陷,但难以检测扣件结构缺陷,提出了一种3D线激光传感器的轨道扣件结构缺陷检测方法。首先,利用3D线激光传感器获取轨道点云,根据扣件高度快速定位扣件区域点云,利用PointNet++网络对扣件区域点云分割获得弹条点云;其次,将弹条点云映射至二维图像,在二维图像中提取弹条骨架,二维骨架融合至三维点云获得初始骨架,对每个初始骨架点云拟合截面圆,以各截面圆心作为弹条骨架精确表示弹条轮廓及空间结构;最后,提取弹条三维骨架的特征点,根据特征点构造扣压平面和计算弹条缝隙,基于弹条缝隙检测扣件结构缺陷。为了验证文中方法的有效性,以WJ-7、WJ-8、WJ-2型弹条扣件为对象测量弹条缝隙,并将文中方法测量的弹条缝隙与人工使用缝隙尺测量的真实值进行比较,单个扣件的测量误差在0.1 mm内,且文中方法对轨道油污、锈斑及环境有较好的鲁棒性;对批量扣件的结构缺陷检测,当测量误差允许在±0.1 mm时,扣件结构缺陷检测的准确率不低于95%。 展开更多

关键词 轨道扣件 结构缺陷 松紧检测 弹条缝隙 骨架提取

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铁路货车人力制动机紧固器及其标准的优化研究

9

作者 田雷 张小强 晁阳 《铁道技术监督》 2024年第6期12-15,共4页

针对TB/T 3095—2004《铁道货车防溜紧固器统一技术条件》部分条款出现不适应现场实际的问题,通过调研相关运输企业紧固器的配备、使用情况,提出设计优化需求。基于TB/T 3095—2004中条款内容溯源和技术要求,结合紧固器优化需求,从紧固... 针对TB/T 3095—2004《铁道货车防溜紧固器统一技术条件》部分条款出现不适应现场实际的问题,通过调研相关运输企业紧固器的配备、使用情况,提出设计优化需求。基于TB/T 3095—2004中条款内容溯源和技术要求,结合紧固器优化需求,从紧固器的报废规定、性能要求、试验方法和发展需求等方面,对标准内容提出修改建议,为标准化研究工作提供参考。 展开更多

关键词 铁道货车 人力制动机 紧固器 结构设计 检验检测 行业标准

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基于潜在语义主题融合的铁路扣件状态检测 被引量：6

10

作者 狄仕磊 刘甲甲 +1 位作者 罗建桥 李柏林 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第7期19-21,25,共4页

针对现有单一底层特征识别扣件状态的算法存在描述能力差、特征维度过高等问题,提出一种基于两种扣件底层特征的潜在语义主题融合的扣件检测模型。通过潜在狄利克雷分布(LDA)模型分别获取扣件图像的局部二值模式(LBP)特征和方向梯度直方... 针对现有单一底层特征识别扣件状态的算法存在描述能力差、特征维度过高等问题,提出一种基于两种扣件底层特征的潜在语义主题融合的扣件检测模型。通过潜在狄利克雷分布(LDA)模型分别获取扣件图像的局部二值模式(LBP)特征和方向梯度直方图(HOG)特征的扣件语义主题向量。将这两种语义主题向量进行加权融合,权值由该图像LBP特征图和其梯度图的信息熵来确定。以该向量训练分类器,判断待检扣件状态。实验表明:与目前的主流扣件检测方法相比,该方法的漏检率和误检率明显降低,检测能力显著增强。 展开更多

关键词 铁路扣件检测 语义主题 潜在狄利克雷分布模型 信息熵 加权融合

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基于RFID技术的扣件紧固状态检测系统的研发 被引量：4

11

作者 周游 凌烈鹏 +1 位作者 时佳斌 王智超 《铁道建筑》 北大核心 2020年第4期90-93,共4页

针对目前铁路扣件紧固状态快速智能检测手段的不足,基于射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术开展扣件紧固状态检测系统研发。通过对RFID供能传输方式和扣件紧固状态传感器的设计开发,构建全新的扣件紧固状态快速检测系统... 针对目前铁路扣件紧固状态快速智能检测手段的不足,基于射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术开展扣件紧固状态检测系统研发。通过对RFID供能传输方式和扣件紧固状态传感器的设计开发,构建全新的扣件紧固状态快速检测系统,并根据现场需要分别提出便携式采集设备方案和车载式采集设备方案。该系统现场无需布置电源线和数据线,可以实现20 km/h速度下的扣件紧固状态快速检测,检测量程为0~20 kN,检测精度为5 N,可对检测数据进行评估和对报警信息予以多级发布。与传统人工检测方式相比,该系统具有检测速度快、检测精度高、数据可靠、安装便捷等优点。 展开更多

关键词 铁路扣件检测 扣件紧固状态 试验研究 RFID 便携式采集设备 车载式采集设备

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基于局部特征编码的LDA铁路扣件检测模型 被引量：4

12

作者 杨飞 罗建桥 李柏林 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第2期148-152,共5页

针对潜在狄利克雷分布(LDA)模型中,视觉单词语义分辨能力弱,忽略特征之间的空间位置关系的问题,提出一种基于局部特征编码的LDA铁路扣件检测模型LC-LDA。首先,由K均值聚类图像底层特征得到视觉词典;然后,在特征编码过程中采用局部线性... 针对潜在狄利克雷分布(LDA)模型中,视觉单词语义分辨能力弱,忽略特征之间的空间位置关系的问题,提出一种基于局部特征编码的LDA铁路扣件检测模型LC-LDA。首先,由K均值聚类图像底层特征得到视觉词典;然后,在特征编码过程中采用局部线性约束编码(LLC),减小特征的重构误差;同时,结合图正则化引入特征上下文信息,保证空间相邻、外观相似的特征编码结果一致;最后,利用LDA主题模型提取图像的主题分布,并在支持向量机(SVM)中学习得到扣件类别。实验结果表明,LC-LDA中各类别的扣件图像区分性增强,漏检率和误检率明显降低。 展开更多

关键词 铁路扣件检测 主题模型 局部线性编码 图正则化 空间信息

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基于深度边缘特征的轨道扣件状态检测方法 被引量：4

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作者 郑丹阳 李立明 +3 位作者 孙睿 柴晓冬 郑树彬 罗文成 《铁道建筑》 北大核心 2021年第4期138-142,共5页

针对现有轨道扣件状态检测方法无法检测快速弹条扣件的问题,提出了一种基于深度边缘特征的轨道扣件状态检测算法。利用基于深度学习方法搭建的HED网络提取轨道扣件的深度边缘特征,得到扣件深度边缘特征图;提取扣件深度边缘图的方向梯度... 针对现有轨道扣件状态检测方法无法检测快速弹条扣件的问题,提出了一种基于深度边缘特征的轨道扣件状态检测算法。利用基于深度学习方法搭建的HED网络提取轨道扣件的深度边缘特征,得到扣件深度边缘特征图;提取扣件深度边缘图的方向梯度直方图特征,将得到的融合特征作为扣件特征描述算子输入支持向量机训练,用训练好的分类器实现扣件扣紧和弹出状态的检测。试验结果表明,本文方法的准确率、召回率和精确率分别可达95.1%,97.3%和96.6%,具有较高的识别准确性和较强的鲁棒性,可以有效解决快速弹条扣件的检测问题。 展开更多

关键词 高速铁路 扣件状态检测 现场试验 深度学习 边缘检测 特征提取

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基于2阶级联轻量级卷积神经网络的高铁接触网悬挂紧固件缺陷识别方法 被引量：4

14

作者 周雯 史天运 +2 位作者 李平 马小宁 吴艳华 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期115-126,共12页

基于高铁接触网悬挂运行状态监测图像,分析监测图像与普通图像的区别;将紧固件缺陷检测问题转换为紧固件检测和运行状态精细识别2个过程,提出基于2阶级联卷积神经网络的紧固件缺陷识别方法。首先,设计紧固件检测网络,由轻量级特征提取... 基于高铁接触网悬挂运行状态监测图像,分析监测图像与普通图像的区别;将紧固件缺陷检测问题转换为紧固件检测和运行状态精细识别2个过程,提出基于2阶级联卷积神经网络的紧固件缺陷识别方法。首先,设计紧固件检测网络,由轻量级特征提取网络、全局注意力模块及相互增强的分类器和检测器组成,实现目标紧固件实例的高效检测;然后,搭建1个包含4个卷积层、2个池化层、1个全连接层和1个输出层的多标签分类网络,完成紧固件运行状态的精细分类,实现缺陷识别。运用紧固体缺陷识别方法,对某高铁线路接触网状态监测图像数据进行试验分析,结果表明:2阶级联卷积神经网络的方法可以快速准确地检测紧固件的缺陷,紧固件定位平均检出率达98.2%,紧固件缺陷平均识别精度达95.8%,较单一检测网络提高约21.5%。 展开更多

关键词 高速铁路 2阶级联 卷积神经网络 接触网 缺陷识别 紧固件 目标检测

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基于形态学处理的轨道扣件定位算法研究 被引量：3

15

作者 孟建军 程思柳 李德仓 《计算机仿真》 北大核心 2019年第11期105-109,170,共6页

针对不同光照条件对轨道扣件定位影响的问题,提出一种基于形态学处理的扣件定位算法。首先使用Canny自适应算法提取轨道图像的边缘特征,交替采用腐蚀、膨胀等操作以凸显钢轨、轨枕和枕肩的边缘特征,再对其边缘特征进行投影,结合相关空... 针对不同光照条件对轨道扣件定位影响的问题,提出一种基于形态学处理的扣件定位算法。首先使用Canny自适应算法提取轨道图像的边缘特征,交替采用腐蚀、膨胀等操作以凸显钢轨、轨枕和枕肩的边缘特征,再对其边缘特征进行投影,结合相关空间关系和边界长度可以消除光照条件对扣件定位的影响,从而实现轨道扣件的准确定位。通过实验表明,在不同光照条件下,基于形态学处理的轨道扣件定位算法的准确率大大提高,可满足轨道扣件检测与定位的实际工程应用需求。 展开更多

关键词 扣件定位 形态学处理 边缘检测 投影法

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基于层次语义多项式DS融合的铁路扣件状态分布学习

16

作者 黄翰鹏 罗建桥 李柏林 《铁道标准设计》 北大核心 2022年第7期48-52,共5页

针对扣件状态检测算法适应性弱、误检率高的问题,通过平滑样本标签缓解卷积神经网络训练的过拟合问题,提出基于层次语义多项式DS融合的扣件状态分布学习。首先,以弱监督方式将图像子块卷积特征描述为高斯混合模型,通过高斯混合模型计算... 针对扣件状态检测算法适应性弱、误检率高的问题,通过平滑样本标签缓解卷积神经网络训练的过拟合问题,提出基于层次语义多项式DS融合的扣件状态分布学习。首先,以弱监督方式将图像子块卷积特征描述为高斯混合模型,通过高斯混合模型计算样本语义多项式(semantic multinomial, SMN);然后,为提高SMN对扣件样本的描述能力,对来自不同层次特征的SMN进行DS融合,获得样本状态分布,分布反映了不同标签的描述程度,实现了对单一标签的平滑。实验结果表明,将单一标签替换为状态分布进行网络训练,缩小了训练精度和验证精度的差距,误检率为1.9%,漏检率为2.3%,误检率相比于传统单标签网络降低了54%。所提算法能够缓解过拟合现象,提高网络泛化性能,实现鲁棒性的扣件状态检测。 展开更多

关键词 铁路扣件 状态检测 卷积神经网络 标签分布学习 语义多项式

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