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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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铁路扣件缺陷自动检测研究进展 被引量：10
3
作者 代先星 阳恩慧 +2 位作者 WANG Kelvin Chenping 邱延峻 LI Joshua Qiang 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期2452-2459,共8页
基于计算机视觉和三维激光成像技术的扣件检测算法发展历程,重点针对铁路扣件图像的预处理、定位以及分类3个主要环节的算法进行综述,并探讨现有扣件检测算法存在的问题与困境。介绍三维激光成像技术及其在扣件检测领域的应用前景。
关键词 铁路扣件检测 扣件分类 三维激光成像
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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
4
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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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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基于潜在语义主题融合的铁路扣件状态检测 被引量：6
6
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
7
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
8
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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基于信息熵加权词包模型的扣件图像检测 被引量：3
9
作者 李爽 李柏林 +1 位作者 狄仕磊 罗建桥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第21期185-189,共5页
针对传统"视觉词包模型"在进行铁路扣件检测时忽略图像结构而导致的区分能力不强的问题,提出一种基于信息熵加权词包模型的扣件检测模型EW_BOW。在传统"视觉词包模型"的基础上,引入信息熵对扣件图像局部区域的词包... 针对传统"视觉词包模型"在进行铁路扣件检测时忽略图像结构而导致的区分能力不强的问题,提出一种基于信息熵加权词包模型的扣件检测模型EW_BOW。在传统"视觉词包模型"的基础上,引入信息熵对扣件图像局部区域的词包模型的词频进行加权处理,加强词包模型对不同类别扣件的区分性,并利用潜在狄利克雷分布学习扣件图像的主题分布。最后,采用支持向量机对扣件进行分类识别。对四类扣件图像的分类实验证明该模型能够有效提高扣件分类精确度。 展开更多
关键词 铁路扣件检测 词包模型 视觉单词 信息熵 潜在狄利克雷分布模型
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基于上下文语义信息的铁路扣件状态检测 被引量：2
10
作者 李爽 李柏林 +1 位作者 罗建桥 欧阳 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第8期130-133,共4页
针对传统"视觉词包(BOW)模型"识别铁路扣件状态时仅利用扣件图像的特征域,忽略其空间域中上下文语义信息的缺点,提出了一种基于上下文语义信息的扣件检测模型。在传统"视觉词包模型"的基础上,引入吉布斯随机场模型... 针对传统"视觉词包(BOW)模型"识别铁路扣件状态时仅利用扣件图像的特征域,忽略其空间域中上下文语义信息的缺点,提出了一种基于上下文语义信息的扣件检测模型。在传统"视觉词包模型"的基础上,引入吉布斯随机场模型对图像中像素的空间相关性进行建模,将图像块在特征域的相似性与空间域的上下文语义约束关系结合,更准确地定义视觉单词;利用潜在狄利克雷分布(LDA)学习扣件图像的主题分布;采用支持向量机(SVM)对扣件进行分类识别。对4类扣件图像的分类实验证明:模型能够有效提高扣件分类精度。 展开更多
关键词 铁路扣件检测 词包模型 吉布斯随机场模型 上下文语义信息 潜在狄利克雷分布
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