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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
1
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。
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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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题名
基于上下文语义信息的铁路扣件状态检测
被引量：
2
1
作者
李爽
李柏林
罗建桥
欧阳
机构
西南交通大学机械工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2018年第8期130-133,共4页
基金
四川省科技支撑计划资助项目(2016GZ0194)
文摘
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。
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
Keywords
railway fastener inspection
bag-of-words （BOW） model
Gibbs random field model
contextualsemantic information
latent Dirichlet allocation （LDA）
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于上下文语义信息的铁路扣件状态检测
李爽
李柏林
罗建桥
欧阳
《传感器与微系统》
CSCD
2018
2
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