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鲁棒实时钢轨表面擦伤检测算法研究
被引量：
30
1
作者
任盛伟
李清勇
+3 位作者
许贵阳
韩强
罗四维
冯其波
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期25-29,共5页
应用图像处理和模式识别技术,分析高速线阵扫描相机采集的钢轨数字图像,提出鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法。这种算法首先分析采集图像在垂直方向的投影曲线,提取准确钢轨图像;之后,借鉴人类视觉对比度感知机理,将钢轨灰度图转换为灰...
应用图像处理和模式识别技术,分析高速线阵扫描相机采集的钢轨数字图像,提出鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法。这种算法首先分析采集图像在垂直方向的投影曲线,提取准确钢轨图像;之后,借鉴人类视觉对比度感知机理,将钢轨灰度图转换为灰度对比图,并基于最大熵原理进行二值化处理,分割出可疑擦伤区域;然后根据经验知识判定钢轨表面的可疑擦伤。实验验证表明:新算法的检测性能高,平均准确率为90.7%,平均漏检率为3.95%;检测速度快,平均检测时间不超过40 ms。
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关键词
钢轨表面擦伤
检测
对比度感知
最大熵原理
算法
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职称材料
一种基于空间滤波的钢轨表面擦伤检测改进算法
被引量：
5
2
作者
赵宏伟
黄雅平
+1 位作者
王胜春
李清勇
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第1期130-133,137,共5页
钢轨表面擦伤检测是保障铁路运输安全的重要手段之一。应用图像处理和模式识别技术来处理钢轨数字图像,检测并定位擦伤区域是一种可行且发展迅速的研究手段。课题组在前期工作中提出了一种鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法,该算法首先对...
钢轨表面擦伤检测是保障铁路运输安全的重要手段之一。应用图像处理和模式识别技术来处理钢轨数字图像,检测并定位擦伤区域是一种可行且发展迅速的研究手段。课题组在前期工作中提出了一种鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法,该算法首先对钢轨图像进行灰度对比度增强,在此基础上定位可疑擦伤区域并进行判定。算法对于常规擦伤图像具有较高的检测性能,但对于钢轨图像包含多处擦伤且擦伤区域灰度值差异较大的情况,往往造成漏检。针对原算法的不足,提出了一种基于空间滤波的钢轨表面擦伤检测改进算法,该算法对原算法检测到的擦伤区域进行钢轨灰度图均值填充,并对填充后的图像进行二次检测,在重新生成的灰度对比度图中,原检测图像中灰度值不明显的擦伤区域的灰度对比度值得到增强,从而增加了检出的可能性。经实验结果验证,改进算法具有较高的检测性能:在总的时间耗费没有明显增加的情况下,检测的平均准确率为90.8%,平均漏检率为4.0%,较原算法有较大改善。
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关键词
钢轨表面擦伤
检测
算法改进
空间滤波
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职称材料
题名
鲁棒实时钢轨表面擦伤检测算法研究
被引量：
30
1
作者
任盛伟
李清勇
许贵阳
韩强
罗四维
冯其波
机构
中国铁道科学研究院基础设施检测研究所
北京交通大学理学院
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期25-29,共5页
基金
国家"八六三"计划项目(2009AA110301)
文摘
应用图像处理和模式识别技术,分析高速线阵扫描相机采集的钢轨数字图像,提出鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法。这种算法首先分析采集图像在垂直方向的投影曲线,提取准确钢轨图像;之后,借鉴人类视觉对比度感知机理,将钢轨灰度图转换为灰度对比图,并基于最大熵原理进行二值化处理,分割出可疑擦伤区域;然后根据经验知识判定钢轨表面的可疑擦伤。实验验证表明:新算法的检测性能高,平均准确率为90.7%,平均漏检率为3.95%;检测速度快,平均检测时间不超过40 ms。
关键词
钢轨表面擦伤
检测
对比度感知
最大熵原理
算法
Keywords
Rail surface defect
Detection
Contrast perception
Principle of maximum entropy
Algorithm
分类号
U213.4 [交通运输工程—道路与铁道工程]
U216.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
一种基于空间滤波的钢轨表面擦伤检测改进算法
被引量：
5
2
作者
赵宏伟
黄雅平
王胜春
李清勇
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第1期130-133,137,共5页
基金
国家自然科学基金(61272354
61273364
+5 种基金
61105119)
中央高校基本科研业务费(2012JBM039
2012JBM027
2011JBZ005)
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室自主研究课题(RCS2012ZT007)
北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室开放课题资助
文摘
钢轨表面擦伤检测是保障铁路运输安全的重要手段之一。应用图像处理和模式识别技术来处理钢轨数字图像,检测并定位擦伤区域是一种可行且发展迅速的研究手段。课题组在前期工作中提出了一种鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法,该算法首先对钢轨图像进行灰度对比度增强,在此基础上定位可疑擦伤区域并进行判定。算法对于常规擦伤图像具有较高的检测性能,但对于钢轨图像包含多处擦伤且擦伤区域灰度值差异较大的情况,往往造成漏检。针对原算法的不足,提出了一种基于空间滤波的钢轨表面擦伤检测改进算法,该算法对原算法检测到的擦伤区域进行钢轨灰度图均值填充,并对填充后的图像进行二次检测,在重新生成的灰度对比度图中,原检测图像中灰度值不明显的擦伤区域的灰度对比度值得到增强,从而增加了检出的可能性。经实验结果验证,改进算法具有较高的检测性能:在总的时间耗费没有明显增加的情况下,检测的平均准确率为90.8%,平均漏检率为4.0%,较原算法有较大改善。
关键词
钢轨表面擦伤
检测
算法改进
空间滤波
Keywords
Rail surface defect,Detection, Algorithm improvement, Spatial filtering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
鲁棒实时钢轨表面擦伤检测算法研究
任盛伟
李清勇
许贵阳
韩强
罗四维
冯其波
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
30
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于空间滤波的钢轨表面擦伤检测改进算法
赵宏伟
黄雅平
王胜春
李清勇
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014
5
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职称材料
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