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基于混合模型的钢轨检测识别方法
1
作者
帅琦
董昱
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期160-168,共9页
为了改善我国现有钢轨检测识别方法准确性和鲁棒性不高以及弯轨拟合较差等问题,提出一种基于直线-曲线混合模型的钢轨检测识别算法。首先对图像进行预处理,调整滞后阈值进行Canny边缘检测。采用累计概率Hough变换对直轨检测并完成近远...
为了改善我国现有钢轨检测识别方法准确性和鲁棒性不高以及弯轨拟合较差等问题,提出一种基于直线-曲线混合模型的钢轨检测识别算法。首先对图像进行预处理,调整滞后阈值进行Canny边缘检测。采用累计概率Hough变换对直轨检测并完成近远视场的划分以及消失点的确定。对近视场直轨采用直线模型拟合,根据其检测结果对远视场进行循环线性近似获取钢轨特征点,并根据钢轨灰度特征进行验证,采用最小二乘法完成曲线拟合。直线-曲线模型的切换根据制定的规则完成。实验结果表明,提出的算法检测正确率为90.1%,适用于不同环境的场景,具有较好的鲁棒性。
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关键词
钢轨识别检测
组合模型
线性近似
累计概率霍夫变换
B样条曲线
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职称材料
题名
基于混合模型的钢轨检测识别方法
1
作者
帅琦
董昱
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期160-168,共9页
基金
国家自然科学基金(61763023)项目资助
文摘
为了改善我国现有钢轨检测识别方法准确性和鲁棒性不高以及弯轨拟合较差等问题,提出一种基于直线-曲线混合模型的钢轨检测识别算法。首先对图像进行预处理,调整滞后阈值进行Canny边缘检测。采用累计概率Hough变换对直轨检测并完成近远视场的划分以及消失点的确定。对近视场直轨采用直线模型拟合,根据其检测结果对远视场进行循环线性近似获取钢轨特征点,并根据钢轨灰度特征进行验证,采用最小二乘法完成曲线拟合。直线-曲线模型的切换根据制定的规则完成。实验结果表明,提出的算法检测正确率为90.1%,适用于不同环境的场景,具有较好的鲁棒性。
关键词
钢轨识别检测
组合模型
线性近似
累计概率霍夫变换
B样条曲线
Keywords
rail recognition and detection
combination model
linear approximation
progressive probabilistic Hough transform
B-spline curve
分类号
U216.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TP391.41 [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
基于混合模型的钢轨检测识别方法
帅琦
董昱
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022
0
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