軌道扣件圖像定位和特征識別算法研究.pdf

1、軌道安全一直是我國重點研究課題，而扣件是軌道重要的組成部分之一，它的狀態(tài)決定著軌道安全，一旦出現(xiàn)扣件缺失或者不完整則會對軌道行車安全產(chǎn)生重大隱患，甚至可能出現(xiàn)重大安全事故?，F(xiàn)階段我國主要在大力研究計算機視覺技術與圖像處理，基于計算機視覺技術的軌道扣件檢測已成為未來發(fā)展趨勢，該技術具有檢測速度快，準確率高等優(yōu)點。
　　本課題根據(jù)現(xiàn)階段國內外研究現(xiàn)狀，提出一種基于計算機視覺的扣件檢測方法，主要針對實驗室內采集的軌道圖像，采用圖像處理算

2、法對扣件進行定位識別。具體方法如下：
　　為實現(xiàn)對圖像中扣件部位的區(qū)域目標進行提取，提出一種改進的十字交叉定位方法，首先根據(jù)先驗知識對扣件左右兩邊位置進行定位分割，然后利用中值濾波對分割后的圖像進行去噪處理，再將圖像進行 Canny邊緣檢測，得到二值圖像，再利用扣件上下部分灰度值差，做出水平方向投影，最后進行閾值分割得到扣件部分的圖像。該方法經(jīng)過實驗驗證，能夠很好的實現(xiàn)對扣件部分的初步提取，且提取速度快，檢測準確。
　　將上

3、述所提取的扣件部分圖像進行特征提取，采用小波變換與局部二進制組合的方法，首先將圖像進行小波變換處理，降低圖像信息維度，減少圖像噪聲干擾，得到增強后的圖像，然后使用多尺度局部二進制算法對扣件的特征進行提取，得到不同尺度下的圖像特征，然后將所有特征融合，形成扣件特征向量圖，通過最近鄰分類器對其進行識別。
　　針對扣件特征提取還采用了2DPCA算法對其進行處理，利用2DPCA算法能夠保留圖像結構信息的特點，加上PCA算法能夠降低圖像維度