基于視頻圖片的接觸網定位器識別方法研究.pdf

1、接觸網系統(tǒng)是電氣化鐵路牽引供電系統(tǒng)中的重要組成部分。它是牽引供電系統(tǒng)正常運行的重要保障，一旦出現(xiàn)故障將會造成嚴重的后果。傳統(tǒng)的接觸網檢測需要人工巡視，不僅耗費時間，而且耗費大量的人力和物力。隨著近年來計算機視覺技術的快速發(fā)展，基于圖像處理技術的目標檢測方法開始得到廣泛的開發(fā)。目前的一種方式是通過安裝在高鐵巡檢裝置上的高清攝像機拍攝接觸網各部件來獲取大量的接觸網圖片，人工查看圖片的方法工作量巨大，所以需要采用數字圖像處理技術實現(xiàn)定位器識別

2、。但是目前還沒有基于復雜背景下接觸網巡檢圖像的定位器識別的相關研究，因此如何高效地對接觸網巡檢圖像進行定位器識別，對于保證高速鐵路正常運行具有重要的意義。
　　本文采用基于圖像的目標識別方案實現(xiàn)定位器的檢測。目前還沒有相關的接觸網定位器圖像庫的情況。首先，本文從獲取的大量圖片中選擇復雜背景、天氣多變、光照多變的各種圖片進行圖像庫的構建，保證了圖像庫的多樣性，最終建立了定位器圖像庫，包含了定位器正樣本庫、負樣本庫、整張圖片測試樣本庫

3、。
　　其次，研究了特征提取方法和分類器?；诒疚臉嫿ǖ亩ㄎ黄鲌D像庫，運用HOG以及LBP兩種特征，結合AdaBoost算法訓練定位器分類器，比較兩種特征分類器的性能。
　　最后，針對目前特征存在的特征提取耗時及不具有尺度不變特性的缺點，提出了灰度自相似度特征(Gray Self-Similarity，GSS)，該特征利用定位器的結構相似度特性，具有尺度不變性，特征提取速度優(yōu)于本文介紹的HOG特征和LBP特征，在進行多尺度定