基于機(jī)器學(xué)習(xí)的接觸網(wǎng)圖像檢測(cè)的研究.pdf

1、高速鐵路近年來的快速發(fā)展，帶來的接觸網(wǎng)檢測(cè)任務(wù)日益繁重。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)已經(jīng)滿足不了路局日常檢測(cè)的需要，實(shí)時(shí)在線的自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)迫在眉睫。目前來看，雖然在接觸網(wǎng)圖像檢測(cè)這一塊的研究和論文有很多，然而實(shí)際應(yīng)用卻不多，或者效果不盡人意。究其主要原因在于接觸網(wǎng)零器件的復(fù)雜和背景環(huán)境變化的劇烈，尤其在高速條件下，使得圖像的處理與識(shí)別變得十分困難。
　　本文通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法:支持向量機(jī)SVM分類器，來完成接觸網(wǎng)圖像檢測(cè)中的應(yīng)用的研究。在

2、文章中首先介紹了支持向量機(jī)的算法原理，然后介紹了當(dāng)前主流的幾種圖像特征提取理論。并以受電弓碳滑板檢測(cè)與接觸網(wǎng)支持裝置上的絕緣子檢測(cè)及接觸網(wǎng)定位器定位為例，通過程序流程的描述，闡述了支持向量機(jī)的具體應(yīng)用方法。
　　最后以C++與OPENCV庫為平臺(tái)完成實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證，并得出實(shí)驗(yàn)結(jié)論:支持向量機(jī)在接觸網(wǎng)碳滑板圖像檢測(cè)中，在犧牲部分查準(zhǔn)率的情況下，可以達(dá)到較高的查全率，能滿足碳滑板安全性的檢測(cè)要求;在絕緣予檢測(cè)中，對(duì)比了不同核函數(shù)情況下，不