【摘 要】
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为了提升列车折角塞门的故障检测效率,提出了一种基于快速特征金字塔和Soft-Cascade的故障图像检测算法。首先,构建快速特征金字塔模型来提取图像多尺度聚合通道特征;其次,利
【机 构】
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湖北工业大学机械工程学院,南京大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51775177,51675166);江苏省自然科学基金项目(BK20150016)资助
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为了提升列车折角塞门的故障检测效率,提出了一种基于快速特征金字塔和Soft-Cascade的故障图像检测算法。首先,构建快速特征金字塔模型来提取图像多尺度聚合通道特征;其次,利用向量化后的多尺度聚合通道特征来训练Soft-Cascade故障分类器;最后,利用训练好的分类器来判断待检折角塞门是否含有故障。实验结果表明:该算法的故障检测正确率为97.33%,离线检测速度高达43fps(每张图像仅需23ms),检测效率高于其他算法。该算法训练时间短,检测速度快,硬件要求低,能满足列车折角塞门的故障检测要求。
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