【摘 要】
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虽然基于机器视觉的铁路基础设施的自动化检测技术已经被广泛使用,然而护栏作为保障列车安全运行免受异物入侵的重要组成部分,针对护栏的缺失检测仍依靠传统的人工检视方法。
【机 构】
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北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室,济南铁路局工务检测所,中国铁道科学研究院基础设施检测所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272354,61273364,61105119,61300176)资助项目;北京市自然科学青年基金(9144022)资助项目
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虽然基于机器视觉的铁路基础设施的自动化检测技术已经被广泛使用,然而护栏作为保障列车安全运行免受异物入侵的重要组成部分,针对护栏的缺失检测仍依靠传统的人工检视方法。本文基于全景拼接技术,获取了铁路沿线护栏的全景图,并通过提取护栏全景图的灰度均值和方差等统计特征构建了全景图像的二维直方图,在此基础上提出了基于灰度-方差的二维直方图的最大熵值分割方法,从而实现了栏杆位置的自动识别和缺损检测。实验结果验证了该方法的准确性和有效性,且取得了87.5%的查准率和92.1%的查全率。
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