【摘 要】
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高速铁路线路中的扣件故障会影响高速铁路列车的平顺性,甚至威胁到行车安全。针对扣件视觉检测在复杂背景和光照多变的条件下检测精度低的问题,提出一种基于局部区域特征的缺陷扣件检测算法。从原始图像中截取包括扣件和钢轨的感兴趣区域并对该区域图像进行预处理,接着对预处理后的图像提取极小值区域(二值化),然后基于二值图和模板匹配算法实现扣件区域的精确定位,最后提取扣件区域内上下弹条的局部区域特征并送入决策树完成
【基金项目】
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四川省科技计划(2018GZ0361)。
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高速铁路线路中的扣件故障会影响高速铁路列车的平顺性,甚至威胁到行车安全。针对扣件视觉检测在复杂背景和光照多变的条件下检测精度低的问题,提出一种基于局部区域特征的缺陷扣件检测算法。从原始图像中截取包括扣件和钢轨的感兴趣区域并对该区域图像进行预处理,接着对预处理后的图像提取极小值区域(二值化),然后基于二值图和模板匹配算法实现扣件区域的精确定位,最后提取扣件区域内上下弹条的局部区域特征并送入决策树完成扣件图像的分类,不同线路的真实图像用于试验。试验证明了算法的有效性,其中漏检率为0.6%,误检率为0.3
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