【摘 要】
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针对目前铁轨异物目标检测中,铁轨边缘提取困难,边缘检测结果不清晰,完整性较差等问题,提出一种基于新型改进Canny算法的铁轨边缘检测方法.首先,使用中值滤波代替高斯滤波,进行铁轨图像平滑处理;然后,将图像转换到频域空间进行频域滤波,增加高频信息,抑制低频信息,锐化边缘,减小照度不均匀造成的影响;其次,使用线性插值的方式改进非极大值抑制,进一步增强的边缘检测的准确性;再次,使用Ostu法得到阈值,增强铁轨边缘检测的自适应性;使用改进的双阈值边缘连接算法,减少边缘漏检;最后,通过计算边缘点连通数量和起始点距离
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院 兰州730070
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针对目前铁轨异物目标检测中,铁轨边缘提取困难,边缘检测结果不清晰,完整性较差等问题,提出一种基于新型改进Canny算法的铁轨边缘检测方法.首先,使用中值滤波代替高斯滤波,进行铁轨图像平滑处理;然后,将图像转换到频域空间进行频域滤波,增加高频信息,抑制低频信息,锐化边缘,减小照度不均匀造成的影响;其次,使用线性插值的方式改进非极大值抑制,进一步增强的边缘检测的准确性;再次,使用Ostu法得到阈值,增强铁轨边缘检测的自适应性;使用改进的双阈值边缘连接算法,减少边缘漏检;最后,通过计算边缘点连通数量和起始点距离,消除连通域和起始点距离过小的边缘,减小干扰.实验表明,改进后的算法进行铁轨边缘检测结果具有更好的连续性、完整性和清晰度.
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针对传统第四代移动通信(4G)承载网络只能满足2G、3G和4G无线业务回传承载,而无法满足5G无线回传对承载网络在带宽、时延、切片和可靠性等方面提出的更高需求,更不能满足5G各种业务场景中极高要求的实时保护倒换需求,以及增强型移动宽带(eMBB)场景中业务保护和快速收敛需求,文章提出一种分段路由(SR)隧道技术在5 G承载网中的保护应用方案,该方案采用面向连接的SR(SR-TP)隧道增强技术进行5G承载网中南北向业务端到端的保护应用,采用最优SR(SR-BE)隧道技术进行东西向无连接业务的保护应用.实验结
为实现跨域情形下精确的服装图像检索,从关键区域识别技术和深度度量学习技术两个方面总结了最新研究进展,分析了现有研究中存在的问题.发现关键区域识别技术有助于服装关键特征的提取,可以有效的提升检索精度,但对具有相似特征不同类别的困难样本判别效果不佳,深度度量学习技术是解决这一问题的有效途径,利用不同损失函数的优化以及集成网络学习加强了服装特征的判别.最后通过实验结果对比,分析关键区域识别技术和深度度量学习技术跨域服装检索准确率,认为未来跨域服装图像检索准确率的提升主要依赖于服装关键特征提取和服装特征判别.
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