【摘 要】
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针对列车人工检测受电弓状态效率低下的问题,提出基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法。首先,将运用帧间差抓取受电弓视频中得到的包含弓网的图像作为原始训练数据集;然后,对复杂的受电弓图像背景进行分割处理,采用超像素分割获得最大特征区域,结合特征图像的HOG(方向梯度直方图)获得最大特征ROI(感兴趣区域),形成训练数据集,并设计标签;最后,运用改进的YOLO v3-tiny-strong网络结构检测分类器,用训练的权重对视频目标进行监测。结果表明:该动态监测方法能够在每1帧图像中精确标记出受电弓与接触网的接
【基金项目】
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上海市地方院校能力建设项目(18030501300),上海工程技术大学科研启动基金项目(0240-E3-0507-19-05081)。
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针对列车人工检测受电弓状态效率低下的问题,提出基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法。首先,将运用帧间差抓取受电弓视频中得到的包含弓网的图像作为原始训练数据集;然后,对复杂的受电弓图像背景进行分割处理,采用超像素分割获得最大特征区域,结合特征图像的HOG(方向梯度直方图)获得最大特征ROI(感兴趣区域),形成训练数据集,并设计标签;最后,运用改进的YOLO v3-tiny-strong网络结构检测分类器,用训练的权重对视频目标进行监测。结果表明:该动态监测方法能够在每1帧图像中精确标记出受电弓与接触网的接
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