【摘 要】
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针对高速铁路无砟轨道板的表面损伤问题,现有的检测系统与方法仍难以达到高精度、高速度、高准确度及自动化要求。随着高速微型计算机和三维激光扫描技术的发展,应用超高精度3D自动化检测系统来提升轨道板伤损识别精度和检测效率的趋势越发明显。在已有数字化信息采集与自动分析系统基础上自主研发无砟轨道板裂缝三维激光检测系统,通过融合自适应阈值分割、PGM概率图模型与SVM机器学习方法建立轨道板裂缝集成学习识别算法,准确、快速、智能识别轨道板裂缝。结果表明,该系统能够获取高精度轨道板三维图像数据,所提出的轨道板裂缝集成学习
【机 构】
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西南交通大学土木工程学院,中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所,俄克拉何马州立大学土木与环境工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(52008354,U1534203),中国博士后科学基金(2019M663557),中央高校基本科研业务费(2682020CX65)。
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针对高速铁路无砟轨道板的表面损伤问题,现有的检测系统与方法仍难以达到高精度、高速度、高准确度及自动化要求。随着高速微型计算机和三维激光扫描技术的发展,应用超高精度3D自动化检测系统来提升轨道板伤损识别精度和检测效率的趋势越发明显。在已有数字化信息采集与自动分析系统基础上自主研发无砟轨道板裂缝三维激光检测系统,通过融合自适应阈值分割、PGM概率图模型与SVM机器学习方法建立轨道板裂缝集成学习识别算法,准确、快速、智能识别轨道板裂缝。结果表明,该系统能够获取高精度轨道板三维图像数据,所提出的轨道板裂缝集成学习
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