潘得罗扣件的弹条状态识别算法

摘要：

为实现潘得罗扣件的自动化巡检,提出一种融合弹条纹理特征与形状特征的潘得罗扣件的弹条状态识别算法.该算法首先根据人工巡检的经验划分检测区域,然后增强弹条的纹理与轮廓,接着分别提取弹条的纹理特征与形状特征,组成复特征向量后将其放入SVM(支持向量机)分类器中建立训练模型,最后使用SVM分类器识别钢轨扣件的弹条状态.试验结果表明,最终检测效果为:漏检率7.1％,误检率2.9％,正确率92.9％,均达到钢轨扣件的检测要求.

关键词：轨道交通、潘得罗扣件、状态识别

所属期刊栏目：24

分类号：U213.5+31(铁路线路工程)

资助基金：上海市科委地方能力建设项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：46-51