基于计算机视觉的钢轨扣件检测算法研究
针对传统钢轨检测方法不能满足线路检修的需要,提出了一种基于计算机视觉的钢轨扣件检测算法,运用投影法和特定区域像素点扫描统计相结合的方法定位扣件位置,使用灰度特征和HOG特征描述扣件特征向量,并利用Chi开方距离分类器进行特征提取.实验结果表明,该算法具有一定的有效性和可行性.
计算机视觉、钢轨扣件、HOG特征、最近邻分类器
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U213.5(铁路线路工程)
国家自然基金项目61461023;甘肃省教育厅高等学校第二批科研项目2013B-096;兰州工业学院青年科技创新项目15K-009
2017-05-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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