10.3969/j.issn.1001-3695.2016.08.061
基于局部特征和语义信息的扣件图像检测
针对现有底层特征识别扣件状态的算法存在描述能力差、错误率高等问题,提出一种基于扣件局部特征和语义信息的扣件检测模型。首先,在图像的非线性空间中计算扣件底层局部特征来表达扣件轮廓信息;然后,将图像分为四个子图,有效克服了由于扣件左右对称、上下相似造成的单词多义性问题;再根据扣件子图构造视觉单词,由底层特征整合得到语义信息向量;最后,以该向量训练分类器,判断待检扣件状态。对均衡的扣件样本进行测试,漏检率仅为0.67%。实验表明所提算法较现有方法,漏检率和误报率明显降低,检测能力增强。
铁路扣件检测、非线性空间、局部特征、扣件子图、视觉单词、语义信息
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
四川省科技支撑计划基金资助项目2014GZ0005,2012GZ0102;牵引动力国家重点实验室自主课题2012TPL_T10;2014年西南交通大学博士创新基金
2016-08-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
2514-2518,2523