铁路路基病害的智能识别

摘要：

探地雷达适合于铁路路基病害的检测,但后期资料处理工作费时费力,不利于其在铁路路基检测中的推广使用.本文分析各种路基病害图像的特征,从图像中提取分段能量、方差和层面位置作为特征值.根据这些特征值的大小不但能区分各种病害类型,而且可以比较病害的发育程度.根据已知样本数据计算这些特征值,建立学习向量量化神经网络模型,通过不断调整神经元的权值和阈值对特征值进行学习,直到满足给定精度为止.应用调整好的神经网络模型对沪宁线检测数据进行测试,结果表明,该模型对路基翻浆冒泥病害的识别率达90%以上.

关键词：路基病害、探地雷达、特征值、学习向量量化

所属期刊栏目：32

分类号：U216.41(铁路线路工程)

在线出版日期：2010-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：142-146