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作者:

张新峰 (张新峰.) | 王明玉 (王明玉.) | 张春梅 (张春梅.)

收录:

CQVIP PKU CSCD

摘要:

针对有砟轨道扣件缺失问题,提出了基于fast PCA 和bag of words的两级分类扣件图像缺失识别算法.考虑到算法的可移植性和拍摄角度的不同,图像中钢轨和轨枕的方向并不一定是垂直的,单扣件定位识别具有局限性,提出采用双扣件图像作为样本.通过第一级分类器判断扣件是否缺失,进而得到扣件的具体位置.通过第二级分类器判断缺失扣件的类型,进一步得到扣件缺失的数目.该识别算法可达到较好的识别效果,有效地解决了拍摄角度不同的情况下有砟轨道缺失扣件的检测问题.

关键词:

fastPCA 两级分类算法 扣件缺失识别 词袋模型

作者机构:

  • [ 1 ] [张新峰]北京工业大学
  • [ 2 ] [王明玉]北京工业大学
  • [ 3 ] [张春梅]北京工业大学

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来源 :

计算机工程与应用

ISSN: 1002-8331

年份: 2018

期: 13

卷: 54

页码: 137-141

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