鋼軌擦傷檢測算法研究.pdf

1、傳統(tǒng)的鋼軌擦傷檢測主要依賴于人工巡道檢測，這不僅效率低下成本高，而且基本上每個工人都需要負責幾十公里的地段。這樣在長距離的重復性工作的情況下漏檢的概率就相當大。自動化、智能化的軌道檢測技術是鐵路工務部門的迫切需求。
　　基于計算機視覺的數(shù)字圖像處理技術的鋼軌擦傷檢測算法研究不僅解決了由于人工視覺疲勞導致的漏檢的情況，而且檢測效率大大提高。往往一臺計算機能夠?qū)崿F(xiàn)上千公里的檢測任務，大大節(jié)約了檢測成本。本文需要解決的鋼軌擦傷主要分為兩

2、大類:波磨和疤痕擦傷。
　　對于波磨檢測，本文基于車載軌道巡檢系統(tǒng)采集的軌道圖像和波磨的形態(tài)學特征，提出了基于局部頻域特征分析的波磨圖像檢測方法。首先，應用基于位置加權的鋼軌定位算法提取準確的鋼軌區(qū)域圖像。然后，分析并抽取鋼軌圖像每一列傅里葉變換的能量特征形成特征向量，并采用訓練好的有監(jiān)督機器學習算法SVM對抽取的特征向量進行分類預測，以判定該列是否為波磨線。最后，根據(jù)每一列的檢測結(jié)果判定連續(xù)的波磨區(qū)間以判定該鋼軌圖像是否具有波磨