根据高铁巡检车所采集轨腰图像中铁道塞钉图像的特点,在既有计算机视觉的目标检测算法的基础上,提出基于深度学习的铁道塞钉自动检测算法。在目标检测的区域选择阶段,借鉴显著性检测的思路,提出余谱区域候选(Spectrum...
人类视觉系统具有非常优秀的图像处理能力。本文以目前广泛认可的人类视觉信息处理流向为主线，参照视网膜、外侧膝状体、初级视皮层、高级视皮层以及更为抽象的大脑皮质等关键视觉信息处理区域的神经机制，提出了基于...
提出一种变尺度Retinex(VSR)算法,实现对电务轨旁设备外观巡检图像的增强处理。首先对采集到的亮度不均的巡检图像进行全局自适应伽马校正;然后再对其进行基于Retinex算法的局部变尺度滤波,局部滤波器的高斯核函数尺度...
基于图像导数框架和非负稀疏编码的颜色恒常计算方法 CNKI文献
本文通过模拟初级视皮层神经元感受野在视觉信息处理中的功能,提出了一种基于图像导数框架和非负稀疏编码思想的颜色恒常性计算模型,以实现对色偏图像的颜色矫正.从解决工程问题的角度,本文提出的基于生理机制的计算模...
提出一个小波域多尺度马尔柯夫随机场模型用于模拟视觉系统在图像分割中的若干功能。针对人类视觉系统具有特征检测器、等级层次性、双向连接性、学习机制等功能,对输入场景,该模型用小波变换提供该场景图像的稀疏表示...
Markov随机场(Markov Random Field，MRF)理论与贝叶斯理论相结合作为图像处理的理论框架之一，已经广泛应用于计算机视觉及图像处理领域中。MRF以提供先验信息的方式增加了对图像处理的约束条件，和以高斯场为形式的...
一种基于Wilson-Cowan双节点耦合振子模型的图像增强方法 CNKI文献
针对模拟大脑节律现象的Wilson-Cowan双节点耦合振子模型,选取满足该模型产生极限环振荡条件的参数,采用连续灰度阶图像块作为输入,兴奋性亚群节点响应作为图像增强的输出,做出刺激响应曲线,发现该曲线与图像处理领域...
关键词： 图像增强 / Wilson-Cowan方程 / 非线性动力学
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基于计算机视觉技术的系列算法,实现电务轨旁设备巡检中的塞钉自动定位功能。算法包括:在图像预处理阶段,改进自适应图像增强模型,克服采集环境造成的图像质量降低;在目标检测阶段,采用类HAAR特征与Adaboost算法实现塞...
基于半监督深度学习的无砟轨道扣件缺陷图像识别方法 CNKI文献
提出基于置信图的扣件子图快速定位算法,即基于概率图模型构建扣件子图邻域纹理图和初始引导图与被定位图之间的置信图,并通过计算置信图的最大极值点实现对扣件子图中心点的快速定位。在此基础上,针对无砟轨道扣件缺...
高速铁路运行环境作为一个相对开放的场景,轨道区域难免受到外界异物的入侵,给列车的行车安全带来极大的隐患。道床异物通常包括因钢轨振动而产生的断裂弹条、轨道板受冲击产生的碎石块、动物尸体等,目前主要是通过人...
基于控制器局域网总线的车载轨道检测系统设计研制 CNKI文献
为提高检测性能、简化系统结构,设计研制基于控制器局域网(CAN)总线的车载轨道检测系统,全部使用数字信号传感器,并将分立式传感器集成,将检测梁安装在车下,以检测梁作为惯性器件、激光摄像组件和数字式地面标志传感器...
在城轨车强振动运行环境下,采用非接触式激光摄像测量原理的第三轨廓形检测系统面临的一个主要问题是因车体多自由度强振动而引入复杂多变的图像内容,该问题不可避免地对第三轨廓形追踪定位造成影响。本文重点研究城轨...
高速综合检测列车高速运行时,车载非接触式钢轨廓形检测系统对钢轨廓形追踪的影响因素,主要包括钢轨结构、车体运动姿态和环境光照变化。为有效避免以上因素的影响,提出基于时空上下文信息的快速追踪和最近点迭代的钢...
基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统已被广泛使用,但之前的工作大都关注于缺陷的检测,对缺陷的后分类研究却鲜有涉及。缺陷后分类不仅可实现扣件异常的归类,而且有利于去除诸如泥污、斑点、噪声、轨缝等造成的干扰。...
由于车体多自由度振动和外部光照导致图像内容和噪声复杂多变,而现有追踪算法对目标形变适应能力不强,本文提出基于时空上下文信息的快速追踪算法。该算法依据贝叶斯概率模型构建目标区域置信图,利用最近点迭代算法实...
轨腰塞钉是关系到行车安全的重要电务轨旁设备。在巡检车上安装图像采集装置,巡检车开行时可获取沿线轨腰塞钉的图像数据,由高性能图像处理工控机完成图像的采集、预处理和存储工作,车载服务器对图像数据实时分析处理...
