基于SVM的实时自动超声钢轨伤损检测分类系统

• 作者: 李成桐 郝炜
• 来源期刊: 中国科学院研究生院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 超声波钢轨探伤 支持向量机 DSP实时信号处理
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 517-521
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 字数: 248字
• 语种: 中文

摘要

介绍了一个更有效的基于支持向量机的实时超声波钢轨伤损自动检测分类系统.根据钢轨伤损的特点提取特征量,利用基于支持向量机的分类预测算法实现钢轨伤损的实时检测分类,并基于统计处理的计算伤损尺寸.在嵌入式系统DSP中利用该机器学习算法实现了伤损的实时处理和测试.实现了钢轨伤损实时报警、显示伤损类型、所处轨内位置及程度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝炜	中国科学院空间科学与应用研究中心	4	22	2.0	4.0
2	李成桐		1	10	1.0	1.0