基于图像识别的井下机车轨道检测方法

• 作者: 张德全 王壬 谢昭莉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 轨道检测 等距离分割 灰度拉伸 边缘提取 内侧边缘搜索 感兴趣区
• 年，卷（期）: 2012,（14）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 147-149
• 分类号: TP391
• 字数: 3138字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.14.044

摘要

针对传统图像识别算法耗时大、对复杂环境识别效果差等缺点,提出一种针对煤矿井下环境的轨道检测方法.根据井下光线亮度不均匀的特点,设计井下复杂环境下的灰度拉伸与边缘提取算法,提高轨道检测的有效性.给出基于优先级的轨道内侧边缘搜索算法.后帧图像在基于前帧图像检测结果建立的感兴趣区中进行轨道检测,可降低计算量,提高实时性.现场实验结果证明,该方法能有效检测出机车轨道,且相比传统方法耗时明显减小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢昭莉	重庆大学自动化学院	33	265	8.0	15.0
2	王壬	重庆大学自动化学院	1	8	1.0	1.0
3	张德全	重庆大学自动化学院	1	8	1.0	1.0