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摘要:
基于计算机视觉的车载轨道巡检系统由图像数据采集、数据分析和信息管理3个子系统组成;采用线阵相机进行1.6mm等间距运动扫描,并运用多线程交互和虚拟内存映射技术实现运动状态下轨道图像数据的采集和存储;在分析轨道图像病害特征的基础上,运用主成分分析、线性判别分析和Adaboost等方法建立机器学习模型,实现对钢轨、扣件和道床3个区域病害的模式识别.应用验证表明:系统能够有效检出钢轨表面擦伤、扣件缺失和移位以及轨道板裂纹等病害,其中钢轨表面擦伤、扣件缺失的检出率达95%;能够代替传统的人工步行巡道,而且最高巡检速度可达160 km·h-1.
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文献信息
篇名 基于计算机视觉的车载轨道巡检系统研制
来源期刊 中国铁道科学 学科 交通运输
关键词 轨道巡检 计算机视觉 线阵相机 高速铁路
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 成果简报
研究方向 页码范围 139-144
页数 6页 分类号 U216.3
字数 4118字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4632.2013.01.22
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 史天运 中国铁道科学研究院电子计算技术研究所 87 832 13.0 23.0
2 韩强 中国铁道科学研究院基础设施检测研究所 12 153 7.0 12.0
3 许贵阳 中国铁道科学研究院基础设施检测研究所 11 213 8.0 11.0
4 王登阳 中国铁道科学研究院基础设施检测研究所 7 106 4.0 7.0
5 任盛伟 中国铁道科学研究院基础设施检测研究所 10 179 7.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
轨道巡检
计算机视觉
线阵相机
高速铁路
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国铁道科学
双月刊
1001-4632
11-2480/U
大16开
北京海淀区大柳树路2号
82-776
1979
chi
出版文献量(篇)
3102
总下载数(次)
4
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55685
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