基于HOG特征的铁路扣件状态检测

• 作者: 李柏林 李永波 熊鹰
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 梯度方向直方图 铁路扣件检测 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 110-113
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3232字
• 语种: 中文

摘要

采用图像处理、模式识别等技术,针对高速扫描相机实际采集到的铁路数字图像,提出了鲁棒的铁路扣件缺失检测算法.该方法首先对实际采集到的图像进行预处理,减少光照和噪声的影响,针对传统HOG方法提取特征量过大问题,使用ROI区域的HOG特征,通过基于核的主成分分析法进行降维,经SVM中的分类训练,得到了SVM分类器.相比传统的HOG+ SVM识别方法,分类算法在识别精度和效率方面得到了很大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李柏林	西南交通大学机械工程学院	139	883	15.0	21.0
2	熊鹰	西南交通大学机械工程学院	19	170	9.0	12.0
3	李永波	西南交通大学机械工程学院	1	26	1.0	1.0