基于视觉注意力和 PLSA 模型的钢轨表面缺陷检测

• 作者: 王军
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 钢轨表面缺陷 视觉注意力 PLSA 缺陷分类
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 轨道与基础
• 页码范围: 509-514
• 页数: 6页
• 分类号: U216.3|TU447
• 字数: 4164字
• 语种: 中文

摘要

针对目前钢轨表面缺陷检测的速度，精度较低，分类较难的现状，提出一种基于视觉注意力和 PLSA 模型的钢轨表面缺陷检测方法；结合亮度和纹理特征的视觉注意力模型检测钢轨表面缺陷，提取原图像的缺陷区域，并采用 PLSA 模型对提取的缺陷进行分类。实验结果表明：所提出的方法提高了检测及分类的速度与精度，能满足钢轨表面缺陷检测的要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王军	电子科技大学中山学院	115	936	14.0	26.0