基于层次积分梯度的尖轨伸缩位移图像自动判读算法

• 作者: 刘文才 尹辉 高亮 黄华
• 来源期刊: 中国铁道科学
• 学科: 交通运输
• 关键词: 尖轨伸缩位移 图像识别 特征匹配 SURF算子 层次积分梯度 道岔维护
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 22-30
• 页数: 9页
• 分类号: U213.63|TP391.41
• 字数: 7360字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4632.2015.06.04

摘要

针对人工判读道岔尖轨伸缩位移图像存在效率低和误差大的问题,为实现尖轨伸缩位移的实时自动监测,提出1种基于层次积分梯度的尖轨伸缩位移图像自动判读算法.采用逐层逼近目标区域的方式,克服尖轨伸缩位移图像中噪声和不相关信息的干扰,以SURF (Speeded Up Robust Features)算子的特征匹配结果为指导,逐步提取图像中的有效区域;利用积分梯度的抗噪特性,根据积分梯度和极值点精确定位刻度尺的特征点位置,结合可信度检验,实现尖轨伸缩位移图像的自动判读.用该算法对监测现场采集的尖轨伸缩位移图像进行判读的结果表明,可在2s内自动判读尖轨伸缩位移图像,总体偏差在0.5mm以内,能够满足目前现场对尖轨伸缩位移实时自动监测的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高亮	北京交通大学土木建筑工程学院	190	1870	24.0	32.0
5	黄华	北京交通大学计算机与信息技术学院	14	89	6.0	9.0
9	尹辉	北京交通大学计算机与信息技术学院	18	40	3.0	5.0
13	刘文才	北京交通大学计算机与信息技术学院	2	2	1.0	1.0