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基于特征分析的地铁隧道裂缝识别算法
基于特征分析的地铁隧道裂缝识别算法
作者:
余祖俊
朱力强
王耀东
白彪
郭保青
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
裂缝识别
连通区域
Hough变换
特征提取
机器学习
摘要:
有效地检测地铁隧道表面裂缝对于隧道的安全至关重要.地铁隧道表面图像普遍存在光照不均匀,目标对比度低,背景纹理复杂,噪声干扰严重等问题,而检测传统图像裂缝,如混凝土表面、路面裂缝等的算法不能很好地适用于地铁隧道表面图像.为此本文提出了一种隧道表面裂缝识别的算法.该算法首先利用Mask匀光等预处理算法改善隧道图像的质量,而后分别设计了基于模板的分析法、基于Hough变换的线型结构分析法、基于SVM的近似裂缝结构分析法等算法对隧道表面裂缝图像各成分进行提取,从而达到识别裂缝的目的.实验结果表明,该算法对传统裂缝图像的识别准确率可达97%,对于隧道表面的裂缝图像识别准确率可达81%.
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文献信息
篇名
基于特征分析的地铁隧道裂缝识别算法
来源期刊
铁道学报
学科
工学
关键词
裂缝识别
连通区域
Hough变换
特征提取
机器学习
年,卷(期)
2015,(5)
所属期刊栏目
铁道通信信号
研究方向
页码范围
64-70
页数
7页
分类号
TP391
字数
6354字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-8360.2015.05.011
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
郭保青
北京交通大学机械与电子控制工程学院
23
323
11.0
17.0
2
余祖俊
北京交通大学机械与电子控制工程学院
63
614
14.0
21.0
3
朱力强
北京交通大学机械与电子控制工程学院
44
443
12.0
19.0
4
王耀东
北京交通大学机械与电子控制工程学院
10
172
7.0
10.0
5
白彪
北京交通大学机械与电子控制工程学院
3
98
3.0
3.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
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节点文献
引证文献
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同被引文献
(53)
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2020(16)
引证文献(1)
二级引证文献(15)
研究主题发展历程
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裂缝识别
连通区域
Hough变换
特征提取
机器学习
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
铁道学报
主办单位:
中国铁道学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-8360
CN:
11-2104/U
开本:
大16开
出版地:
北京复兴路10号
邮发代号:
2-308
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
4684
总下载数(次)
8
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