用于动车组故障检测的图像识别算法研究

• 作者: 马凌宇
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 动车组故障检测 图像识别 算法
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 140-141
• 页数: 2页
• 分类号: TP39
• 字数: 2749字
• 语种: 中文

摘要

动车组运行故障动态图像检测系统(TEDS)利用对当前图像与其历史图像的比较,实现列车运行状况的即时监测以及自动预警.因为,各个时间获得的图像肯定不可能完全一致,就造成仅仅基于SIFT特征匹配的故障识别算法误报率非常高.因此,本文给出一种自适应融合局部和全局匹配的图像故障识别算法:将图像基于车厢对齐比对;基于SIFT特征匹配,利用局部比对粗略定位故障位置;以上述位置为模板,查询历史图像以精确判断故障位置.后续实验证明,这一算法能有效地分析和警示运行动车组的问题情况,使得工作人员能够及时发现突发问题,确保动车运行安全.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马凌宇		3	2	1.0	1.0