基于局部特征和语义信息的扣件图像检测

• 作者: 刘甲甲 李柏林 熊鹰 罗建桥
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 铁路扣件检测 非线性空间 局部特征 扣件子图 视觉单词 语义信息
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2514-2518,2523
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.08.061

摘要

针对现有底层特征识别扣件状态的算法存在描述能力差、错误率高等问题，提出一种基于扣件局部特征和语义信息的扣件检测模型。首先，在图像的非线性空间中计算扣件底层局部特征来表达扣件轮廓信息；然后，将图像分为四个子图，有效克服了由于扣件左右对称、上下相似造成的单词多义性问题；再根据扣件子图构造视觉单词，由底层特征整合得到语义信息向量；最后，以该向量训练分类器，判断待检扣件状态。对均衡的扣件样本进行测试，漏检率仅为0．67％。实验表明所提算法较现有方法，漏检率和误报率明显降低，检测能力增强。

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	刘甲甲	西南交通大学机械工程学院	17	204	9.0	14.0
4	罗建桥	西南交通大学机械工程学院	16	97	5.0	9.0