基于计算机视觉的钢轨扣件检测算法研究

• 作者: 刘馨 张斌 穆颖
• 来源期刊: 华东交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 计算机视觉 钢轨扣件 HOG特征 最近邻分类器
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 交通管理与控制
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: U213.5
• 字数: 3228字
• 语种: 中文

摘要

针对传统钢轨检测方法不能满足线路检修的需要,提出了一种基于计算机视觉的钢轨扣件检测算法,运用投影法和特定区域像素点扫描统计相结合的方法定位扣件位置,使用灰度特征和HOG特征描述扣件特征向量,并利用Chi开方距离分类器进行特征提取.实验结果表明,该算法具有一定的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	穆颖	兰州工业学院电子信息工程学院	7	24	3.0	4.0
2	刘馨	兰州工业学院电子信息工程学院	21	66	5.0	7.0
3	张斌	兰州工业学院电子信息工程学院	1	6	1.0	1.0