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       
摘要:
针对高速铁路接触网支撑结构中承力索底座裂纹的问题,提出一种利用加速区域卷积神经网络与Beamlet变换相结合的图像检测方法.该方法使用加速区域卷积神经网络实现对承力索底座在待检测图像中的识别定位,然后根据定位的承力索底座图像特点,通过Radon变换等预处理操作对承力索底座疑似裂纹区域精确定位,最后使用基于Beamlet变换的局部链搜索算法快速得到裂纹信息,实现承力索底座裂纹故障的可靠诊断.实验表明:该方法能在复杂的接触网支撑与悬挂装置图像中准确定位识别承力索底座裂纹故障,对拍摄距离、拍摄角度以及曝光度等因素具有很好的适应性,且具有较高的检测效率.
推荐文章
基于激光扫描的接触网几何参数检测方法研究
接触网几何参数
激光扫描
光电编码器
非接触式检测
基于卷积神经网络的目标检测研究综述
卷积神经网络
目标检测
深度学习
接触网硬点检测原理及分析
接触网
硬点
检测
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于加速区域卷积神经网络的高铁接触网承力索底座裂纹检测研究
来源期刊 铁道学报 学科 交通运输
关键词 高铁接触网 承力索底座 加速区域卷积神经网络 Beamlet变换
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 铁道机车车辆、电气化
研究方向 页码范围 43-49
页数 7页 分类号 U225.47
字数 5734字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-8360.2019.07.006
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 刘志刚 西南交通大学电气工程学院 198 3421 30.0 45.0
2 刘凯 西南交通大学电气工程学院 32 88 5.0 8.0
3 陈隽文 西南交通大学电气工程学院 5 25 2.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (111)
共引文献  (94)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1972(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2007(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2008(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2009(14)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(14)
2010(15)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(15)
2011(17)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(17)
2012(11)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(9)
2013(15)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(11)
2014(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2019(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
高铁接触网
承力索底座
加速区域卷积神经网络
Beamlet变换
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
月刊
1001-8360
11-2104/U
大16开
北京复兴路10号
2-308
1979
chi
出版文献量(篇)
4684
总下载数(次)
8
总被引数(次)
85544
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导