高速铁路无砟轨道表面裂缝三维图像自动识别算法

• 作者: 张傲南 杨荣山 王郴平 阳恩慧
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 三维图像 无砟轨道 裂缝 识别算法
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 铁道工程
• 页码范围: 95-99
• 页数: 5页
• 分类号: U213.2
• 字数: 3949字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2019.09.013

摘要

无砟轨道表面伤损的自动检测技术是当前高速铁路检测与监测的关键技术.采用三维图像技术,将原始三维图像转换为二进制图,基于三维光影模型的轨道结构表面裂缝的三维图像识别算法,采用连通域分析与线性形态分析方法,了轨道结构裂缝识别中图像噪声消除算法,从而提高轨道结构表面裂缝自动识别的准确率.室内试验对比结果表明:课题组研发的高速铁路轨道表面伤损检测系统,可获得高精度的裂缝长度、宽度以及深度的数据信息,轨道板裂缝最大宽度的识别结果相对误差为6.25％、9.68％,裂缝长度的测试识别相对误差为1.39％、2.g2％,平均深度的测试识别相对误差为15.69％、13.04％.采用提出的裂缝识别算法可实现100％准确率的裂缝自动识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨荣山	西南交通大学土木工程学院	110	742	15.0	20.0
2	阳恩慧	西南交通大学土木工程学院	28	114	7.0	9.0
3	王郴平	西南交通大学土木工程学院	4	11	2.0	3.0
4	张傲南	西南交通大学土木工程学院	3	13	2.0	3.0