典型文献
基于机器视觉的轨道道岔密贴检测方法
文献摘要：
当今轨道交通迅猛发展,安全高效的列车运转是其重要的前提条件.全方位智能技术的出现,为轨道交通运行中原有的各种人工检测方法提供了技术支撑.提出一种利用道岔边缘特征提取和参数空间精确计算的实时机器视觉检测方法,针对轨道交通中的道岔转换过程中道岔的密贴程度,采用机器视觉技术进行检测.该方法主要包括4个方面:通过预处理抑制图像中目标对象的周围环境以突出轨道特征;在边缘检测中,应用Canny算子对轨道道岔图像进行检测;通过改进Hough变换进行道岔边缘提取,并进行边缘拟合处理;将参数空间中的间距进行转换,完成道岔密贴检测.将人工测量和基于机器视觉的方法进行对比发现,机器视觉方法能够得到更加精确的结果,且机器视觉技术在0.1mm内检出准确率达91.25％.
文献关键词：
智能技术;轨道交通;道岔转换;边缘检测;边缘拟合
中图分类号：
作者姓名：
郭淑敏;冯俊逸;沈拓;张轩雄
作者机构：
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;同济大学上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室,上海201804
文献出处：
引用格式：
[1]郭淑敏;冯俊逸;沈拓;张轩雄-.基于机器视觉的轨道道岔密贴检测方法)[J].软件导刊,2022(01):120-123
A类：
B类：
安全高效,列车,车运,前提条件,交通运行,边缘特征提取,参数空间,机器视觉检测,道岔转换,转换过程,中道,机器视觉技术,制图,周围环境,出轨,道特,边缘检测,Canny,Hough,行道,边缘提取,边缘拟合,人工测量,1mm
AB值：
0.332949
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