鐵路扣件識別的研究.pdf

1、隨著我國鐵路發(fā)展的加快，維護不斷擴張的鐵路線路，實現(xiàn)對鐵路的安全預警已成為越來越重要的課題?？奂淖饔檬菍撥壒潭ㄔ谲壵砩?，一旦出現(xiàn)缺失，很可能會引起嚴重的事故。因此，實現(xiàn)自動的扣件缺失檢測就成為一個非常重要的任務。
　　課題組前期設計實現(xiàn)的扣件檢測系統(tǒng)，能夠完成基本功能，但是該系統(tǒng)還存在一些不足，需要進一步提高檢測性能和效率。主要的不足有:
　　(1)如果鐵軌定位不準，會導致扣件搜索范圍不準確，也就可能會導致扣件檢測不準確

2、，另外，鐵軌上的缺陷也不能正確檢測出來。因此提高鐵軌定位的準確性成為了關鍵問題。
　　(2)扣件檢測的速度比較慢，怎樣提高效率將是系統(tǒng)實用化的另一個關鍵問題。
　　為了解決上述兩個問題，本論文主要做了以下工作:
　　(1)在鐵軌圖像中，扣件有規(guī)律地排列在軌道的兩側，因此可以利用鐵軌圖像的這個特點，在對鐵軌圖像中的扣件進行檢測的時候，先檢測到軌道的位置，根據先驗知識，確定軌道兩側的扣件的大致范圍，再從這個范圍內搜索扣件。

3、在檢測軌道的位置的時候，本文提出了一種有監(jiān)督的軌道檢測算法，建立了一個軌道位置的標準偏差范圍作為檢驗無監(jiān)督軌道檢測結果的標準，如果無監(jiān)督軌道檢測結果不在標準偏差范圍內，就對檢測結果進行修正。
　　(2)在對鐵軌圖像中的扣件進行識別的時候，本文選擇了HOG特征和基于漢明距離的最近鄰算法。HOG特征是用來描述物體梯度和邊緣特征的，能夠很好地描述扣件的形狀特征。在前期工作中，采用了基于Chi方距離的最近鄰算法進行扣件檢測。但是由于基于H