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巡道车视频处理系统关键技术的研究
| 论文题名： | 巡道车视频处理系统关键技术的研究 |
| 关键词： | 图像采集;巡道车;视频处理系统;铁路线路检测 |
| 摘要： | 近年来随着铁路提速和重载运输的发展，行车密度大幅度增长，导致线路问题日益严重。目前，我国主要采用的方法有：巡道工人沿线路目测，或利用巡道车采集视频图像，由工作人员目视此视频检测线路问题。这两类人工方法对工人的经验要求高、劳动强度大、效率较低，已不能满足当前高速铁路发展的需要。 本文研究用于自动检测线路的巡道车视频处理系统。通过对其关键技术的研究，提出了道床板结自动检测及扣件状态的自动识别技术，为轨道线路的自动化检测提供了一种新思路。与传统的人工目测方法相比较，本文设计的系统具有定位准确、漏检率低、自动化程度高的特点。 本文首先研究了课题相关研究现状，探讨了利用视频处理技术进行线路状态自动检测的必要性和可行性，并提出巡道车视频处理系统的主要研究内容和关键技术。然后介绍系统的主要构成、图像处理子系统的技术方案，在研究图像预处理算法之后，提出了基于改进Hough变换的区域定位算法，该算法具有边缘曲线检测率高，受噪声和曲线间断影响小的优点。最后重点研究了利用纹理分析进行道床板结自动检测的技术，提出了一种基于灰度共生矩阵的自适应算法提取图像特征，并用BP神经网络作为分类器，实现道床板结的自动检测；同时研究了扣件图像的特征提取技术，实现了一种基于不变矩的扣件状态自动识别算法。实验表明病害漏检率为0，识别结果的正确率平均达到91％，基本满足实际检测要求。 |
| 作者： | 张洋 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 尹辉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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