【摘要】：針對傳統(tǒng)蟻群算法在鋼軌圖像識別中存在的問題,對蟻群算法進(jìn)行4個(gè)方面的優(yōu)化。初始化過程優(yōu)化:采用一維Logistic混沌映射序列非線性迭代方程,使蟻群的初始化分布更加均勻,以避免大量的無關(guān)運(yùn)算;搜索過程優(yōu)化:在蟻群的搜索初期采用隨機(jī)搜索策略,根據(jù)圖像灰度梯度值自動設(shè)置閾值,初步確定圖像中鋼軌邊緣的像素點(diǎn),然后建立區(qū)域搜索模型,以進(jìn)行鋼軌邊緣的精確搜索和描繪;搜索步長優(yōu)化:在搜索初期,采用大步長隨機(jī)搜索策略識別鋼軌邊緣的像素點(diǎn),然后利用小步長區(qū)域搜索策略對鋼軌邊緣像素點(diǎn)做更精確地識別,從而實(shí)現(xiàn)鋼軌輪廓的精確識別,并減少了搜索時(shí)間和算法的收斂時(shí)間;信息素更新策略優(yōu)化:每完成1次搜索,根據(jù)自動設(shè)置的信息素最大、最小濃度值更新信息素,防止陷入局部最優(yōu)。對實(shí)際采集到的直線和曲線線路上的鋼軌圖像分別用Canny邊緣檢測算子、傳統(tǒng)算法和優(yōu)化算法進(jìn)行鋼軌輪廓識別的對比試驗(yàn),結(jié)果表明:優(yōu)化算法具有更好的健壯性和識別效率。
[Abstract]:Aiming at the problems of the traditional ant colony algorithm in rail image recognition, the ant colony algorithm is optimized in four aspects. Initialization process optimization: using nonlinear iterative equation of one-dimensional Logistic chaotic mapping sequence to make the initialization distribution of ant colony more uniform to avoid a large number of independent operations; search process optimization: at the initial stage of ant colony search using random search strategy, According to the grayscale gradient value of the image, the threshold value is set up automatically, the pixel points of rail edge in the image are preliminarily determined, and then the region search model is established to accurately search and depict the rail edge; the search step is optimized: at the initial stage of the search, The large step random search strategy is used to identify the pixel points on the rail edge, and the small step size region search strategy is used to identify the rail edge pixels more accurately, so as to realize the accurate recognition of rail contour. The search time and convergence time of the algorithm are reduced, and the pheromone updating strategy is optimized: every time a search is completed, the pheromone is updated according to the maximum and minimum concentration of the pheromone set automatically, so as to prevent from falling into local optimum. Canny edge detection operator, traditional algorithm and optimization algorithm are used to compare rail contour recognition with the actual collected rail images on straight line and curve line. The results show that the optimization algorithm has better robustness and recognition efficiency.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)自動化與電氣工程學(xué)院;蘭州交通大學(xué)光電技術(shù)與智能控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：中國鐵路總公司科技研究開發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016X003-H) 甘肅省青年科技基金資助項(xiàng)目(1308RJYA096)
【分類號】：TP18;TP391.41

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10 ;[J];;年期

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本文編號：2257349