本文關鍵詞：基于圖像的動車組車號識別與受電弓檢測

  更多相關文章： 圖像處理 車號識別 目標識別 受電弓檢測

【摘要】：隨著我國高鐵戰(zhàn)略的推進,我國高速鐵路的技術成果和建設成就都取得了世界矚目的成績,社會各界對列車運行的安全問題也更為關注。由于列車通過弓網(wǎng)系統(tǒng)獲取電能,弓網(wǎng)系統(tǒng)的狀態(tài)好壞已成為列車提速、提高運行安全的主要制約因素,因此對弓網(wǎng)系統(tǒng)進行實時、智能監(jiān)測成為了各界研究的重點。在對弓網(wǎng)系統(tǒng)進行日常檢修的過程中,準確識別列車車號,能夠對弓網(wǎng)系統(tǒng)的故障進行定位,及時排除列車安全隱患。因此高效準確地識別動車組車號,正確檢測并提取列車受電弓圖像,是受電弓滑板監(jiān)測系統(tǒng)的基礎。本文以受電弓滑板監(jiān)測裝置所采集的一系列動車組圖像為研究對象,以計算機視覺及圖像處理技術為依托,對不同實驗數(shù)據(jù)進行實驗,實現(xiàn)了對動車組車號的自動識別與動車組受電弓圖像的檢測提取。在圖像預處理階段,本文首先采用MSR算法對光照不均、分辨率不高的實驗數(shù)據(jù)進行了圖像增強處理。針對動車車頂俯視圖像受拍攝角度影響存在傾斜畸變的問題,采用邊緣檢測及直線檢測提取車身信息,通過透視變換對圖像進行傾斜矯正。在動車組車號檢測與識別部分,本文首先采用邊緣檢測與Hough變換相結合的方法對全局圖像進行區(qū)域劃分,對劃分后的區(qū)域采用MSER算法提取車號圖像,并通過滅點檢測對車號圖像進行透視變換。然后對提取出的車號圖像,提出基于輪廓檢測的字符分割方法,針對粘連及斷裂字符提出不同的分割方案。最后對分割好的單個字符提取HOG特征,訓練SVM分類器實現(xiàn)字符識別。在動車組受電弓檢測部分,本文提出基于詞包特征的受電弓檢測算法。首先對車頂圖像進行傾斜矯正；然后采用Sobel濾波與直線檢測相結合的方式對受電弓區(qū)域進行粗提��；再對該區(qū)域提取詞包特征,訓練級聯(lián)分類器準確檢測受電弓圖像。本文對現(xiàn)有的圖像數(shù)據(jù)進行測試,驗證了本文方法的有效性。結果表明,使用本文方法進行動車組車號識別及受電弓檢測,能夠得到理想的正確率,適應性較好,具有一定工程應用價值。
【關鍵詞】：圖像處理 車號識別 目標識別 受電弓檢測
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-16
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 動車組車號識別研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 列車受電弓檢測研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 本文采用的方法14
• 1.5 論文的主要內(nèi)容14-16
• 第2章 動車組監(jiān)測圖像預處理16-24
• 2.1 動車組監(jiān)測圖像采集16-17
• 2.2 實驗數(shù)據(jù)介紹17-19
• 2.3 面向車體圖像的預處理技術19-22
• 2.3.1 多尺度視網(wǎng)膜(MSR)圖像增強算法19-21
• 2.3.2 車頂圖像傾斜矯正21-22
• 2.4 本章小結22-24
• 第3章 動車組車號檢測與識別24-53
• 3.1 基于Hough變換的車體圖像區(qū)域劃分25-29
• 3.1.1 動車車體邊緣檢測25-27
• 3.1.2 動車車體直線檢測27-28
• 3.1.3 圖像區(qū)域劃分28-29
• 3.2 基于MSER算法的車號提取29-39
• 3.2.1 MSER算法原理29-30
• 3.2.2 動車組車號定位30-33
• 3.2.3 基于滅點的車號圖像透視變換33-35
• 3.2.4 動車組車號圖像精確提取35-39
• 3.3 動車組車號字符分割39-45
• 3.3.1 車號字符輪廓提取40-41
• 3.3.2 標準字符分割方法41-42
• 3.3.3 粘連字符分割方法42-43
• 3.3.4 斷裂字符分割方法43-45
• 3.4 結合HOG特征與SVM的字符識別45-49
• 3.4.1 HOG特征原理45-47
• 3.4.2 SVM分類器訓練47-49
• 3.5 實驗結果與分析49-52
• 3.5.1 動車組車號提取實驗結果及分析49-50
• 3.5.2 動車組車號識別實驗結果及分析50-52
• 3.6 本章小結52-53
• 第4章 動車組受電弓檢測53-67
• 4.1 基于邊緣檢測的受電弓區(qū)域粗提取53-57
• 4.1.1 受電弓邊緣檢測54-56
• 4.1.2 受電弓區(qū)域粗提取56-57
• 4.2 基于Bag-of-Feature特征的受電弓檢測57-64
• 4.2.1 Bag-of-Feature模型原理58
• 4.2.2 SIFT特征提取58-61
• 4.2.3 建立Bag-of-Feature模型61-62
• 4.2.4 分類器訓練62-63
• 4.2.5 受電弓檢測63-64
• 4.3 實驗結果與分析64-66
• 4.3.1 受電弓粗提取實驗結果與分析64-65
• 4.3.2 受電弓檢測實驗結果與分析65-66
• 4.4 本章小結66-67
• 第5章 總結67-69
• 致謝69-70
• 參考文獻70-74
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及科研成果74

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本文編號：534402