本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的TEDS系統(tǒng)車號(hào)識(shí)別算法研究

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【摘要】：隨著我國(guó)高速鐵路建設(shè)的快速發(fā)展,動(dòng)車組的安全運(yùn)營(yíng)問(wèn)題正日益突顯出來(lái)。動(dòng)車組動(dòng)態(tài)運(yùn)行故障圖像檢測(cè)系統(tǒng)(TEDS, Trouble of moving EMU Detection System)作為一項(xiàng)列車健康狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù),近兩年開(kāi)始在一些重要的鐵路場(chǎng)站逐步推廣開(kāi)來(lái)。現(xiàn)有的TEDS系統(tǒng)依賴噴涂在列車兩側(cè)的車號(hào)來(lái)判別車型,建立實(shí)時(shí)圖像與標(biāo)準(zhǔn)車型部件圖像間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,從而通過(guò)自動(dòng)化的圖像比對(duì)實(shí)現(xiàn)故障判決。因此,準(zhǔn)確的車號(hào)識(shí)別是TEDS系統(tǒng)能夠正常工作的前提。在某些極端的情況下,動(dòng)車車號(hào)可能會(huì)由于光照不均、運(yùn)動(dòng)失真、鏡面反射等原因,難以現(xiàn)有的圖像識(shí)別算法提取出來(lái)。近年來(lái),深度學(xué)習(xí)理論成為理論研究和工程應(yīng)用領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),被廣泛用于大數(shù)據(jù)的分析與理解。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)憑借多層卷積提取特征、權(quán)值共享等優(yōu)勢(shì),是深度學(xué)習(xí)在圖像分類、語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)重要模型。論文在分析動(dòng)車車號(hào)圖像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車號(hào)識(shí)別問(wèn)題,主要工作包括以下三個(gè)方面：首先,針對(duì)復(fù)雜光照下的字符定位問(wèn)題,論文在研究已有定位算法的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了改進(jìn)的筆劃寬度變換算法,實(shí)現(xiàn)字符區(qū)域的定位。其次,針對(duì)非均勻光照條件下的字符分割問(wèn)題,論文設(shè)計(jì)了基于灰度校正的列投影算法,從字符區(qū)域分割出單一字符。最后,綜合考慮數(shù)據(jù)量、復(fù)雜度等因素,從輸入、輸出、隱藏層結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)等方面入手,設(shè)計(jì)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車號(hào)字符識(shí)別方案,并對(duì)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)調(diào)整問(wèn)題進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)表明,經(jīng)過(guò)優(yōu)化和改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以實(shí)現(xiàn)高效的車號(hào)識(shí)別任務(wù),對(duì)復(fù)雜光照下的動(dòng)車車號(hào)識(shí)別正確率達(dá)到99.22%。
【關(guān)鍵詞】：字符識(shí)別 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 復(fù)雜光照
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 鐵路列車車號(hào)識(shí)別的發(fā)展10-11
• 1.2.2 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展11-12
• 1.3 本文工作與組織架構(gòu)12-13
• 第二章 深度學(xué)習(xí)理論與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13-22
• 2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多層感知器13-14
• 2.2 深度學(xué)習(xí)概念14-16
• 2.3 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型16-18
• 2.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)18-21
• 2.4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)19-20
• 2.4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用20-21
• 2.5 本章總結(jié)21-22
• 第三章 動(dòng)車車號(hào)定位與分割算法設(shè)計(jì)22-35
• 3.1 處理方案概述22
• 3.2 圖像預(yù)處理22-24
• 3.3 車號(hào)定位模塊算法設(shè)計(jì)24-29
• 3.3.1 常用定位提取算法24-25
• 3.3.2 基于筆劃寬度變換的車號(hào)定位25-29
• 3.4 字符分割模塊算法設(shè)計(jì)29-34
• 3.4.1 常用圖像分割算法29-32
• 3.4.2 動(dòng)車車號(hào)分割算法設(shè)計(jì)32-34
• 3.5 本章總結(jié)34-35
• 第四章 基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)車車號(hào)識(shí)別算法35-49
• 4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車號(hào)識(shí)別算法設(shè)計(jì)35-43
• 4.1.1 輸入、輸出層設(shè)計(jì)35
• 4.1.2 隱藏層結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)35-39
• 4.1.3 激活函數(shù)設(shè)計(jì)和網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)39-43
• 4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析43-48
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理43-44
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境說(shuō)明44-45
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析45-48
• 4.3 本章總結(jié)48-49
• 第五章 結(jié)論與展望49-50
• 5.1 主要結(jié)論49
• 5.2 研究展望49-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 在學(xué)期間的研究成果54-55
• 致謝55

【相似文獻(xiàn)】

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8 記者 李鳳虎邋實(shí)習(xí)生 張金磊;鄭州新車號(hào)牌 車主自編自選[N];河南日?qǐng)?bào);2008年

9 記者 陶達(dá)嬪 實(shí)習(xí)生 黃慶海;競(jìng)標(biāo)熱點(diǎn)：“888”“999”“666”[N];南方日?qǐng)?bào);2006年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 王俊曉;基于LabVIEW的貨車車號(hào)識(shí)別技術(shù)研究[D];石家莊鐵道大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：789677