【摘 要】
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通过统计分析钢轨图像中钢轨波磨线和背景线的傅里叶变换系数,发现波磨线的能量集中在频率比较低的区间,而背景线的能量分布比较分散。基于此钢轨图像的频域特征提出了新的钢
【机 构】
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北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室,中国铁道科学研究院基础设施检测研究所
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通过统计分析钢轨图像中钢轨波磨线和背景线的傅里叶变换系数,发现波磨线的能量集中在频率比较低的区间,而背景线的能量分布比较分散。基于此钢轨图像的频域特征提出了新的钢轨波磨检测方法。首先设计并采用基于位置加权的钢轨定位算法,以快速从轨道图像中提取出钢轨的图像;然后基于钢轨图像每列的傅里叶变换特征,提出频率阈值法和累积能量阈值法2种钢轨波磨线识别算法;最后依据识别出的钢轨波磨线的连续性判定钢轨的波磨区间。结合实际线路的轨道图像,采用新方法和传统方法进行钢轨波磨检测效果的对比试验。结果表明:新方法的精准率和召回率分别为92.19%和97.25%,比传统方法提高了约4%和11%,检测速度也提高了1倍以上。
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