图像识别技术及神经网络在接触网病害识别中的应用研究

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运用图像处理技术和神经网络技术对高速铁路接触网支撑装置中管帽、开口销不良状态进行检测,通过图像增强-频域增强对接触网悬挂装置待检测图像进行预处理,利用SURF局部特征匹配方法实现目标图像识别与提取,运用神经网络对目标局部图像进行残差恢复处理,使之形成稳定且广域的检测判据,从而被机器视觉准确认知,最后实现管帽、开口销病害的有效识别.

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《电气化铁道》 |2018年第6期|73-76|共4页
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正文语种 chi
中图分类接触网的检修与养护;
关键词
管帽不良状态; 开口销不良状态; 频域增强; 神经网络残差恢复;

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