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基于机器视觉的车载式铁路轨道智能巡检系统研究

         

摘要

研究一种车载式铁路轨道智能巡检系统.高速运动状态下4台高分辨率摄像机实时采集、存储轨道图像,经预处理、分割定位、特征描述、数据降维及模式分类等方法实现钢轨表面擦伤和掉块、扣件断裂和缺失、轨枕裂纹和档肩掉块、轨下垫板厚度异常等4类主要轨道缺陷的机器识别.在缺陷图像数据库中进行二次识别和人工判别可提高缺陷检出的准确度,有利于提高轨道巡检和养护效率.

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