一种基于形状特征与SVM的列车故障连接件识别方法

孙美卫

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一种基于形状特征与SVM的列车故障连接件识别方法

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针对货车故障图像检测系统中连接件定位、缺失的问题,提出了一种基于形状特征支持向量机学习模型的定位、识别方法。该方法首先采用门限阈值对灰度化后的列车图像进行处理,以减少外界环境对目标轮廓提取的影响。然后以目标形心为基准,生成识别算法的目标形状描述子,并用直方图对其进行量化处理。最后引入支持向量机完成连接件正/负样本的训练与判别。实验结果表明,该识别算法能够在复杂环境中判别连接件的定位与缺失信息,定位识别的效果几乎不受伸缩、旋转、平移等几何变换的影响,具有一定的稳定性。

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来源
《齐齐哈尔大学学报：自然科学版》 |2021年第3期|30-34|共5页
作者
孙美卫;
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作者单位

泉州经贸职业技术学院信息技术系;

福建泉州362000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;U279.323;
关键词
TFDS; 连接件; 形状特征; 特征量化; SVM;

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