| 基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法 |
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| 引用本文： | 张云佐,宋洲臣,杨攀亮.基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法[J].北京交通大学学报(自然科学版),2021,45(5):101-107. |
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| 作者姓名： | 张云佐 宋洲臣 杨攀亮 |
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| 作者单位： | 石家庄铁道大学 信息科学与技术学院,石家庄 050043 |
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| 摘 要： | 全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.
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| 关 键 词： | 故障检测 漏缆卡扣 关联方向特征 支持向量机 局部二值模式 |
Algorithm for detecting leaky cable buckle in railway tunnels based on MD-LBP and correlated directional features |
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| ZHANG Yunzuo,SONG Zhouchen,YANG Panliang.Algorithm for detecting leaky cable buckle in railway tunnels based on MD-LBP and correlated directional features[J].JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY,2021,45(5):101-107. |
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| Authors: | ZHANG Yunzuo SONG Zhouchen YANG Panliang |
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