关于有砟轨道扣件缺失识别算法的论文研究.pdf

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：PDF

简介：
本论文深入探讨了针对有砟轨道上扣件缺失问题的智能检测技术，提出了一种高效的图像识别算法，以提升铁路维护效率和安全性。为解决有砟轨道扣件缺失问题，提出了一种基于fast PCA 和bag of words的两级分类算法来识别扣件图像中的缺失情况。由于该方法需要具有可移植性且考虑到拍摄角度的不同可能使钢轨与轨枕的方向不垂直，单个扣件定位识别存在局限性。因此，在样本选择上采用了双扣件图像的方式进行训练和测试。在实际应用中，首先通过第一级分类器判断是否存在缺失的扣件；然后利用第二级分类器确定具体的缺损类型，并进一步计算出缺失的数量。这种算法能够有效应对不同拍摄角度下的有砟轨道扣件检测问题，具有较好的识别效果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

关于有砟轨道扣件缺失识别算法的论文研究.pdf

优质

本论文深入探讨了针对有砟轨道上扣件缺失问题的智能检测技术，提出了一种高效的图像识别算法，以提升铁路维护效率和安全性。为解决有砟轨道扣件缺失问题，提出了一种基于fast PCA 和bag of words的两级分类算法来识别扣件图像中的缺失情况。由于该方法需要具有可移植性且考虑到拍摄角度的不同可能使钢轨与轨枕的方向不垂直，单个扣件定位识别存在局限性。因此，在样本选择上采用了双扣件图像的方式进行训练和测试。在实际应用中，首先通过第一级分类器判断是否存在缺失的扣件；然后利用第二级分类器确定具体的缺损类型，并进一步计算出缺失的数量。这种算法能够有效应对不同拍摄角度下的有砟轨道扣件检测问题，具有较好的识别效果。

基于机器视觉的轨道扣件缺失快速检测方法

优质

本研究提出了一种基于机器视觉技术的轨道扣件缺失快速检测方法，通过图像识别和分析，实现对铁路线路安全状态的高效、精准监测。轨道扣件缺失检测是铁路日常巡检中的关键环节之一。为了满足现代化铁路对自动化检测技术的实时性和自适应性要求，本段落提出了一种基于机器视觉的轨道扣件缺失实时检测方法。该方法设计了带有遮光罩和LED辅助光源的图像采集装置，以应对环境光线干扰问题。通过采用开关型中值滤波以及改进Canny边缘检测算法（即基于图像梯度幅值的方法），对扣件边缘特征进行了自适应增强处理。此外，结合利用扣件弹条稳定的内外轮廓曲线特性，运用了模板匹配技术来实现扣件缺失的实时识别。实验结果显示，在该方法下每帧图像平均处理时间为245.61毫秒；正确识别率达到了85.8%；并且此方案还具备一定的自适应能力，最高支持3.82毫秒/米的速度。因此，这种方法能够满足实际运营线路中进行扣件缺失实时检测的需求。

关于无砟轨道钢轨温度力的有限元分析与实验研究（2013年）

优质

该研究通过有限元方法和实验手段探讨了高速铁路无砟轨道中钢轨在不同环境条件下的温度应力变化规律，为轨道设计提供了重要数据支持。为了准确掌握无砟轨道钢轨温度力的变化规律并进行实时监测，首先建立了无砟轨道的三维有限元模型，并仿真分析了不同温度条件下钢轨纵向温度力的情况；随后利用应变法测量了无砟轨道钢轨的实际纵向温度力，验证了仿真的准确性。在此基础上，进一步计算和分析了在20℃温差变化下一跨钢轨内部应力分布情况。结果显示，在不同的温度条件下，钢轨的纵向温度力仿真结果与实验数据吻合良好，表明该模型能够较好地反映随温度变化的钢轨纵向温度力状况。此外，仿真的数据显示，轨腰区域内的纵向温度力与温差呈线性正相关关系；而轨底则不仅受到温度变化的影响，还受扣件作用影响。

关于人脸识别算法比较的研究论文

优质

本文深入分析并对比了当前主流的人脸识别算法，通过实验评估它们在不同场景下的性能表现，为研究者和开发者提供有价值的参考。面部识别技术最初被应用于安全系统以实现人脸的识别与比较，并且在性能上超过了生物特征识别及虹膜识别方法。这项技术已在诸如虹膜识别、图像检测等领域得到广泛应用，同时也在其他研究领域中得到了进一步探索和发展，成为商业标识和营销工具的一部分。本段落探讨了多种面部识别算法并对其精度进行了对比分析。具体而言，在数据库存储的Haar Cascades算法用于人脸检测后，本研究旨在比较Eigen脸与PCA、SVM、KNN以及CNN在人脸识别中的准确度表现。实验结果显示，在所使用的三种深度学习方法中，基于卷积神经网络（CNN）的方法表现出最高的识别精度。

关于FPGA上指纹识别算法的研究与实现论文.pdf

优质

本论文深入探讨了在FPGA平台上实现高效能指纹识别算法的技术路径和实践方法，涵盖从硬件设计到软件优化的全过程。本段落以指纹识别认证系统的ASIC化为应用背景，提出了一种基于FPGA的指纹识别系统，并重点研究了该系统的硬件组成及指纹图像预处理方法。

关于复杂环境下的道路识别算法——基于K-means特征的研究论文.pdf

优质

本文探讨了在复杂环境下利用K-means聚类算法进行道路识别的有效性与应用前景，通过特征研究优化道路检测技术。基于视觉的智能车辆导航技术通过感知和理解各种道路环境来确定可行驶区域。为解决实际道路复杂多样的问题，提出了一种适应复杂环境的道路识别算法。首先利用SLIC超像素分割算法对原始图像进行处理，生成性质一致、尺寸均匀的小块；接着用K-means聚类方法提取这些小块中的特征数据，并将它们组成训练集；然后针对经典双支持向量机（TSVM）在长时间训练和逆矩阵求解上的问题进行了改进。使用上述训练集合来调整后的双支持向量机进行模型的培训；最后，利用该机器对道路与非道路区域做出分类识别。实验结果显示，在四组不同场景下，此方法相较于基于滑动窗口及颜色、Gabor纹理特征的方法更有效地处理了阴影、水迹和障碍物等复杂环境下的图像。前三组的道路识别错误率低于0.1%，而第四组的错误率为0.15%以下；与传统的SVM相比，改进后的TSVM在训练时间上更具优势。因此，在复杂的道路环境中，该算法具有较低的误识率，并表现出良好的性能，为智能车辆感知和理解提供了新的途径。

关于ARM平台的人脸识别算法研究-论文

优质

本文深入探讨了在ARM平台上进行人脸识别算法的研究与优化，旨在提高其计算效率和准确性。通过对现有技术的分析及实验验证，提出了改进方案并展示了显著成果。基于ARM的嵌入式人脸识别算法探究

关于人脸识别的研究论文

优质

本文深入探讨了人脸识别技术的最新进展与挑战，分析了当前算法的有效性及应用场景，并展望未来研究方向。 ### 人脸识别论文关键知识点 #### 一、论文概览与背景本段落提出了一种名为“引导合成”（Guided Synthesis）的新方法，用于将真人照片转化为卡通图像。该技术在人脸卡通化处理方面具有独特的优势，对于数字娱乐、个性化照片制作以及智能多媒体处理等领域具有重要意义。 #### 二、引导合成方法引导合成是一种局部线性模型，其核心思想是通过融合训练集中指导图像的内容来生成卡通图像。具体来说，该方法基于四种权重函数来实现： 1. **照片-照片权重**：用于度量输入照片块与训练集中的照片块之间的相似性。 2. **照片-卡通权重**：计算卡通块与输入照片块之间的相似性，从而评估二者之间的匹配程度。 3. **合成照片权重**：设定于合成的照片中，用以确保相邻合成块之间的平滑过渡。 4. **空间距离权重**：根据空间距离评价合成块与输入块之间的相似度。这些权重函数共同作用，确保了最终生成的卡通图像既保持了原始照片的关键特征，又具有明显的卡通风格。 #### 三、实验评估与应用前景为了验证所提出的引导合成方法的有效性，研究者进行了大量实验评估。通过对一系列面部照片进行处理，结果表明该方法在人脸卡通合成方面表现出色。这种自动化的卡通化处理方式不仅极大地提高了效率，还为创作者提供了更多专注于故事情节创作的空间。此外，在视频聊天、个人相册和电影漫画等数字化娱乐领域，这种方法的应用前景广阔。 #### 四、技术挑战与未来方向尽管引导合成方法在人脸卡通化处理方面取得了显著成果，但仍面临一些挑战。例如，该方法高度依赖于训练数据集的质量和多样性。因此，未来的研究方向可能包括但不限于： - **优化训练数据集**：提高训练数据集的质量和多样性，以增强模型的泛化能力。 - **增强算法鲁棒性**：改进算法以应对不同光照条件、表情变化等因素的影响。 - **探索更广泛的应用场景**：如将其应用于虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等新兴技术领域，进一步拓宽应用场景。本段落介绍的引导合成方法为人脸卡通化提供了一个新颖且高效的解决方案。随着技术的不断进步和完善，这一领域的研究将更加深入，有望在未来带来更多创新应用和技术突破。

关于加权有向网络中中心节点识别的分解算法的研究论文.pdf

优质

本文提出了一种用于识别加权有向网络中心节点的分解算法，通过简化复杂网络结构来更有效地定位关键节点。目前复杂网络节点重要性识别算法主要集中在无权、无向网络上，无法全面描述真实世界复杂网络的情况。大多数中心性度量方法仅考虑单一指标，忽略了节点出度与入度的差异，并且忽视了权重的重要性。基于有向加权复杂网络，综合考虑节点出度与入度的差异以及权值在实际中的重要性，我们提出了一种新的中心节点识别算法——cw-壳分解算法。为了验证该算法的有效性，我们在真实复杂网络上使用W-SIR传播模型进行了病毒传播仿真实验。实验结果表明，cw-壳分解方法能够有效地对节点进行分级排序，并且能准确地识别出具有高扩散能力的节点。

关于NAQ的语音情感识别研究论文.pdf

优质

本文探讨了在NAQ项目背景下进行的语音情感识别技术的研究进展与应用，分析了当前技术挑战及解决方案。本段落研究了一种利用迭代自适应逆滤波器来估计声门激励的方法，并采用归一化振幅商作为特征参数进行分析。针对六种不同情感的连续语音数据，首先通过F-ratio准则评估其对情感区分的能力，随后使用混合高斯模型来进行建模和识别。实验中采用了eNTERFACE’05情感语音数据库中的样本，比较了整句NAQ值与元音段NAQ值作为特征时的情感识别效果，并将其结果与主观感知进行对比。研究表明，基于元音段的NAQ值是一种有效的语音情感特征。