基于計(jì)算機(jī)視覺的電氣化鐵路絕緣子識(shí)別技術(shù)的研究.pdf

1、電氣化鐵路絕緣子作為接觸網(wǎng)支持懸掛裝置中的重要設(shè)備，其狀態(tài)的好壞影響著牽引供電系統(tǒng)的穩(wěn)定性，因而需要研究實(shí)時(shí)、智能的狀態(tài)檢測(cè)方法。準(zhǔn)確高效地識(shí)別絕緣子是實(shí)現(xiàn)絕緣子不良狀態(tài)智能檢測(cè)的前提，確保后續(xù)檢測(cè)工作均在目標(biāo)局部圖像中進(jìn)行，降低狀態(tài)檢測(cè)的難度和檢測(cè)算法的計(jì)算量，從而提高檢測(cè)的速度和檢測(cè)結(jié)果的精度。
　　本文以鐵路綜合檢測(cè)車采集回來的高效清晰的圖像為樣本，應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺的相關(guān)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)電氣化鐵路絕緣子的高效識(shí)別。首先介紹目前主要的

2、兩類目標(biāo)識(shí)別方法:模板匹配和統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別;然后應(yīng)用基于特征的圖像匹配方法實(shí)現(xiàn)絕緣子識(shí)別;最后再運(yùn)用統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法，提取絕緣子的Haar、LBP、HOG三種特征進(jìn)行訓(xùn)練，利用得到的分類器進(jìn)行絕緣子識(shí)別。
　　對(duì)于采用模板匹配進(jìn)行電氣化鐵路絕緣子識(shí)別，文章使用基于SIFT、SURF和ORB的三種特征匹配的方法實(shí)現(xiàn)絕緣子識(shí)別，并對(duì)三種方法的識(shí)別效果進(jìn)行分析和比較，得出SURF的綜合性能更優(yōu)。為方便對(duì)比三種匹配方法的識(shí)別效果，設(shè)計(jì)一個(gè)能

3、夠完整實(shí)現(xiàn)識(shí)別過程的友好MFC界面。
　　對(duì)于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法，采用AdaBoost算法和SVM訓(xùn)練分類器。對(duì)于Haar特征和LBP特征，選用AdaBoost算法進(jìn)行分類器訓(xùn)練，通過對(duì)生成的分類器進(jìn)行評(píng)價(jià)，得出改變正負(fù)樣本的截取方式、大小和數(shù)量能夠顯著的提高分類器的性能。對(duì)于HOG特征，則采用SVM訓(xùn)練分類器，改變正負(fù)樣本截取方式、大小和數(shù)量對(duì)識(shí)別效果有一定的提升。
　　實(shí)驗(yàn)在Visual Studio2013和OpenCV