论文网
关于计算机相关论文范文数据库,与计算机视觉技术在铁路检测中的应用相关论文发表
本论文是一篇关于计算机相关论文发表,关于计算机视觉技术在铁路检测中的应用相关毕业论文提纲范文。免费优秀的关于计算机及接触网及电力机车方面论文范文资料,适合计算机论文写作的大学硕士及本科毕业论文开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
需求,所以研究人员在系统硬件设备不变的情况下提出了许多改进的算法,如文献[9]针对现行的接触网定位器倾斜度检测方法效率低下、精确度不高的缺点,提出了一种基于计算机视觉的接触网定位器倾斜度自动测量装置,应用图像分割、剔除干扰线、图像细化等算法,对采集的图像进行处理,然后利用改进的霍夫(Hough)变换检测细化后的图像,对相邻的特征像素点进行聚类并感知编组,最后用随机Hough变换使感知编组后的每条线段更接近直线,进而计算装置中定位器的倾斜度,实验证明该算法精度高、速度快.6计算机视觉技术在电力机车检测中的应用
在列车的行进过程中,机车车轮与钢轨接触面不断发生摩擦,也就是轮缘与踏面的摩擦.从而会造成踏面的擦伤或剥离,而剥离会严重影响列车运行的安全性和平稳性以及轨道设施的使用寿命,因此需要对轮缘进行定期的检测和维修.
传统的检测方法需要人工逐项检测,存在费时费力、工作量大、工作环境差、效率低等缺点,所以人们就提出了一种基于计算机视觉技术的检测技术,该技术是一种非接触式检测方法,它能检测出所有关于火车轮缘轮廓的几何参数,从而计算出火车轮缘的磨损情况.这种检测方法检测速度快、准确率高且大大减轻了劳动强度,在实验中取得了满意的效果,并且在实际检测中也得到了广泛的应用.
文献[10]中研发设计了一种利用CCD成像测量技术、图像处理理论和计算机控制等相关技术,提出了一种非接触式的在线测量系统.采用二元多项式方法对由于硬件装置引起的误差的图像进行几何校正,用统计均值法对图像进行分割,从而求出车轮踏面的各项参数,通过在实验室对标准物进行测试实验而得到的测量数据结果进行分析而得出.此系统能够完成对火车轮对几何参数的测量,并且可得到相对准确的测量结果.
| 有关论文范文主题研究: | 关于计算机的论文例文 | 大学生适用: | 大学毕业论文、硕士论文 |
|---|---|---|---|
| 相关参考文献下载数量: | 83 | 写作解决问题: | 如何写 |
| 毕业论文开题报告: | 标准论文格式、论文选题 | 职称论文适用: | 职称评定、初级职称 |
| 所属大学生专业类别: | 如何写 | 论文题目推荐度: | 免费选题 |
为了解决检测轮缘高度和宽度存在精度难以保证及稳定性不高的问题,文献[11]提出了一种基于三角法测
关于计算机相关论文范文数据库
7计算机视觉技术在站台环境监测中的应用
近年来铁路交通事业发展迅速,铁路客流量也不断增大,如中国每年的春运期间都有上亿人次通过火车返乡,各种危害乘客安全的事故也时有发生,因此世界各国特别是中国站台监控就显得越来越重要,目前的站台监控主要是依靠安装在各个角落的闭路电视或专业技术人员,这不仅需要专业技术知识还需要大量的人力物力.随着计算机、图像处理等技术的快速发展,对站台的自动监控也逐渐成为发展趋势.
近年来人们做了许多关于站台人群检测的研究,这些研究大都使用铁路站台中的闭路电视（CCTV）系统,在现代的CCTV系统中基本上使用的是数字化图像,在人群监测过程中大量使用了数字图像处理技术,如边缘检测、细化、像素计算等,通过图像的处理可以轻易的得到想要的结果.
文献[12]仍采用原有的CCTV监控系统拍摄的灰度图像作为处理对象,利用基于视觉的经过最小二乘法和全局搜索的混合算法训练的工业的额神经网络来估算站台的拥挤程度,该系统在实际的运行中获得了较高的精确度,虽然不能计算人数但却能实时的预测人群的密度.
文献[13]所设计的系统就较为复杂,它利用多台摄像头对站台进行检测.首先判断站台上列车的四种状态,如：没有列车、有列车、列车正在出站、列车正在入站等,然后对物体或行人检测及跟踪,最后对所检测的结果综合分析,做出合理的预警或警告.
8计算机视觉技术在铁路检测上的发展趋势
随着计算机视觉技术的铁路检测中的应用越来越广泛和深入,并且随着计算机视觉技术等关键技术的不断发展,计算机视觉技术在铁路检测上应用发挥更大的作用,它就目前而言在铁路检测的应用上仍然存在技术难题需要研究：
本篇论文转载于 http://www.sxsky.net/zhengzhi/050721219.html
(1)系统采集的灰度图像在某些情况下不利于铁路检测的一些参数,所以可利用彩色图像如RGB、HIS及HSV等色彩空间的图像处理,提取各种参数.随着设备制造工艺的纯熟,硬件设施的造价将会更低,促进其在铁路检测中的应用.
(2)随着测试系统实时性要求的不断加强,原先算法的处理速度显然不能满足实时的要求,所以要研究更加有效的算法来缩短程序运行时间,而神经网络采用分布式处理方式,处理速度较快,有可能应用在此类检测上.
关于计算机相关论文范文数据库,与计算机视觉技术在铁路检测中的应用相关论文发表参考文献资料：