基于圖像的動車組車號識別與受電弓檢測.pdf

1、隨著我國高鐵戰(zhàn)略的推進(jìn)，我國高速鐵路的技術(shù)成果和建設(shè)成就都取得了世界矚目的成績，社會各界對列車運行的安全問題也更為關(guān)注。由于列車通過弓網(wǎng)系統(tǒng)獲取電能，弓網(wǎng)系統(tǒng)的狀態(tài)好壞已成為列車提速、提高運行安全的主要制約因素，因此對弓網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行實時、智能監(jiān)測成為了各界研究的重點。在對弓網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行日常檢修的過程中，準(zhǔn)確識別列車車號，能夠?qū)W(wǎng)系統(tǒng)的故障進(jìn)行定位，及時排除列車安全隱患。因此高效準(zhǔn)確地識別動車組車號，正確檢測并提取列車受電弓圖像，是受電弓滑

2、板監(jiān)測系統(tǒng)的基礎(chǔ)。
　　本文以受電弓滑板監(jiān)測裝置所采集的一系列動車組圖像為研究對象，以計算機視覺及圖像處理技術(shù)為依托，對不同實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗，實現(xiàn)了對動車組車號的自動識別與動車組受電弓圖像的檢測提取。
　　在圖像預(yù)處理階段，本文首先采用MSR算法對光照不均、分辨率不高的實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行了圖像增強處理。針對動車車頂俯視圖像受拍攝角度影響存在傾斜畸變的問題，采用邊緣檢測及直線檢測提取車身信息，通過透視變換對圖像進(jìn)行傾斜矯正。

3、　　在動車組車號檢測與識別部分，本文首先采用邊緣檢測與Hough變換相結(jié)合的方法對全局圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，對劃分后的區(qū)域采用MSER算法提取車號圖像，并通過滅點檢測對車號圖像進(jìn)行透視變換。然后對提取出的車號圖像，提出基于輪廓檢測的字符分割方法，針對粘連及斷裂字符提出不同的分割方案。最后對分割好的單個字符提取HOG特征，訓(xùn)練SVM分類器實現(xiàn)字符識別。
　　在動車組受電弓檢測部分，本文提出基于詞包特征的受電弓檢測算法。首先對車頂圖像進(jìn)行