

行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的提取方法.pptx
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行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的提取方法.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO激光条纹的生成原理钢轨轮廓的激光条纹特征提取目的和意义PARTTHREE图像预处理激光条纹中心线拟合中心线坐标提取精度评估与优化PARTFOUR图像增强技术边缘检测算法霍夫变换算法亚像素级精度算法PARTFIVE在轨检测的应用与传统方法的比较对钢轨维护的影响技术推广与前景展望PARTSIX实验环境与数据集实验过程与参数设置实验结果展示与对比分析结果可靠性评估与误差分析THANKYOU
动态行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心提取方法及装置.pdf
本发明提供一种动态行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心提取方法及装置,其中,该方法包括:将待提取钢轨轮廓激光条纹图像输入到深度学习网络结构分割模型,按照光条纹的灰度特征和梯度方向特征,将光条纹图像分割成多个子区域图像;基于光条纹的梯度直方图,确定每一子区域的法线主方向;每一子区域对应一个法线主方向;根据每一子区域的法线主方向,对每一子区域构造相应的方向模板,根据该方向模板,确定每一子区域的光条中心的亚像素坐标,根据每一子区域的光条中心的亚像素坐标,提取动态行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的亚像素坐标。上述技术方案
复杂背景下激光条纹中心亚像素提取方法.docx
复杂背景下激光条纹中心亚像素提取方法标题:复杂背景下激光条纹中心亚像素提取方法摘要:激光条纹中心亚像素提取在许多计算机视觉和图像处理问题中都扮演着重要的角色。然而,在复杂背景下的激光条纹图像中,由于背景干扰和光照变化等因素的存在,亚像素中心提取变得困难。本文提出了一种针对复杂背景下的激光条纹中心亚像素提取方法,该方法基于激光条纹的特点以及图像处理和计算机视觉技术。引言:激光条纹中心亚像素提取是一项具有挑战性的任务,对于许多工业检测和测量应用至关重要。然而,在复杂背景下,如金属表面、玻璃等物体上的激光条纹图
一种基于决策的激光条纹的中心提取方法.pdf
本发明公开一种基于决策的激光条纹的中心提取方法,将提取中心线条的问题转化为一个类似于走迷宫问题,即从起点出发,对于只考虑四连通来说,只有四个方向可供选择,即上、下、左、右,然后根据决策手段,决定下一个像素点去往哪个方向;之后以所述的下一个像素点为新的决策点,再次判断又一个像素点的位置,即此时只有三种选择,因为不可能再往回走;依此方法逐步迭代,每一个像素点都要经过一个决策确定下一个位置,直到走到图像的尽头或者条纹的尽头算法结束;那么所有走过的点组成的集合就是所提取的条纹中心;本发明方法可同时兼顾速度和准确率
一种动态行车环境下的钢轨轮廓自动配准方法及装置.pdf
本发明提供了一种动态行车环境下的钢轨轮廓自动配准方法及装置,所述方法包括:采集钢轨廓形光条图像,提取廓形光条图像中的光条中心线;对光条中心线进行坐标变换,得到多个空间轮廓点;根据多个空间轮廓点计算得到最优拟合阶次值;利用最优拟合阶次值对多个空间轮廓点进行拟合,得到轮廓拟合曲线;对轮廓拟合曲线进行划分,得到多个区间;计算所述轮廓拟合曲线上不同区间的曲率熵,得到曲率熵最大时对应的目标区间;目标区间的起始点作为小圆起始点,目标区间的区间宽度作为分割宽度;根据小圆起始点与所述分割宽度在轮廓拟合曲线上确定小圆区域,