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J-GLOBAL ID：201802234871220960   整理番号：18A0872457

局所特徴記述に基づく高速鉄道接触網のスリーブ位置決めと故障検出【JST・京大機械翻訳】

Location and Fault Detection of Diagonal Tube of Overhead Contact System of High-speed Railway Based on Local Feature Description

著者 (4件)： Chen Juanwen (西南交通大学電气工程学院,四川成都,610031) ,  Liu Zhigang (西南交通大学電气工程学院,四川成都,610031) ,  Han Ye (西南交通大学電气工程学院,四川成都,610031) ,  Zhong Junping (西南交通大学電气工程学院,四川成都,610031)
資料名： Tiedao Xuebao  (Tiedao Xuebao)
巻： 39  号： 11  ページ： 30-37  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1488A  ISSN： 1001-8360  CODEN： TIXUF5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高速鉄道接触網支持装置のスリーブスリーブのスクリュー剥離と剥離の問題を解決するために,局所特性記述に基づく統計的パターン認識アルゴリズムとスクリューグレイ分布規則に基づく画像検出法を提案した。最初に,傾斜スリーブの正と負のサンプルのHOG特性を計算して,AdaBoostアルゴリズムに基づくカスケード分類装置を訓練して,接触ネットワークの支持装置の画像におけるスリーブスリーブの位置決めと認識を実現した。誤マッチング率を減少するために,SVM分類装置とAdaBoost分類装置のカスケード法を採用して,目標の正確な位置決めを達成した。Hough変換とエッジ検出を用いて,位置決めされたスリーブスリーブのスリーブとスリーブを分割し,スクリューを単独に分析できる。実験により,本方法が,2つの不良状態検出を,正確に達成することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障検出 ,  *高速鉄道 ,  Hough変換 ,  マッチング ,  アルゴリズム ,  エッジ検出 ,  *スリーブ ,  画像 ,  *位置決め ,  ネットワーク ,  分類装置
準シソーラス用語： SVM分類 ,  AdaBoost ,  統計的パターン認識 ,  *局所特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： diagonal tube ,  HOG feature ,  cascade classifier ,  grayscale distribution characteristics

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 局所特徴 ,  記述 ,  高速鉄道 ,  スリーブ ,  故障検出