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J-GLOBAL ID：201802284689752955   整理番号：18A0457964

視覚的顕著性に基づくレール表面剥離検出

Rail surface spalling detection based on visual saliency

著者 (5件)： Hu Zhixin (School of Mechanical and Electrical Engineering, Nanchang University, Nanchang, Jiangxi Province, China) ,  Hu Zhixin (School of Mechanical and Vehicular Engineering, Nanchang Institute of Science and Technology, Nanchang, Jiangxi Province, China) ,  Zhu Hongtao (School of Mechanical and Electrical Engineering, Nanchang University, Nanchang, Jiangxi Province, China) ,  Hu Ming (College of Electrical & Information Engineering, Nanchang Institute of Science and Technology, Nanchang, Jiangxi Province, China) ,  Ma Yong (Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan, Hubei Province, China)
資料名： IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering  (IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering)
巻： 13  号： 3  ページ： 505-509  発行年： 2018年03月 
JST資料番号： W1854A  ISSN： 1931-4973  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ラインスキャンカメラで撮影されたレール表面画像は,不均一な照明,迷光,レール面の滑らかさの変動などの影響を受けやすく,レール面のスポーリングの検出精度が低下します。この問題を解決するために,視覚的顕著性に基づく光学的レール表面のスポーリング検出アルゴリズムを提案する。第1に,レール表面積は,周囲の領域の干渉を排除するために配置される。次に,ノイズを低減するために,ガウス(2D DoG)フィルタの2次元の差異が使用される。フィルタリングされた画像は,ブロックローカルコントラスト測定(BLCM)推定器によって処理され,スポーリング領域のコントラストを向上させ,顕著性マップを生成する。最後に,スポーリング領域を特定するために閾値が適用される。実験結果は,提案されたアルゴリズムが93.5%の検出精度を達成し,不均一照明および様々なレール表面平滑条件の下で良好な堅牢性を示すことを実証する。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *破壊 ,  *スポーリング ,  *表面 ,  *故障検出 ,  *特徴抽出 ,  *画像認識 ,  視覚 ,  *レール ,  損傷 ,  *ロバスト性 ,  カメラ ,  撮像装置 ,  迷光 ,  *平滑度 ,  表面積 ,  Gaussフィルタ ,  雑音低減 ,  測定精度
準シソーラス用語： 表面破壊 ,  視覚的特徴 ,  レール損傷 ,  ラインスキャンカメラ ,  顕著性マップ

著者キーワード (5件)： レール表面スポーリング ,  欠陥検出 ,  視覚顕著性 ,  ブロック局所コントラスト測度(BLCM) ,  ロバスト性

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  線路構造,軌道材料  (RC07030B)

タイトルに関連する用語 (2件)： 視覚 ,  レール