文献类型：期刊文章

作　　者：许贵阳[1] 史天运[2] 任盛伟[1] 韩强[1] 王登阳[1]

机构地区：[1]中国铁道科学研究院基础设施检测研究所,北京100081 [2]中国铁道科学研究院电子计算技术研究所,北京100081

出　　处：《中国铁道科学》

基　　金：国家"八六三"计划项目(2011AA11A102)

年　　份：2013

卷　　号：34

期　　号：1

起止页码：139-144

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20131016090004)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于计算机视觉的车载轨道巡检系统由图像数据采集、数据分析和信息管理3个子系统组成;采用线阵相机进行1.6mm等间距运动扫描,并运用多线程交互和虚拟内存映射技术实现运动状态下轨道图像数据的采集和存储;在分析轨道图像病害特征的基础上,运用主成分分析、线性判别分析和Adaboost等方法建立机器学习模型,实现对钢轨、扣件和道床3个区域病害的模式识别。应用验证表明:系统能够有效检出钢轨表面擦伤、扣件缺失和移位以及轨道板裂纹等病害,其中钢轨表面擦伤、扣件缺失的检出率达95%;能够代替传统的人工步行巡道,而且最高巡检速度可达160km.h-1。

关 键 词：轨道巡检  计算机视觉 线阵相机 高速铁路

分 类 号：U216.3]