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文档简介
机车顶部异物识别图像对比算法研究的中期报告中期报告:一、研究背景与意义铁路作为国民经济重要的组成部分,其安全运营对于国民经济健康发展至关重要。近年来,公共场所恶意攻击事件频繁发生在车站及其周边地区。对于机车来说,外部异物进入车头部位可能会引发事故,严重危及人身安全。因此,对于机车顶部异物进行快速准确的识别成为当前急需解决的问题。图像识别技术是当前较为先进和有效的识别方法之一。本项目旨在利用图像识别技术,将机车顶部异物进行准确快速的检测,保障机车的正常运行和人员安全。二、研究内容1.数据采集本项目选取工业相机获取机车顶部异物图片,工业相机具有高分辨率、高灵敏度等优点,能够满足本项目对于图片高质量的要求。同时,为了丰富数据,本项目还将采用数据增强技术,对原始数据进行旋转、剪切等多样性处理,以提升算法的鲁棒性。2.图像预处理本项目采用Python语言,基于图像边缘检测、二值化等方法对图片进行预处理。先用高斯滤波器对原始图像进行滤波,去掉噪声点。再使用Canny算法对图像进行边缘检测,确定机车边缘的位置。最后通过二值化处理,将图像转为黑白二值图以便于进行后续的分析处理。3.特征提取对于图像的特征提取,我们选取了常用的局部二值模式(LBP)算法和灰度共生矩阵(GLCM)算法进行实验比较。局部二值模式(LBP)算法是一种用来描述像素点周围纹理特征的算法,对于机车顶部异物的特征提取较为适用。该算法基于图像的局部纹理特征,对图像进行特征描述和分析,获取机车顶部异物的特征向量。灰度共生矩阵(GLCM)算法主要用于分析和描述图像中灰度像素出现的模式和规律,其对于机车顶部异物边缘纹理特征的提取也具有较好的效果。该算法利用图像的灰度共生矩阵,分析图像的灰度分布规律,提取机车顶部异物边缘的纹理特征。4.特征选择本项目将选取的特征进行初步筛选,剔除对分类无贡献或者具有较弱贡献的特征,从而为后续分类器的构建提供有力支撑。5.分类器构建本项目主要选用支持向量机(SVM)算法进行分类器的构建。在特征选择的基础上,我们将对提取出来的特征进行训练和测试,利用SVM算法建立不同的分类器模型,比较模型效果并选择最优模型。三、目前进展1.工业相机数据的获取与初步筛选已完成;2.图像预处理的基础代码已经完成,在对采集的部分图片进行实验时取得了初步的效果;3.LBP算法和GLCM算法的实验已经开始,初步提取出机车顶部异物的边缘纹理特征;4.对特征进行初步筛选,减少对最终结果无影响或较弱影响的特征;5.SVM分类器构建正在进行中,预计最后与以下算法进行比较:决策树、支持向量机、深度神经网络、卷积神经网络等。四、后续计划1.完善图像预处理的算法,提高图像的处理速度和算法的稳定性;2.对于已经提取的特征进行向量量化,提高特征的表现力,同时降低计算复杂度;3.进一步筛选特征,改进特征选择算法;4.进行分类器的训练和测试,对比不同算法效果并选择最优算法;5.对实验结果进行总结和分析,撰写最终的项目
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