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1. 1:北京航空航天大学
2. 2:北京航空航天大学
3. 3:北京航空航天大学,北京,100083
4. 4,北京,100083
Published:2007
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An automatic recognition method for trouble of sleeper springs of freight cars[J]. 2007, (5): 662-665.
DOI:
An automatic recognition method for trouble of sleeper springs of freight cars[J]. 2007, (5): 662-665. DOI:
针对货车运行故障动态图像检测
提出无故障目标识别工作模式
解决货车枕簧丢失故障的自动识别问题。利用Haar特征提取枕簧特征信息
基于AdaBoost算法选取特征并构建层叠分类器
等比缩放搜索窗口检测货车图像
最终分选出无故障的枕簧图像
从而大大地减少了待识别图像的数量
显著地提高了人工识别效率。实验表明
该算法使用的特征简单
搜索策略高效
不受枕簧位置、缩放和旋转的影响
抗噪能力强
对分辨率低、局部遮挡、光照不足或过度曝光等质量较差的图像仍具有很强的适应性
所提出的方案能够满足全天候条件下的货车枕簧目标识别
为货车故障动态图像检测的工程化应用奠定了基础。
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