货车枕簧丢失故障动态图像识别方法

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货车枕簧丢失故障动态图像识别方法

信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 货车枕簧丢失故障动态图像识别方法
- An automatic recognition method for trouble of sleeper springs of freight cars
- 光学技术 2007年第5期页码：662-665
- 作者机构：
  
  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
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  教育部新世纪优秀人才支持计划资助(NCET-05-0194)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2007
- 稿件说明：
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姜媛, 周富强, 张广军. 货车枕簧丢失故障动态图像识别方法[J]. 光学技术, 2007,(5):662-665.

An automatic recognition method for trouble of sleeper springs of freight cars[J]. 2007, (5): 662-665.
姜媛, 周富强, 张广军. 货车枕簧丢失故障动态图像识别方法[J]. 光学技术, 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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