融合结构信息的lda扣件状态识别研究

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1、瞩？—高誦｜；ＺＺｌ参诵国内图书分类号：ＴＰ３９１．４密级：公开国际图书分类号：６２１．３西南交通大学研巧生学位论文高电合结构信息的ＬＤＡ扣件状态识别研究年级２０１２级陈小艳姓名串请学仿级别工学硕±专业机械设计及理论指导老师李柏林教授二零＾五年五月ＣｌａｓｓｉｆｉｅｄＩｎｄｅｘＴＰ：３９１．４ＵＣ６２１３．Ｄ．：．Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ？ＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅＴｈｅｓｉｓｇＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＦａｓｔｅｎｅｒＳｔａｔｕｓＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎ

2、ｇＢａｓｅｄｏｎＬＤＡＣｏｍｂｉｎｅｄｗ她ＳｔｒｕｃｔｕｒｅＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＧｒａｄｅ：２０１２Ｃａｎｄｉｄａｔｅ：ＣｈｅｎｘｉａｏａｎｙＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅＡｌｉｅｄｆｏｒ：ＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅｇｐｐｇＳｐｅｃｉａｌｉｔｙ：ＭｅｃｈａｎｉｃａｌＤｅｓｉｇｎａｎｄＴｈｅｏｒｙＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＬｉＢａｉｌｉｎＭａ２０１５ｙ，西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允

3、许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可Ｗ将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１．保密□，在年解密后适用本授权书；２．不保密Ｃｆ，使用本授权书。＂＂（请在Ｗ上方框内打Ｖ）＂＂学位论文作者签名Ｌ＇指导老师签名：＾ｎ＾Ｊ—．？ｆＸ－Ｊ以日期；抑日期：西南交通大学硕±学位论文主要工作（贡献）声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：１．针对原有ＬＢＰ编码算法不能有效突出图像边缘特征的问题，提出了适合扣件图像的ＬＢＰ编码算法。该方法利用二阶导数突出图像边缘

4、特征的思想，首先计算相邻像素之间的局部梯度均值该局部梯度均值作为中必像素，计算出局部邻域像素与，将；其次原始中也像素的差值，再将所得差值与局部梯度均值进行比较，得到改到的ＬＢＰ编码。实验结果证明，改进的ＬＢＰ编码能很好的反应图像梯度的变化关系，让图像的特征更加明显，编码后的图像更有利于对扣件进行分类，提高了扣件分类的准确性；２一．，通过融合扣件的结构信息针对ＬＢＰ编码后丢失了扣件图像位置信息这缺陷，将编码后的图像进行分块来保留位置信息；通过图像二次分块，添加词包对应的视觉单词的位置对应信息，改进ＬＤＡ的词包构成，实现了ＬＢＰ编码图像的ＬＤＡ模型主题描述。最

5、后通过ＳＶＭ分类器实现了扣件图像正常与不正常的状态识别。实验表明，通过结合改进的ＬＢＰ编码［＾及添加了ＬＤＡ词包结构信息的方法，能够更加准确的识别扣件正常和非正常状态。：所呈交的学位论文本人郑重声明，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人一完全Ｔ解违反上述声明所引起的切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：曰期：西南交通大学硕±研究生学位论文第Ｉ页摘要铁路扣件作为连接铁轨和轨枕的关键零部

6、件，对铁路运输安全起着至关重要的作用。在实际运行中，铁路扣件由于运行车辆的震动等原因，经常导致扣件丢失或断裂，因此等情况发生，对扣件运行状态的检测事关整个铁路的安全。如果全部采用传统的人工方式对铁路扣件状态进行检测，需要大量的人力物力，这对于铁路的发展是非常不利的。由于基于机器视觉的方法进行扣件检测方便高效，目前成为国际上主流的检测方式。本文主要研究利用计算机视觉技术对扣件进行检测，通过计算机视觉采集数字图像，结合相应的处理算法，提取扣件图像的特征，提出运用改进的ＬＢＰ结合ＬＤＡ主题模型实现扣件状态的识别。本文主要的工作内容有：１．，对铁路检测现状进行了

7、阐述详细介绍基于计算机视觉的扣件状态识别方法，针对扣件图像的特点，研究了扣件恃征明显化的预处理方法。２．针对原有ＬＢＰ编码算法不能有效突出图像边缘特征的问题，提出了适合扣件图像的ＬＢＰ编码算法。该方法利用二阶导数突出图像边缘特征的思想，首先，计算局部邻域像素的梯度均值Ｗ及局部邻域像素与原始中也像素的差值，；其次将该梯度均值作为中也值域，再将所得差值与局部梯度均值进行比较，得到改进的ＬＢＰ编码。实验