基于机器视觉的轨道交通线路异物检测技术研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·国外研究现状 | 第13-16页 |
| ·存在的问题 | 第16页 |
| ·本文的研究内容及章节安排 | 第16-19页 |
| ·本文的研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文的章节安排 | 第17-19页 |
| 2 系统总体方案设计 | 第19-33页 |
| ·系统总体构成 | 第19-20页 |
| ·基于机器视觉技术轨道交通线路异物检测系统组成 | 第20-23页 |
| ·护栏完整性检测子系统 | 第20-21页 |
| ·轨间异物检测子系统 | 第21-22页 |
| ·接触网异物检测子系统 | 第22-23页 |
| ·系统硬件构成及软件结构 | 第23-31页 |
| ·系统硬件构成 | 第23-29页 |
| ·系统软件结构 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 3 轨间异物检测技术研究 | 第33-51页 |
| ·轨间异物检测技术研究概述 | 第33页 |
| ·轨间大异物检测算法 | 第33-36页 |
| ·轨间大异物检测算法概述 | 第33-34页 |
| ·Kalman滤波算法 | 第34-35页 |
| ·基于Kalman滤波算法的异物检测 | 第35-36页 |
| ·轨间小异物检测算法 | 第36-45页 |
| ·轨道提取 | 第37-38页 |
| ·Canny边缘提取算法 | 第38页 |
| ·候选异物区域处理算法 | 第38-40页 |
| ·SVM神经网络概述 | 第40-41页 |
| ·SVM神经网络原理 | 第41-44页 |
| ·特征提取 | 第44-45页 |
| ·轨间小异物检测的软件实现 | 第45-48页 |
| ·系统功能模块设计 | 第45-46页 |
| ·系统程序设计及实现 | 第46-47页 |
| ·系统界面设计 | 第47-48页 |
| ·实验与结果分析 | 第48-50页 |
| ·本章小节 | 第50-51页 |
| 4 接触网异物检测技术研究 | 第51-69页 |
| ·接触网异物检测技术研究概述 | 第51-52页 |
| ·异物候选区域提取 | 第52-55页 |
| ·图像的获取 | 第52页 |
| ·图像的剪裁 | 第52-53页 |
| ·图像的灰度化 | 第53页 |
| ·Sobel算子边缘检测 | 第53-54页 |
| ·Hough变换检测接触网 | 第54页 |
| ·接触网的覆盖 | 第54-55页 |
| ·标定异物区域 | 第55页 |
| ·脉冲耦合神经网络及其特性 | 第55-60页 |
| ·脉冲耦合神经网络原理 | 第55-57页 |
| ·脉冲耦合神经网络在图像处理中的应用 | 第57-58页 |
| ·脉冲耦合神经网络与特征提取 | 第58-60页 |
| ·基于脉冲耦合神经网络的异物分类 | 第60-63页 |
| ·异物分类总体概述 | 第60-61页 |
| ·异物的特征序列 | 第61-62页 |
| ·异物的相关 | 第62-63页 |
| ·接触网异物检测的软件实现 | 第63-66页 |
| ·系统功能模块设计 | 第63-64页 |
| ·系统程序设计及实现 | 第64-65页 |
| ·系统界面设计 | 第65-66页 |
| ·实验与结果分析 | 第66-68页 |
| ·实验结果 | 第66-68页 |
| ·环境因素 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·工作总结 | 第69页 |
| ·研究展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 作者简历 | 第75-79页 |
| 学位论文数据集 | 第79页 |
