本文作者：赵宏伟；黄雅平；王胜春；李清勇；成功正常投稿发表论文到《计算机科学》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：钢轨表面擦伤检测是保障铁路运输安全的重要手段之一。应用图像处理和模式识别技术来处理钢轨数字图像,检测并定位擦伤区域是一种可行且发展迅速的研究手段。课题组在前期工作中提出了一种鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法,该算法首先对钢轨图像进行灰度对比度增强,在此基础上定位可疑擦伤区域并进行判定。算法对于常规擦伤图像具有较高的检测性能,但对于钢轨图像包含多处擦伤且擦伤区域灰度值差异较大的情况,往往造成漏检。针对原算法的不足,提出了一种基于空间滤波的钢轨表面擦伤检测改进算法,该算法对原算法检测到的擦伤区域进行钢轨灰度图均值填充,并对填充后的图像进行二次检测,在重新生成的灰度对比度图中,原检测图像中灰度值不明显的擦伤区域的灰度对比度值得到增强,从而增加了检出的可能性。经实验结果验证,改进算法具有较高的检测性能:在总的时间耗费没有明显增加的情况下,检测的平均准确率为90.8%,平均漏检率为4.0%,较原算法有较大改善。
【论文正文预览】：钢轨作为列车运行的主要支撑部件,其表面的磨耗、擦伤以及脱落等缺陷将对机车的车轮、轴承等造成严重的损害,影响列车安全平稳运行。随着我国列车逐步进入高速时代,研究钢轨表面缺陷的自动检测技术,对钢轨等铁路运行关键设备进行动态检测和状态监控,及时发现警患并进行维护,已
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：钢轨表面擦伤检测算法改进空间滤波
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【稿件标题】：卡尔曼滤波算法范文|一种基于空间滤波的钢轨表面擦伤检测改进算法
【作者单位】：北京交通大学计算机与信息技术学院;
【发表期刊期数】：《计算机科学》2014年01期
【期刊简介】：本刊以其新颖、准确、及时为特色，突出动态性、综述性、学术性。报告特点是：“前沿科学”与“基础研究”相结合；“核心技术”与“支撑技术”相结合；“倡导”与“争鸣”相结合。广采百家之长，博览计算机世界之态势。重在突出文章的思想性，令人有开拓思路之......更多计算机科学杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1234/)投稿信息
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