论文摘要
将一定距离内接触网拉出值检测数据视为由线路公里标和拉出值组成的2值图像。首先,对拉出值曲线进行变换降噪处理,以降低接触线相邻点拉出值的差值对角点检测时轮廓支撑域选取的影响;然后,采用基于滑动矩形的角点检测方法,利用拉出值在大部分定位点处都具有以线路中心线的垂线为左右对称的特性,忽略拉出值曲线上被测点邻域内的夹角变化,仅考虑垂直方向上存在的角点,初步检测出候选定位点;最后,在提取所有候选定位点特征属性向量的基础上,基于SPRINT决策树算法,采用随机森林算法对其进行分类,智能识别正确定位点,并对此方法进行试验验证。结果表明:定位点智能识别方法可以识别正确的定位点,且在保证性能的前提下具有较高识别精度。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 汪海瑛,周威,张文轩,李向东
关键词: 接触网,定位点,识别,拉出值,角点检测,随机森林,决策树,算法
来源: 中国铁道科学 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 铁路运输
单位: 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所
基金: 中国铁路总公司科技研究开发计划课题(J2017J006),北京市科技计划项目(D17110600060000),中国铁道科学研究院科研开发基金项目(2017YJ132,2017JJXM22)
分类号: U225
页码: 111-116
总页数: 6
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