基于LBP-HOG特征的接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域識別

基于LBP-HOG特征的接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域識別基于LBP-HOG特征的接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域識別論文摘要：接觸網(wǎng)是鐵路交通系統(tǒng)中重要的組成部分，其穩(wěn)定性對保證列車正常運(yùn)行至關(guān)重要。接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域的識別是接觸網(wǎng)檢測的關(guān)鍵步驟之一，本文提出了一種基于LBP-HOG特征的方法來實(shí)現(xiàn)接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域的識別。首先，使用局部二值模式（LBP）描述接觸網(wǎng)的紋理特征，然后采用方向梯度直方圖（HOG）提取接觸網(wǎng)的形狀特征。接著，將LBP和HOG特征進(jìn)行融合，使用支持向量機(jī)（SVM）分類器實(shí)現(xiàn)接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域的識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的方法能夠有效地識別接觸網(wǎng)的旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域，具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。關(guān)鍵詞：接觸網(wǎng)；旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域；LBP；HOG；特征融合；支持向量機(jī)1.引言接觸網(wǎng)是供給列車電力的關(guān)鍵設(shè)備，接觸網(wǎng)的穩(wěn)定性對列車的正常運(yùn)行具有重要影響。接觸網(wǎng)的檢測是鐵路交通系統(tǒng)中的一項(xiàng)重要任務(wù)，其中旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域的識別是檢測過程的關(guān)鍵步驟。傳統(tǒng)的接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域識別方法主要依賴于人工設(shè)計的特征和分析方法，存在提取特征不準(zhǔn)確、計算復(fù)雜度高以及對輸入圖像要求高的問題。為了解決這些問題，本文提出了一種基于LBP-HOG特征的接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域識別方法。2.方法2.1LBP特征局部二值模式（LBP）是一種用于描述圖像紋理特征的方法。LBP將每個像素點(diǎn)的灰度值與其周圍的像素進(jìn)行比較，并根據(jù)比較結(jié)果生成一個二進(jìn)制編碼。通過對比每個像素與周圍像素的灰度值，LBP可以描述局部紋理特征的變化情況。對于接觸網(wǎng)圖像，我們可以使用LBP特征來描述接觸網(wǎng)的紋理特征。2.2HOG特征方向梯度直方圖（HOG）是一種用于描述圖像形狀特征的方法。HOG將圖像分割成小的塊，并計算每個塊中的像素灰度梯度方向的直方圖。通過計算多個塊的梯度直方圖，HOG可以描述圖像的形狀特征。對于接觸網(wǎng)圖像，我們可以使用HOG特征來描述接觸網(wǎng)的形狀特征。2.3特征融合和分類將LBP和HOG特征進(jìn)行融合可以充分利用它們各自的優(yōu)勢。特征融合的方法可以是簡單的特征拼接或通過主成分分析等降維方法來融合特征。融合后的特征被輸入至支持向量機(jī)（SVM）分類器進(jìn)行訓(xùn)練和分類，實(shí)現(xiàn)接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域的識別。3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果在本文中，我們使用了公開的接觸網(wǎng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的方法在接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域的識別任務(wù)中取得了較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。與傳統(tǒng)方法相比，我們的方法具有計算速度快、特征提取準(zhǔn)確度高和對輸入圖像要求低的優(yōu)勢。4.結(jié)論本文提出了一種基于LBP-HOG特征的接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域識別方法。在接觸網(wǎng)檢測任務(wù)中，旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域的識別是關(guān)鍵步驟之一。通過將局部二值模式和方向梯度直方圖的特征進(jìn)行融合，并使用支持向量機(jī)分類器進(jìn)行識別，我們的方法在實(shí)驗(yàn)中取得了較好的效果。未來的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化特征提取和分類器設(shè)計，提高接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域識別的準(zhǔn)確率和魯棒性。參考文獻(xiàn)：[1]YuB,XuX,DingJ,etal.ARobustOmnidirectionalMachineVisionSystemfordetectingandlocatingrailwaycontactwireandcutter[J].ComputerAidedCivilandInfrastructureEngineering,2018.[2]LiX,WangY,FengJ,etal.Vision-basedinspectionmethodforrailwaypantograph-catenarysystem[C]//TransportationResearchBoard95thAnnualMeeting,2016.[3]LinZ,YaoC,ZhangY.ResearchonImageProcessingandRecognitionTechnologyinDetectiono