| 基于上下文语义信息的铁路扣件状态检测 |
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| 引用本文： | 李爽,李柏林,罗建桥,欧阳.基于上下文语义信息的铁路扣件状态检测[J].传感器与微系统,2018(8):130-133. |
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| 作者姓名： | 李爽 李柏林 罗建桥 欧阳 |
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| 作者单位： | 西南交通大学机械工程学院,四川成都,610031 |
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| 基金项目： | 四川省科技支撑计划资助项目(2016GZ0194) |
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| 摘 要： | 针对传统"视觉词包(BOW)模型"识别铁路扣件状态时仅利用扣件图像的特征域,忽略其空间域中上下文语义信息的缺点,提出了一种基于上下文语义信息的扣件检测模型.在传统"视觉词包模型"的基础上,引入吉布斯随机场模型对图像中像素的空间相关性进行建模,将图像块在特征域的相似性与空间域的上下文语义约束关系结合,更准确地定义视觉单词;利用潜在狄利克雷分布(LDA)学习扣件图像的主题分布;采用支持向量机(SVM)对扣件进行分类识别.对4类扣件图像的分类实验证明:模型能够有效提高扣件分类精度.
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| 关 键 词： | 铁路扣件检测 词包模型 吉布斯随机场模型 上下文语义信息 潜在狄利克雷分布 |
Railway fastener state inspection based on contextual semantic information |
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| LI Shuang,LI Bai-lin,LUO Jian-qiao,OU Yang.Railway fastener state inspection based on contextual semantic information[J].Transducer and Microsystem Technology,2018(8):130-133. |
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| Authors: | LI Shuang LI Bai-lin LUO Jian-qiao OU Yang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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