| 基于Canny-YOLOv3的列车轮对踏面损伤检测 |
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| 引用本文： | 何静,余昊宇,张昌凡,刘建华,罗学明.基于Canny-YOLOv3的列车轮对踏面损伤检测[J].电子测量与仪器学报,2019,33(12):25-30. |
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| 作者姓名： | 何静 余昊宇 张昌凡 刘建华 罗学明 |
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| 作者单位： | 湖南工业大学电气与信息工程学院 株洲412007;湖南工业大学电气与信息工程学院 株洲412007;湖南工业大学电气与信息工程学院 株洲412007;湖南工业大学电气与信息工程学院 株洲412007;湖南工业大学电气与信息工程学院 株洲412007 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;湖南省自然科学基金;湖南省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对CCD轮对图像背景噪声干扰较多,难以识别踏面损伤区域的难题,提出了一种基于Canny-YOLOv3的踏面损伤检测方法。采用Canny边缘检测算法对轮对踏面进行边缘检测,精准识别和分割出轮对踏面区域,并统一踏面图像的尺寸大小;又采用深度学习目标检测算法--YOLOv3检测出踏面图像中的损伤区域,从而完成轮对踏面的损伤检测。仿真结果表明,在相似图片干扰较大的背景下,该算法能够较准确地检测出损伤的位置和区域,且IoU值设定为0.5时,AP值可达83.19%。
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| 关 键 词： | 踏面损伤 损伤检测 边缘检测 YOLOv3 |
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