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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于Canny-YOLOv3的列车轮对踏面损伤检测
作者姓名:
何静
余昊宇
张昌凡
刘建华
罗学明
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
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
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%。
关 键 词:
踏面损伤
损伤检测
边缘检测
YOLOv3
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