声明
第1章 绪论
1.1 概述
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于图像处理的裂缝检测算法的研究现状
1.2.2 钢轨断轨监控方案的研究现状
1.2.3 基于图像处理的远程监控技术的研究现状
1.3 主要工作
1.4 组织结构
第2章 基于图像处理的钢轨裂缝检测算法研究
2.1 改进基于形态学运算的裂缝检测算法
2.1.1 对基于形态学运算的裂缝检测算法的改进方案
2.1.2 改进基于形态学运算的裂缝检测算法流程
2.1.3 图像预处理
2.1.4 裂缝的提取
2.1.5 改进前后算法效果对比
2.2 基于纹理融合与图像显著性检测的裂缝检测算法
2.2.1 基于纹理融合与图像显著性检测的裂缝检测算法流程
2.2.2 纹理特征提取
2.2.3 显著性检测
2.2.4 阈值分割
第3章 系统总体方案设计
3.1 需求分析
3.1.1 系统功能需求分析
3.1.2 系统性能需求分析
3.2 系统设计方案
3.2.1 系统结构设计
3.2.2 系统硬件选型
3.2.3 软件设计方案
3.2.4 数据库设计
第4章 远程监测系统的设计与实现
4.1 硬件及网络通信环境搭建
4.1.1 摄像机参数配置
4.1.2 网络通信环境搭建
4.1.3 设备安装方案
4.2 Web客户端软件设计
4.2.1 设备管理模块
4.2.2 远程视频监控模块
4.2.3 ROI绘制模块
4.2.4 实时告警模块
4.3 服务器软件设计
4.3.1 设备管理后台服务
4.3.2 远程视频监控后台服务
4.3.3 钢轨裂缝检测告警后台服务
4.4 系统软件操作流程
第5章 断轨检测系统的测试与分析
5.1 测试环境搭建
5.2 钢轨裂缝检测算法测试
5.2.1 测试样本说明
5.2.2 改进基于形态学运算的裂缝检测算法测试
5.2.3 基于纹理融合与图像显著性检测的裂缝检测算法测试
5.2.4 钢轨裂缝检测算法测试结果分析
5.3 系统网络通信环境与软件功能测试
5.3.1 系统网络通信环境测试
5.3.2 系统软件功能测试
结论与展望
结论
展望
致谢
参考文献
西南交通大学;