结合掩膜和可变形部件模型的扣件定位算法

摘要

cqvip:针对原始可变形部件模型在定位铁路扣件时误定位率过高的问题,提出一种结合掩膜和可变形部件模型的扣件定位算法。在训练步骤中,对训练出的扣件可变形部件模型作掩膜操作,去除模型中的部分扣件背景区域。统计去除过后模型部件得分的分布,从而确定各个部件的权重。对于一张新的待定位图像,采用训练完成的部件权重计算模型检测得分,根据得分高低确定扣件位置。实验结果表明,与目前主流扣件定位方法相比,原始可变形部件模型定位效果较好,提出的算法相比于原始可变形部件模型误定位率减小了52%。另外,在强阳光和阴天时,模型同样能够准确定位扣件。