基于深度边缘特征的轨道扣件状态检测方法

摘要

针对现有轨道扣件状态检测方法无法检测快速弹条扣件的问题,提出了一种基于深度边缘特征的轨道扣件状态检测算法.利用基于深度学习方法搭建的HED网络提取轨道扣件的深度边缘特征,得到扣件深度边缘特征图;提取扣件深度边缘图的方向梯度直方图特征,将得到的融合特征作为扣件特征描述算子输入支持向量机训练,用训练好的分类器实现扣件扣紧和弹出状态的检测.试验结果表明,本文方法的准确率、召回率和精确率分别可达95.1％,97.3％和96.6％,具有较高的识别准确性和较强的鲁棒性,可以有效解决快速弹条扣件的检测问题.