基于潜在语义主题融合的铁路扣件状态检测

摘要

针对现有单一底层特征识别扣件状态的算法存在描述能力差、特征维度过高等问题,提出一种基于两种扣件底层特征的潜在语义主题融合的扣件检测模型.通过潜在狄利克雷分布(LDA)模型分别获取扣件图像的局部二值模式(LBP)特征和方向梯度直方图(HOG)特征的扣件语义主题向量.将这两种语义主题向量进行加权融合,权值由该图像LBP特征图和其梯度图的信息熵来确定.以该向量训练分类器,判断待检扣件状态.实验表明:与目前的主流扣件检测方法相比,该方法的漏检率和误检率明显降低,检测能力显著增强.