【摘 要】
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基于局部二值模式的深度挖掘算法和多特征融合算法是提取铁路隧道漏缆卡扣特征的有效方法,但它们存在描述子表述性不强且特征维度过高的问题.提出分层连续梯度二值模式,能够实现卡扣轮廓特征的尺度变换并降低描述子的特征维度,提高故障卡扣图像的分类准确率.首先采用改进的中心对称局部二值模式和根据全局灰度均值获得的自适应阈值,计算采样圆域的梯度方向特征,得到完整的初步梯度方向特征图;然后在此特征图上进行两次连续的下采样迭代,并分别提取这两幅下采样特征图的连续梯度特征;最后,将这两层不同尺度的连续梯度特征串联作为描述子,用
【机 构】
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石家庄铁道大学信息科学与技术学院,河北石家庄050043
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基于局部二值模式的深度挖掘算法和多特征融合算法是提取铁路隧道漏缆卡扣特征的有效方法,但它们存在描述子表述性不强且特征维度过高的问题.提出分层连续梯度二值模式,能够实现卡扣轮廓特征的尺度变换并降低描述子的特征维度,提高故障卡扣图像的分类准确率.首先采用改进的中心对称局部二值模式和根据全局灰度均值获得的自适应阈值,计算采样圆域的梯度方向特征,得到完整的初步梯度方向特征图;然后在此特征图上进行两次连续的下采样迭代,并分别提取这两幅下采样特征图的连续梯度特征;最后,将这两层不同尺度的连续梯度特征串联作为描述子,用支持向量机完成漏缆卡扣图像的故障检测任务.实验结果表明,本文所提算法的召回率和精准度分别达到了0.923和0.857,相较于局部二值模式、中心对称局部二值模式、以及该系列的多种变体算法有明显的优势.
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