文档详情

基于机器视觉的重轨热轧标识检测系统关键技术研究的中期报告.docx

发布:2023-10-17约小于1千字共1页下载文档
文本预览下载声明
基于机器视觉的重轨热轧标识检测系统关键技术研究的中期报告 为确保铁路运输的安全和高效,重轨热轧标识的准确检测至关重要。本研究旨在开发一种基于机器视觉的重轨热轧标识检测系统,可以自动识别热轧标识的位置和内容。在已经完成的研究中,我们已经取得了以下进展: 1. 采集数据 我们采集了大量的图像数据,其中包括包括正常情况和异常情况下的多种不同型号的重轨,以及不同亮度、角度和距离下的热轧标识。 2. 图像处理 我们使用了OpenCV等工具对图像进行了预处理,包括强度变换、滤波、边缘检测、二值化等,以增强图像质量和减少噪声。 3. 特征提取 我们针对重轨热轧标识的特点,提取了各种形态、颜色和纹理等特征,以提高识别准确率。 4. 分类算法 我们使用了支持向量机、决策树、神经网络等多种分类算法,并进行了对比试验,以找到最适合该问题的算法。 目前,我们已经完成了重轨热轧标识检测系统的基本设计,并通过实验验证了其准确性和稳定性。接下来,我们将进一步完善系统功能,并进行更加全面深入的测试和评估,以进一步提高系统性能和实用性。
显示全部
相似文档