基于图像处理的列车滑动在线监测系统的抗干扰研究的中期报告.docx

基于图像处理的列车滑动在线监测系统的抗干扰研究的中期报告 本文研究基于图像处理的列车滑动在线监测系统的抗干扰性能。该系统的主要目的是通过图像采集和处理，实时监测列车滑行状态，准确检测车轮与轨道之间的滑移现象，并对其进行及时的预警和处理，从而提高行车安全性和运输效率。在实际应用过程中，该系统面临着各种干扰因素的影响，如天气、光照、复杂背景等，因此需要研究系统的抗干扰能力，提高系统的稳定性和可靠性。 本文以列车轴箱温度图像为实验对象，实现了列车滑动在线监测系统的抗干扰研究。具体研究包括以下几个方面： 1.干扰情况的模拟和收集。采用数码相机模拟不同天气、不同光照、不同背景下的列车轴箱温度图像，并收集原始图像数据，构建包含多种干扰情况的测试图像库。 2.图像预处理方法的研究。根据不同干扰情况，采用图像增强、滤波、背景提取等预处理方法对原始图像进行处理，消除干扰因素对图像的影响，提高图像质量和信息的准确性。 3.特征提取和分类算法的设计。提取轴箱温度图像的特征参数，采用机器学习算法对图像进行分类和判定。设计了基于支持向量机和卷积神经网络的两种算法，分别测试了它们的分类效果。 4.性能评估和讨论。针对不同干扰情况，测试了系统的识别准确率、召回率、F1值等性能指标，并对不同算法的性能进行了比较和讨论。实验结果表明，该系统具有一定的抗干扰能力，能够对不同干扰因素下的列车轴箱温度图像进行有效识别和分类。 综上所述，本文针对基于图像处理的列车滑动在线监测系统的抗干扰性能进行了研究。通过模拟和处理不同干扰情况的列车轴箱温度图像，提出了一种有效的预处理方法和分类算法。实验结果表明，该系统具有一定的抗干扰能力和准确性，能够提高列车行车安全性和运输效率。