基于深度学习的地铁基础设施病害检测
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作者魏秀琨,贾利民
出版社科学出版社
ISBN9787030689818
出版时间2021-06
装帧平装
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定价98元
货号1202412973
上书时间2024-06-03
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目录
前言
章绪论1
1.1地铁基础设施检测及意义1
1.2深度学习发展现状2
1.3地铁基础设施检测国内外研究现状3
1.3.1钢轨检测国内外研究现状3
1.3.2扣件检测国内外研究现状4
1.3.3受电弓检测国内外研究现状5
1.3.4接触网检测国内外研究现状7
1.4本书主要内容8
参考文献9
第2章图像处理基础13
2.1图像滤波技术13
2.1.1盒式滤波13
2.1.2均值滤波14
2.1.3高斯滤波14
2.1.4中值滤波15
2.1.5双边滤波15
2.1.6引导滤波16
2.2图像分割技术17
2.2.1传统分割方法17
2.2.2智能分割方法19
2.3图像边缘检测技术21
2.3.1微分边缘检测技术22
2.3.2基于小波变换的边缘检测技术23
2.3.3基于数学形态学的边缘检测技术24
2.3.4基于模糊学的边缘检测技术26
2.3.5基于神经网络的边缘检测技术27
2.3.6基于遗传算法的边缘检测技术27
2.4图像特征提取技术28
2.5图像增强技术32
2.5.1直方图均衡算法33
2.5.2小波变换图像增强算法34
2.5.3偏微分方程图像增强算法34
2.5.4Retinex图像增强算法35
2.6图像视觉特征词典技术36
2.6.1词袋模型36
2.6.2高斯混合模型37
2.7本章小结39
参考文献40
第3章基于图像处理的碳滑板表面病害检测42
3.1受电弓病害介绍42
3.1.1受电弓基本介绍42
3.1.2受电弓常见病害介绍43
3.2碳滑板边缘检测46
3.2.1图像预处理46
3.2.2图像边缘检测48
3.2.3图像校正49
3.2.4磨耗边缘提取49
3.3碳滑板病害识别51
3.3.1磨耗曲线提取51
3.3.2磨耗数学定义52
3.3.3实际案例分析54
3.4本章小结56
参考文献56
第4章基于图像处理的轨道线路扣件检测57
4.1基于投影统计差的扣件区域的定位与分割57
4.1.1钢轨区域定位58
4.1.2轨枕区域定位62
4.1.3扣件区域定位64
4.2基于DenseSIFT的扣件区域的特征提取68
4.2.1扣件DenseSIFT特征提取69
4.2.2基于空间金字塔分解的扣件视觉词袋构建70
4.3扣件病害的分类和识别72
4.4本章小结76
参考文献76
第5章基于图像处理的轨道表面病害检测78
5.1基于RGF和数字形态学的图像增强78
5.1.1基于RGF的图像增强79
5.1.2基于数学形态学的图像增强80
5.2钢轨表面剥离掉块病害的检测与分类81
5.2.1钢轨表面剥离掉块病害的定位与分割82
5.2.2钢轨表面离散病害数据集与特征提取84
5.2.3基于SVM的钢轨表面病害分类87
5.3钢轨表面波磨病害的识别与评估90
5.3.1基于改进空间金字塔匹配模型的钢轨波磨识别算法91
5.3.2钢轨波磨周期估计94
5.3.3钢轨波磨严重程度评估96
5.4本章小结97
参考文献98
第6章基于3D重构的接触线表面病害检测100
6.1双目立体视觉概述100
6.1.1相机成像模型100
6.1.2相机标定方法104
6.1.3立体成像理论106
6.2立体匹配算法107
6.2.1立体匹配概念107
6.2.2常见立体匹配算法110
6.3接触线3D重构及病害分析113
6.3.1系统搭建及标定113
6.3.2接触线三维重建117
6.3.3接触线病害分析121
6.4本章小结125
参考文献125
第7章深度学习基础126
7.1深度学习理论126
7.2卷积神经网络127
7.2.1卷积神经网络的结构128
7.2.2卷积神经网络运算与求解130
7.2.3卷积神经网络的特点133
7.2.4典型卷积网络模型134
7.3本章小结138
参考文献138
第8章基于深度学习的轨道扣件识别139
8.1扣件图像的预处理139
8.1.1图像旋转139
8.1.2图像镜像140
8.1.3图像加噪141
8.1.4图像光照增强141
8.2基于VGGNet-16网络的扣件检测和识别142
8.2.1VGGNet-16网络结构142
8.2.2VGGNet-16网络训练及测试结果144
8.3基于FasterR-CNN的扣件检测和识别147
8.3.1目标检测数据集制作147
8.3.2FasterR-CNN模型搭建148
8.3.3FasterR-CNN训练及测试151
8.4本章小结154
参考文献154
第9章基于深度学习的钢轨表面和扣件病害多目标识别155
9.1钢轨表面和扣件病害多目标检测概述155
9.2钢轨表面和扣件病害图像的预处理158
9.3基于FasterR-CNN的钢轨表面和扣件多目标病害识别159
9.3.1多目标病害检测数据集制作160
9.3.2FasterR-CNN模型搭建、训练及测试161
9.4基于YOLOv3算法的钢轨表面和扣件多目标病害识别162
9.4.1YOLOv3网络模型搭建及改进163
9.4.2改进YOLOv3网络训练及测试167
9.5本章小结169
参考文献170
0章接触网悬挂部件的病害识别173
10.1待测绝缘子和各类螺栓的图像分割174
10.1.1图像预处理174
10.1.2图像匹配算法175
10.1.3绝缘子与各类螺栓提取177
10.2基于图像处理的接触网悬挂病害检测180
10.2.1基于SURF算法的特征提取181
10.2.2BOF模型181
10.2.3绝缘子和各类螺栓分类182
10.3基于AlexNet模型的待测目标分类检测188
10.3.1图像数据增强188
10.3.2AlexNet模型190
10.3.3基于AlexNet模型的待测目标分类191
10.4基于YOLOv3网络的接触网悬挂病害检测192
10.5本章小结195
参考文献195
1章基于深度学习的受电弓表面病害识别197
11.1基于DCNN的受电弓表面缺陷图像识别197
11.1.1实验环境介绍198
11.1.2网络深度对比与选择198
11.1.3适用于受电弓表面缺陷图像识别的DCNN模型203
11.1.4模型训练与缺陷识别效果测试210
11.2基于FasterR-CNN的受电弓定位及病害分类212
11.2.1FasterR-CNN模型介绍及改进212
11.2.2实验结果及分析218
11.3本章小结222
参考文献222
内容摘要
基础设施是城市轨道交通的重要组成部分，包括轨道线路中的钢轨、扣件、接触线、接触悬挂和受电弓等，这些关键设备的可靠性和可用性直接关系到整个轨道交通系统的服役能力和安全行车。本书主要内容包括绪论、图像处理基础、基于图像处理的碳滑板表面病害检测、基于图像处理的轨道线路扣件检测、基于图像处理的轨道表面病害检测、基于3D重构的接触线表面病害检测、深度学习基础、基于深度学习的轨道扣件识别、基于深度学习的钢轨表面和扣件病害多目标识别、接触网悬挂部件的病害识别和基于深度学习的受电弓表面病害识别等。
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