公开(公告)号：CN103745238A

公开(公告)日：2014-04-23

申请号：CN201310566693.6

申请日：2013-11-15

Applicant: 中国科学院遥感与数字地球研究所

Inventor： 岳安志 ,  孟瑜 ,  赵忠明 ,  汪承义 ,  安金杰

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明属于计算机数字图像处理与模式识别技术领域，主要涉及电动牵引机车使用的受电弓在线自动识别方法，具体涉及一种基于AdaBoost和主动形状模型的受电弓在线自动识别方法。基本流程包括：通过受电弓在线拍照系统采集若干受电弓图像，组成受电弓图像学习样本集；基于样本训练学习生成受电弓主动形状模型和AdaBoost级联分类器；采用AdaBoost级联分类器对新获取、待识别的图像进行受电弓检测；结合受电弓检测结果和学习构建的受电弓主动形状模型，精确匹配和识别受电弓形状；最后在精确匹配结果基础上进行定量检测和分析。本发明能有效对受电弓碳滑板厚度进行线上自动定量检测，可快速地进行车辆维护，节约受电弓检测成本。

公开(公告)号：CN103745238B

公开(公告)日：2018-04-24

申请号：CN201310566693.6

申请日：2013-11-15

Applicant: 中国科学院遥感与数字地球研究所

Inventor： 岳安志 ,  孟瑜 ,  赵忠明 ,  汪承义 ,  安金杰

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明属于计算机数字图像处理与模式识别技术领域，主要涉及电动牵引机车使用的受电弓在线自动识别方法，具体涉及一种基于AdaBoost和主动形状模型的受电弓在线自动识别方法。基本流程包括：通过受电弓在线拍照系统采集若干受电弓图像，组成受电弓图像学习样本集；基于样本训练学习生成受电弓主动形状模型和AdaBoost级联分类器；采用AdaBoost级联分类器对新获取、待识别的图像进行受电弓检测；结合受电弓检测结果和学习构建的受电弓主动形状模型，精确匹配和识别受电弓形状；最后在精确匹配结果基础上进行定量检测和分析。本发明能有效对受电弓碳滑板厚度进行线上自动定量检测，可快速地进行车辆维护，节约受电弓检测成本。