谢利明
- 作品数：5 被引量：10H指数：1
- 供职机构：西南交通大学物理科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 一种线阵相机拍摄图像的处理方法及装置
- 本发明公开了一种线阵相机的拍摄图像的处理方法及装置，该方法包括：通过获取线阵相机拍摄的需要进行拼接的两个图像；提取所述两个图像各自的特征信息；对所述特征信息进行分类处理后，利用特征信息匹配方法对所述两个图片进行拼接匹配；...
- 高晓蓉杨凯彭朝勇王泽勇赵全轲彭建平张渝梁斌谢利明
- 文献传递
- 基于稀疏表示的机车底部图像压缩研究
- 2017年
- 稀疏表示是一种力求用尽量少的元素来表示信号的图像处理方法,已广泛应用于图像处理领域。铁路运输业中,机车异常的主要检测手段是基于机器视觉检测,所以产生了大量图像数据。为了能够缓解图像存储和传输过程中造成的问题,需要对图像进行压缩。目前,车底图像的压缩主要使用的是JPEG法。本文提出采用稀疏表示对车底图像进行压缩处理,并对稀疏表示的常用算法正交匹配追踪法做出量化改进。实验仿真结果表明,采用稀疏表示进行图像压缩可显著减小图像存储空间,提高图像传输效率。
- 粟登超刘玉秀高晓蓉罗林谢利明
- 关键词：图像压缩
- 基于图像修复的无砟轨道道床异常检测算法被引量：1
- 2024年
- 铁路线轨道道床上准确监测异物对列车安全行驶具有重要意义。基于深度学习重构的无监督异常检测算法可以解决异常数据不足对检测有影响的问题,但编码器“泛化”能力过于强大,能够很好地重建异常样本,影响其检测精度。针对此问题,提出一种基于图像修复的无砟轨道道床的异常检测算法。利用修复思想对图像进行掩码,利用不完整的非异常图像训练来对图像进行修复重建,以此来提高模型对其上下文的语义理解,增强模型的重建能力。在测试时,采用测试图像与重建图像在多尺度下的平均异常图最大值作为重构误差来计算异常分数,扩大异常图像与正常图像的重构误差的界限。实验结果表明,所提算法在MNIST、CIFAR-10公开数据集及无砟轨道道床数据集上的性能均优于其他方法。
- 蒋婉杨凯邱春蓉谢利明
- 关键词：异常检测
- 基于隐式形状模型的机车走行部关键部件检测算法研究
- 步入21世纪以来，伴随着中国经济的快速发展，铁路作为一种重要的运输工具也获得了高速的发展。随着铁路运输的快速发展，其安全问题也备受关注。走行部作为铁路运输中的关键部分，其正常运行与行车安全息息相关，所以，在日常检修中，走...
- 谢利明
- 关键词：机车走行部异常检测机器视觉
- 车轮踏面不圆度在线监测技术的现状与分析被引量：8
- 2012年
- 相同车轮不圆度下轮轨相互作用力的大小与列车速度的平方成正比关系,所以若存在列车车轮不圆度则会对轮轨造成巨大的危害。通过对几种不同的列车车轮不圆度的监测方法的分析,提出适合于我国列车运行状况的列车车轮不圆度在线监测的方法,并且指出应用该方法需要满足国家车轮不圆度标准的工作重点。
- 谢利明高晓蓉罗林杨凯
- 关键词：车轮踏面动态监测
