基于图像处理和双BP神经网络的电气化铁路接触网立柱标识牌识别算法研究

作者：徐蔚; 彭乐乐^*; 钟倩文; 张慧玲

来源：铁道标准设计, 2020, 64(03): 81-90.

DOI：10.13238/j.issn.1004-2954.201905070005

• 电气化铁路
• 轨道定位
• 接触网立柱
• 标识牌识别
• 图像处理
• 双BP神经网络

故障位置点定位是实现轨道维护及保养的前提,利用接触网立柱标识牌实现定位是一种常用的轨道定位方法,但常规的识别方法存在识别率低且速度慢的缺点。针对该问题,提出一种基于图像处理和双神经网络的接触网立柱标识牌识别算法。首先利用Hough变换提取出接触网支柱区域,减小识别区域,其次通过形态学方法实现标识牌的定位与裁剪,再采用水平投影方法对字符进行分割,最后对字符中的字母和数字分别进行特征提取,利用两路并行的反向传播神经网络进行识别。通过实验验证了该算法的有效性,结果表明:该方法精度可达98.3%,相较于传统识别方法速度提高了17%。因此该识别算法能够实现轨道故障位置的快速精确定位,可用于轨道智能巡检系统。

• 单位
  上海工程技术大学