PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Visual system diagnosing the state of elements fastening the rail to the sleepers

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Wizyjny system diagnostyki stanu elementów mocujących szynę do podkładu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper presents an attempt of application of image processing algorithms along with neural networks to diagnosis of the state of elements fastening the rail to the sleepers in a railway line. The system allows for detection of the presence or the absence of fastening elements on a basis of the sleeper view and its neighborhood. The system effectiveness is equal to 90%.
PL
Artykuł przedstawia próbę wykorzystania algorytmów przetwarzania obrazów oraz sieci neuronowych do diagnostyki stanu elementów mocujących szynę do podkładu w torze kolejowym. System na postawie obrazu podkładu wraz z podsypką wykrywa obecność lub nieobecność elementu mocującego podkład do szyny. System składa się z trzech bloków: bloku zawężającego obszar poszukiwania elementów mocujących, do obszaru podkładu, bloku określającego cechy charakterystyczne elementu mocującego oraz bloku klasyfikatora (sieci neuronowej). Blok pierwszy przeprowadza segmentację obrazu w oparciu o jego teksturę z wykorzystaniem filtru entropijnego w celu wyodrębnienia podkładu z analizowanego obrazu. Blok drugi wykorzystując dwuwymiarową transformatę falkową z falką Coif1 wydobywa cechy charakterystyczne elementów mocujących szynę. Blok trzeci w oparciu o wydobyte cechy przeprowadza klasyfikację - element mocujący dobry, uszkodzony bądź jego brak. Jako klasyfikator została użyta sieć neuronowa hybrydowa. Skuteczność zaproponowanego rozwiązania wyniosła 90%.
Wydawca
Rocznik
Strony
1605--1607
Opis fizyczny
Bibliogr. 7 poz., rys., wykr., wzor
Twórcy
autor
autor
  • Technical University of Radom, Faculty of Transport and Electrical Engineering, Malczewskiego 29, 26-600 Radom, Poland, bojarczpp@wp.pl
Bibliografia
  • [1] Bovik A.: Handbook of image and video processing. Academic PressSan Diego, 2000.
  • [2] Bojarczak P., Lesiak P.: Application of neural networks into automatic visual diagnostic of railway wooden sleepers. Międzynarodowa Konferencja Naukowa Transport XXI wieku, Białowieża 2010. Logistyka 4/2010 (płyta CD).
  • [3] Bojarczak P., Lesiak P.: Zastosowanie hybrydowej sieci neuronowej do klasyfikacji uszkodzeń drewnianych podkładów kolejowych, Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej, Transport, zeszyt 78, 2011.
  • [4] Bishop C: Neural networks for pattern recognition, Oxford University Press, 1996.
  • [5] Daubechies I: Ten lectures on wavelets, SIAM Press, 1988.
  • [6] Mallat S: A theory for multiresolution signal decomposition:the wavelet representation, IEEE Trans PAMI, 1989 vol. 11.
  • [7] Haykin S: Neural networks a comprehensive foundation, Prentice Hall Press, 1996.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BSW4-0108-0046
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.