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基于计算机视觉的铁路棚车门窗开闭状态检测算法研究

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基于计算机视觉的铁路棚车门窗开闭状态检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-15页
  1.1 研究的背景和意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-14页
  1.3 本文主要工作及内容安排第14-15页
第2章 图像预处理及棚车车厢分割第15-31页
  2.1 问题的提出第15-16页
  2.2 实验数据介绍第16-17页
  2.3 性能指标第17页
  2.4 图像预处理第17-21页
    2.4.1 图像滤波处理第17-19页
    2.4.2 图像增强第19-21页
  2.5 车厢分割第21-30页
    2.5.1 基于灰度直方图的阈值分割第22-23页
    2.5.2 基于区域生长法的区域分割第23-25页
    2.5.3 基于车厢结构的边缘分割第25-30页
  2.6 本章小结第30-31页
第3章 棚车车门开闭状态检测第31-52页
  3.1 棚车开门问题第31-32页
  3.2 棚车车门开闭状态检测方案设计第32-35页
  3.3 直线检测第35-46页
    3.3.1 基于组合形态学处理的直线检测第36-40页
    3.3.2 基于Hough变换的直线检测第40-42页
    3.3.3 基于LSD的直线检测第42-45页
    3.3.4 直线检测方案的选择第45-46页
  3.4 直线聚类和定位车门第46-49页
    3.4.1 基于并查集实现的层次聚类第46-48页
    3.4.2 定位车门第48-49页
  3.5 判断棚车车门开闭状态第49-50页
  3.6 实验结果统计与分析第50-51页
  3.7 本章小结第51-52页
第4章 棚车车窗开闭状态检测第52-67页
  4.1 棚车开窗问题第52-53页
  4.2 棚车车窗开闭状态检测方案设计第53-54页
  4.3 检测内窗第54-57页
    4.3.1 直线检测第54-56页
    4.3.2 定位内窗第56-57页
  4.4 检测外窗第57-64页
    4.4.1 基于最小二乘法的椭圆检测第57-59页
    4.4.2 基于Hough变换的椭圆检测第59-61页
    4.4.3 基于SVM分类器的椭圆检测第61-64页
  4.5 实验结果统计与分析第64-65页
  4.6 本章小结第65-67页
第5章 关于铁路货车其它故障检测的探讨第67-73页
  5.1 罐车车盖检测第67-69页
    5.1.1 罐车车盖故障描述第67-68页
    5.1.2 罐车车盖检测方案第68-69页
    5.1.3 罐车车盖检测难点分析第69页
  5.2 敞车车体破损检测第69-72页
    5.2.1 敞车车体破损问题第69-70页
    5.2.2 敞车车体破损检测方案第70-71页
    5.2.3 敞车车体破损检测难点分析第71-72页
  5.3 本章小结第72-73页
第6章 总结与展望第73-75页
  6.1 主要工作总结第73-74页
  6.2 后续工作展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-80页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第80页

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