彭丹
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：北京交通大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于轨边图像SURF特征的动车底部件异常检测算法被引量：3
- 2016年
- 动车底部故障自动判定识别一直是列车安全系统的一个重要组成部分。动车底部部件较多,螺栓、盖板等都有可能出现故障,人为检查费时费力,且可能出现纰漏,以往的自动检测故障误判率很高,且不能给出准确的故障类别。因此本文提出了动车底部故障识别系统,该系统在列车轨道处安装若干个摄像头,对摄像头采集的图片进行畸变校正、配准、比对等分析,进而判定列车底部是否存在故障和故障位置、种类。经模拟验证,该系统可以检测出螺栓丢失和盖板丢失等故障。
- 彭丹周航
- 关键词：动车故障识别
- 基于关联光流法的农田昆虫检测算法
- 2014年
- 探索了一种通过对特定昆虫颜色的关联分析模型而建立起的光流估计跟踪算法,用于检测农田害虫的数量,并进行一定的运动跟踪.该方法考虑了农田的具体环境特征,针对光照环境的变化增加了光流参数和搜索窗的调整,并且考虑了摄像头采集数据质量变化情况下的跟踪优化.对于光流向量进行了适当的优化,加入了关联区域块的设定.与传统算法相比本方法能够达到较好的跟踪水平,克服一定程度的遮挡和丢帧,利于对昆虫的准确检测与定位.
- 周航王忻彭丹陈后金
- 关键词：光流法农田昆虫
