cnn裂缝识别

• 论文 | 基于多传感器集成的无砟轨道轨道板裂缝与离缝自动检测装置
• 作者 | 寇东华
• 期刊 | 中国铁路
• 时间 | 2020

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该文章从应用层面描述了轨道板裂缝检测整体的硬件布局、检测流程，而且该文的方法已经付诸实践，在轨道上完成了测试实验。

• 文章首先描述了裂缝和离缝：
• 其次列出了该装置硬件组成：
  

裂缝的检测部分：

• 采用图像配准融合算法将多个相机采集的轨道平面图像拼接为单个轨道板完整图像（横向），图像拼接时先进行图像校正，而图像校正需要获得相机参数标定，该文章通过平面标定模板进行标定。
• 之后进行纵向拼接，将整段轨道板图像拼接在一起。

• 在裂缝的自动识别方面该文章并未给出仔细描述，只是提到使用深度学习卷积神经网络模型来实现。
• 另外关于离缝检测使用了线结构激光传感器、三维点云技术，不在我的Care范围内。

Comments：

• 该文章属应用技术，本不该在仔细阅读范围内，但由于第一次遇到可以投入实践的整体设备和技术，为了了解整体的装置结构和流程，还是进行了仔细阅读，其中关于离缝的部分自动忽略。
• 该文章中的图像拼接可以很好的实现某段铁路的三维模型建立以及裂缝检测结果统计显示，另外若以该装置进行检测裂缝，由于位置固定，明显可以根据ROI直接分割出裂缝检测过程中的障碍物，减小了裂缝识别的难度。
• 该文章立足于应用，以该硬件为蓝本为我之后的裂缝识别提供了想象空间和发挥空间。