%0 Journal Article
%T 融合纹理结构的潜在狄利克雷分布铁路扣件检测模型
%A 刘甲甲
%A 李柏林
%A 狄仕磊
%J 计算机应用
%D 2016
%R 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0574
%X 摘要 针对潜在狄利克雷分布(LDA)模型忽略图像结构的问题,提出一种融合图像纹理结构信息的LDA扣件检测模型TS_LDA。首先,设计一种单通道局部二值模式(LBP)方法获得图像纹理结构,将单词的纹理信息作为标注,用单词和标注的联合分布反映了图像的结构特点;然后,将标注信息嵌入LDA,由单词和标注共同推导图像主题,改进之后的主题分布考虑了图像结构;最后,以该主题分布训练分类器,检测扣件状态。相比LDA方法,正常扣件与失效扣件在TS_LDA主题空间中的区分度增加了5%~35%,平均漏检率降低了1.8%~2.4%。实验结果表明,TS_LDA能够提高扣件图像建模精度,从而更加准确地检测扣件状态
%K 纹理结构
%K 视觉单词
%K 单词标注
%K 潜在狄利克雷分布模型
%K 铁路扣件检测
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract19026.shtml