基于深度学习的TEDS系统车号识别算法研究

发布时间：2017-09-04 05:35

  本文关键词：基于深度学习的TEDS系统车号识别算法研究

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【摘要】：随着我国高速铁路建设的快速发展,动车组的安全运营问题正日益突显出来。动车组动态运行故障图像检测系统(TEDS, Trouble of moving EMU Detection System)作为一项列车健康状态实时监测技术,近两年开始在一些重要的铁路场站逐步推广开来。现有的TEDS系统依赖喷涂在列车两侧的车号来判别车型,建立实时图像与标准车型部件图像间的对应关系,从而通过自动化的图像比对实现故障判决。因此,准确的车号识别是TEDS系统能够正常工作的前提。在某些极端的情况下,动车车号可能会由于光照不均、运动失真、镜面反射等原因,难以现有的图像识别算法提取出来。近年来,深度学习理论成为理论研究和工程应用领域的一个研究热点,被广泛用于大数据的分析与理解。卷积神经网络凭借多层卷积提取特征、权值共享等优势,是深度学习在图像分类、语音识别领域的一个重要模型。论文在分析动车车号图像特点的基础上,重点研究了基于卷积神经网络的车号识别问题,主要工作包括以下三个方面：首先,针对复杂光照下的字符定位问题,论文在研究已有定位算法的基础上,设计了改进的笔划宽度变换算法,实现字符区域的定位。其次,针对非均匀光照条件下的字符分割问题,论文设计了基于灰度校正的列投影算法,从字符区域分割出单一字符。最后,综合考虑数据量、复杂度等因素,从输入、输出、隐藏层结构和激活函数等方面入手,设计了基于卷积神经网络的车号字符识别方案,并对网络的参数调整问题进行了分析。实验表明,经过优化和改进的卷积神经网络,可以实现高效的车号识别任务,对复杂光照下的动车车号识别正确率达到99.22%。
【关键词】：字符识别 深度学习 卷积神经网络 复杂光照
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 铁路列车车号识别的发展10-11
• 1.2.2 深度学习的发展11-12
• 1.3 本文工作与组织架构12-13
• 第二章 深度学习理论与卷积神经网络13-22
• 2.1 人工神经网络与多层感知器13-14
• 2.2 深度学习概念14-16
• 2.3 深度学习网络模型16-18
• 2.4 卷积神经网络18-21
• 2.4.1 卷积神经网络的基本结构19-20
• 2.4.2 卷积神经网络的应用20-21
• 2.5 本章总结21-22
• 第三章 动车车号定位与分割算法设计22-35
• 3.1 处理方案概述22
• 3.2 图像预处理22-24
• 3.3 车号定位模块算法设计24-29
• 3.3.1 常用定位提取算法24-25
• 3.3.2 基于笔划宽度变换的车号定位25-29
• 3.4 字符分割模块算法设计29-34
• 3.4.1 常用图像分割算法29-32
• 3.4.2 动车车号分割算法设计32-34
• 3.5 本章总结34-35
• 第四章 基于深度学习的动车车号识别算法35-49
• 4.1 卷积神经网络车号识别算法设计35-43
• 4.1.1 输入、输出层设计35
• 4.1.2 隐藏层结构的优化设计35-39
• 4.1.3 激活函数设计和网络的学习39-43
• 4.2 实验结果及分析43-48
• 4.2.1 实验数据处理43-44
• 4.2.2 实验环境说明44-45
• 4.2.3 实验结果及分析45-48
• 4.3 本章总结48-49
• 第五章 结论与展望49-50
• 5.1 主要结论49
• 5.2 研究展望49-50
• 参考文献50-54
• 在学期间的研究成果54-55
• 致谢55

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