高速铁路场景图像分割与识别算法研究

"高速铁路场景的分割与识别算法" 本文提出了一种自适应的图像分割与识别算法，用于实现高速铁路周界侵限检测系统自动识别轨道区域的功能。该算法计算每个场景的直线特征极大值以调节自适应参数，并提出了新的基于边界点权重及区域面积的聚类组合规则，将碎片化区域快速组合成局部区域。 首先，本文对高速铁路场景图像进行了预处理，提取了图像的边缘特征，然后使用基于边界点权重及区域面积的聚类组合规则对图像进行分割。该方法可以将碎片化区域快速组合成局部区域，提高了图像分割的精准度。 其次，本文使用卷积神经网络对图像进行识别。为了提高特征图的差异性，本文对卷积核进行了预训练，并在损失函数中增加了稀疏项。在不使用显卡的前提下，本文的算法在像素准确率、计算时间和网络参数方面都取得了优异的结果。 在高速铁路周界侵限检测系统中，本文的算法可以自动识别轨道区域，提高了系统的自动化程度和工作效率。本文的研究结果对高速铁路周界侵限检测系统的发展具有重要的意义。 图像处理技术是计算机视觉和机器学习领域的核心技术之一。图像处理技术可以对图像进行预处理、特征提取、图像分割、目标识别等操作。本文的算法使用了基于边界点权重及区域面积的聚类组合规则对图像进行分割，并使用卷积神经网络对图像进行识别，这些技术都是图像处理技术的重要组成部分。 卷积神经网络是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。卷积神经网络可以自动学习图像的特征，提高了图像识别的准确率。本文的算法对卷积核进行了预训练，并在损失函数中增加了稀疏项，以提高特征图的差异性。 高速铁路周界侵限检测系统是铁路安全检测的重要组成部分。该系统可以自动检测铁路周界的侵限情况，提高了铁路的安全性。本文的算法可以自动识别轨道区域，提高了铁路周界侵限检测系统的自动化程度和工作效率。 本文的算法可以自动识别高速铁路场景的轨道区域，提高了铁路周界侵限检测系统的自动化程度和工作效率。本文的研究结果对高速铁路周界侵限检测系统的发展具有重要的意义。