针对传统钢轨检测方法不能满足线路检修的需要,提出了一种基于计算机视觉的钢轨扣件检测算法,运用投影法和特定区域像素点扫描统计相结合的方法定位扣件位置,使用灰度特征和HOG特征描述扣件特征向量,并利用Chi开方距离分类器进行特征提取。实验结果表明,该算法具有一定的有效性和可行性。
2021-12-24 15:05:23
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本程序中,训练样本集含有30个样本,矢量长度为5,对样本{1,18,11,11,0.5513196}进行K=5的K-最近邻分类.
样本从文件data.txt中读取，程序运行结果显示所有样本以及其类别，待分类样本所属的类别（{1,18,11,11,0.5513196}属于"2"类），以及它的5个最近邻的类别和与它之间的距离。
2021-06-18 11:02:03
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