[发明专利]一种基于图像处理的踏板检测方法及系统有效
| 申请号： | 201810446977.4 | 申请日： | 2018-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN108629349B | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 杨晨;孙新学;宋亚军;向宏义 | 申请（专利权）人： | 北京环境特性研究所 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京格允知识产权代理有限公司 11609 | 代理人： | 周娇娇;张沫 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于图像处理的踏板检测系统及方法，其中方法包括以下步骤：图像采集步骤、采集踏板落下和收起状态的图像作为训练样本，并采集待检测时刻踏板的图像作为测试样本；分类器训练步骤、提取训练样本中每个图像的方向梯度直方图信息构成特征向量；选择SVM分类器核函数，并使用提取的训练样本训练SVM分类器；踏板检测步骤、提取测试样本的图像的方向梯度直方图信息构成特征向量，并利用所述SVM分类器判断为踏板落下或收起的状态。本发明通过采集踏板图像，提取方向梯度直方图信息，构成特征向量，利用SVM分类方法特征向量进行分类，从而实时监控踏板收放状态，防止与过往列车发生蹭车事故，提升动车检修平台安全裕度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图像 处理 踏板 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于图像处理的踏板检测方法，其特征在于，包括以下步骤：图像采集步骤、采集踏板落下和收起状态的图像作为训练样本，并采集待检测时刻踏板的图像作为测试样本；分类器训练步骤、提取训练样本中每个图像的方向梯度直方图信息构成特征向量；选择SVM分类器核函数，并使用提取的训练样本训练SVM分类器；踏板检测步骤、提取测试样本的图像的方向梯度直方图信息构成特征向量，并利用所述SVM分类器判断为踏板落下或收起的状态。
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