10.3969/j.issn.1001-4632.2017.04.02
基于优化蚁群算法的钢轨轮廓识别
针对传统蚁群算法在钢轨图像识别中存在的问题,对蚁群算法进行4个方面的优化.初始化过程优化:采用一维Logistic混沌映射序列非线性迭代方程,使蚁群的初始化分布更加均匀,以避免大量的无关运算;搜索过程优化:在蚁群的搜索初期采用随机搜索策略,根据图像灰度梯度值自动设置阈值,初步确定图像中钢轨边缘的像素点,然后建立区域搜索模型,以进行钢轨边缘的精确搜索和描绘;搜索步长优化:在搜索初期,采用大步长随机搜索策略识别钢轨边缘的像素点,然后利用小步长区域搜索策略对钢轨边缘像素点做更精确地识别,从而实现钢轨轮廓的精确识别,并减少了搜索时间和算法的收敛时间;信息素更新策略优化:每完成1次搜索,根据自动设置的信息素最大、最小浓度值更新信息素,防止陷入局部最优.对实际采集到的直线和曲线线路上的钢轨图像分别用Canny边缘检测算子、传统算法和优化算法进行钢轨轮廓识别的对比试验,结果表明:优化算法具有更好的健壮性和识别效率.
蚁群算法、钢轨识别、边缘检测、混沌向量、搜索策略、信息素
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U216.3;U213.4(铁路线路工程)
中国铁路总公司科技研究开发计划;甘肃省青年科技基金
2017-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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