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基于YOLOv8模型和LSD算法的列车接触网腕臂识别: 收藏
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引用; 《机械设计与制造工程》2024年第2期53卷 125-129页; 作者：奚笑冬顾正隆上海地铁维护保障有限公司上海200025; 针对列车接触网腕臂视觉检测中存在识别精度低、速度慢及腕臂图像易模糊的问题,设计了一种基于YOLOv8模型与LSD算法的接触网腕臂检测系统。首先,引入了YOLOv8目标检测模型,搭建了一种用于检测列车腕臂位置的视觉检测平台;其次,基于HIS...; 针对列车接触网腕臂视觉检测中存在识别精度低、速度慢及腕臂图像易模糊的问题,设计了一种基于YOLOv8模型与LSD算法的接触网腕臂检测系统。首先,引入了YOLOv8目标检测模型,搭建了一种用于检测列车腕臂位置的视觉检测平台;其次,基于HIS颜色空间和图像滤波技术,对图像进行了增强处理,提升了腕臂识别的准确度;然后,基于LSD算法,完成了对接触网腕臂线段信息的提取;最后,根据现场采集的列车接触网图像,对算法的有效性进行了腕臂正反架识别实验验证。; 来源：详细信息评论

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