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公开(公告)号:CN112308824B
公开(公告)日:2023-01-20
申请号:CN202011129409.5
申请日:2020-10-21
IPC分类号: G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/764 , G06V10/44
摘要: 本发明提供了一种基于轨道几何检测数据的曲线半径分类识别方法及装置,该方法包括:根据轨道台账数据和轨道几何检测数据,制作曲线半径识别标准数据库;对多条曲线的多个分段数据分别进行多维度特征提取和曲线半径类别标注;基于多维特征向量和标注的曲线半径类别,训练稀疏约束的Lp范数LDA模型,在训练时对模型的参数进行迭代求解,获得稀疏约束的Lp范数LDA模型的投影向量,对每个分段数据的多维特征向量进行高维映射,获得分段数据的多维特征向量对应的曲线半径类别;在获得新的轨道几何检测数据后,提取其多维特征向量并输入至训练好的稀疏约束的Lp范数LDA模型中,获得曲线半径类别。本发明对曲线半径进行分类识别的准确度高。
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公开(公告)号:CN112308824A
公开(公告)日:2021-02-02
申请号:CN202011129409.5
申请日:2020-10-21
摘要: 本发明提供了一种基于轨道几何检测数据的曲线半径分类识别方法及装置,该方法包括:根据轨道台账数据和轨道几何检测数据,制作曲线半径识别标准数据库;对多条曲线的多个分段数据分别进行多维度特征提取和曲线半径类别标注;基于多维特征向量和标注的曲线半径类别,训练稀疏约束的Lp范数LDA模型,在训练时对模型的参数进行迭代求解,获得稀疏约束的Lp范数LDA模型的投影向量,对每个分段数据的多维特征向量进行高维映射,获得分段数据的多维特征向量对应的曲线半径类别;在获得新的轨道几何检测数据后,提取其多维特征向量并输入至训练好的稀疏约束的Lp范数LDA模型中,获得曲线半径类别。本发明对曲线半径进行分类识别的准确度高。
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