局所二値パターンに基づく深層掘削アルゴリズムおよび多特徴融合アルゴリズムは、鉄道トンネルの漏線クリップ特徴抽出に効果的な方法であるが、記述子の表現力不足および特徴次元の高さという問題がある。階層的連続勾配二値パターンを提案し、クリップ輪郭特徴のスケール変換を可能にし、記述子の特徴次元を低減して故障クリップ画像の分類精度を向上させる。まず、改良された中心対称局所二値パターンとグローバルグレースケール平均に基づく適応閾値を用いて、サンプリング円領域の勾配方向特徴を計算し、完全な初期勾配方向特徴マップを得る。次に、この特徴マップで2回の連続ダウンサンプリング反復を実施し、それぞれのダウンサンプリング特徴マップから連続勾配特徴を抽出する。最後に、異なる2層の連続勾配特徴を連結して記述子とし、サポートベクターマシンを用いて漏線クリップ画像の故障検出タスクを完了する。実験結果は、本論文で提案したアルゴリズムのリコール率と適合率がそれぞれ0.923および0.857に達し、局所二値パターン、中心対称局所二値パターンおよびこれら一連の多様な変種アルゴリズムに比べて明確な優位性があることを示した。

故障検出;漏線クリップ;スケール変換;連続勾配;局所二値パターン