국소 이진 패턴 기반의 심층 채굴 알고리즘과 다중 특징 융합 알고리즘은 철도 터널 누수 케이블 클립 특성 추출에 효과적인 방법이지만, 기술자의 표현력이 약하고 특징 차원이 너무 높은 문제가 있다. 층별 연속 그래디언트 이진 패턴을 제안하여 클립 윤곽 특징의 스케일 변환을 구현하고 기술자의 특징 차원을 줄여 고장 클립 이미지의 분류 정확도를 향상시킨다. 먼저 개선된 중심 대칭 국소 이진 패턴과 전체 글로벌 그레이 평균값에 기반한 적응 임계값을 이용해 샘플링 원 영역의 그래디언트 방향 특징을 계산하여 완전한 초기 그래디언트 방향 특징 지도를 얻는다. 그런 다음 이 특징 지도에서 두 차례 연속 다운샘플링 반복을 수행하고 각각 이 두 다운샘플링 특징 지도의 연속 그래디언트 특징을 추출한다. 마지막으로, 서로 다른 두 계층의 연속 그래디언트 특징을 연결하여 기술자로 사용하고, 서포트 벡터 머신을 이용해 누수 케이블 클립 이미지의 고장 탐지 작업을 완성한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘의 재현율과 정밀도가 각각 0.923과 0.857에 도달했으며, 국소 이진 패턴, 중심 대칭 국소 이진 패턴 및 이 계열의 다양한 변형 알고리즘과 비교해 뚜렷한 우위를 보였다.

고장 탐지; 누수 케이블 클립; 스케일 변환; 연속 그래디언트; 국소 이진 패턴