基于深度学习的TFDS货车故障图像智能识别算法研究

货车关键部件故障的准确识别对车辆的运用工作非常重要。目前主要依靠动态检车员基于TFDS系统所获取的图像进行人工分析,耗费大量人力、物力,分析效率较低,并且易出现故障漏报,对车辆的运行安全造成隐患。文章提出了基于深度学习的目标检测加部件故障识别的两阶段车辆故障识别算法,通过对标注的图像进行模型训练,实现车辆故障的智能识别。该算法已经在中国铁路郑州局集团郑州北车辆段完成有效性的验证,结果表明,该算法可实现对车辆部件的准确定位、故障自动识别及结果的综合分析,有效提升了TFDS系统的故障识别准确率,大幅降低了漏报率,对于提高货车车辆运用工作的智能化水平,保障运行安全具有重大意义。     

货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量自动化评价方法研究

通过对货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量评价现状的分析,提出了采用自动化评价方法实现对货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量进行无参考量化评价的思路,可为建立我国铁路货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量评价标准奠定基础.     

基于线阵扫描技术的货车故障轨边图像检测系统

针对采用面阵相机的货车故障轨边图像检测系统(TFDS)存在的不足,研究了线阵扫描技术在TFDS系统中应用的原理和构成,并进行了现场运用分析。     

基于数字图像分析的铁路货车闸瓦插销窜出故障自动识别方法

本文基于数字图像分析技术,提出一种TFDS铁路货车闸瓦插销窜出故障的自动识别方法。算法对原始输入图像进行必要的区域定位、直方图均衡化、去噪等预处理;针对处理后的闸瓦插销的图像,设计适合其形状、纹理和位置3个方面特征的梯度方向直方图来描述闸瓦插销的特征向量;提取特征向量输入到已经训练好的线性可分支持向量机分类器模型中进行故障判断和自动识别。实验数据证明了该识别算法的稳定性、可靠性和实用性。     

成果信息

货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)该系统是一套集高速数字图像采集、大容量图像数据实时处理精确定位技术,模式识别技术,智能化、网络化和信息化技术、自动控制技术于一体的智能系统,能对货车隐蔽和常见故障进行动态检测。     

铁路货车故障轨边图像检测系统(TFDS)运用中存在的问题及改进建议

货车故障轨边图像检测系统(TFDS)是利用轨边图像自动采集系统动态检查发现列车运行中车辆故障的安全保障设施,是确保铁路运输安全的重要行车设备。本文仅对TFDS运用中出现的问题及改进措施进行了简要探讨。     

TFDS系统在列检运用中存在的问题和对策

介绍了铁路货车故障轨边图像检测系统(TFDS)的组成、原理和功能,并对该系统在实际运用中存在的问题,提出了采用彩色高像素数字摄像机、改进抗阳光成套技术、加装防雨和吹尘装置、增加智能判断货车车辆故障功能相应的对策,以完善系统的各项功能,提高保安全能力。     

关于提高TFDS动态检查质量的探讨

通过分析和探讨货车故障轨边图像检测系统(TFDS)的应用,总结形成了"循迹延伸检查判断法"的方法和技巧,并对如何提高TFDS动态检查质量提出了建议。     

动态检车员作业质量抽查功能的设计

根据铁路货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)的分布特点,本文提出采用网页采集信息技术获取TFDS动态检车员作业信息,通过作业信息比对实现作业质量抽查功能.     

货车运行图像检测系统的实施

介绍了货车运行故障动态图像检洲系统(TFDS)人机分工的作用;分析比较了动态与静态检车故障的差异.     

HDJ-I型货车运行故障动态检测系统

介绍了HDJ—I型货车运行故障动态检测系统(TFDS)的主要功能、特点、组成及工作原理。     

基于HCRD的列车锁紧板偏转自动识别方法

针对货车故障轨旁图像检测系统(TFDS)中锁紧板偏转故障,提出一种基于霍夫变换、Canny边缘检测和形状模板相结合的HCRD(Hough-Canny-Right angle Detection)方法.通过霍夫变化及数学几何模型定位转向架锁紧板部位,再对Canny边缘检测后的边缘图像进行角度特征的检测,整个识别只需要一个形状模板就能实现锁紧板偏转图像高精度自动识别,具有很好的判别能力.采用python编程,平均每张图像识别时间为0.067 s.且锁紧板下边缘处是否有角度特征作为锁紧板是否偏转的判断依据,具有很高的可靠性.实验证明,HCRD方法能精确检测出锁紧板的非正常范围(>5°)的偏转,且具有较好的鲁棒性和抗噪能力.该方法为TFDS故障图像识别提供了一种新的思路.     

关于货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)运用管理的思考

根据货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)检测范围及作业标准、作业流程,结合朔黄铁路肃宁北列检所上行场检修任务的实际情况,提出了TFDS正式运用后作业范围、作业程序、人员配置、应急处理的方案,对TFDS正式运用需解决(明确)的问题提出了相应的措施。     

货车列检实施“人机分工”作业方式探索与实践

通过对郑州铁路局嘉峰货车列检作业场技检作业方式调整为"人机分工"方案的可行性分析与评估,阐述了列检安装货车故障轨边图像检测系统(TFDS)给货车列检作业方式带来的机遇和重大变革。     

TFDS轨边探测站磁钢中断控制板故障分析处理

TFDS是以人机结合的方式对运行货车的故障进行动态检测。如果TFDS发生漏接车故障,将大大增加现场检车员的作业强度,无法保证货物列车的行车安全。TFDS漏接车故障大部分原因都是由于磁钢中断控制板故障造成的。磁钢中断控制板是TFDS轨边探测设备的一个重要板件,其功能是把磁钢发出的电信号转化为控制命令。本文从一个典型的TFDS磁钢中断控制板故障入手,分析了故障原因及处理过程,以期与大家一起交流探讨。     

结合红外线网络平台发挥多种车辆安全监控体系作用

主要论述了以红外线轴温探测网络平台为基础,把货车运行状态监测系统(TPDS)、货车滚动轴承早期诊断系统(TADS)以及货车运行故障图象分析系统(TFDS)等结合起来,加强车辆安全监控体系的构建,保证货车安全正点高速运转,同时也提出了较具体的实施方案,也提到了网络建设中的安全问题。     

复杂场景下铁路货车锁紧板偏转故障检测

结合铁路安全运营的迫切需求,以铁路货车运行故障图像动态检测系统(TFDS)中锁紧板偏转故障检测为研究背景,在无故障目标自动识别模式下对锁紧板姿态进行故障判别。针对锁紧板姿态是否位于正常范围内,提出一种新颖的偏转角度估计方法。算法依据锁紧板轮廓由近直线段组构成,提出采用直线段特征描述物体,形成特征稀疏表达,并对直线段特征采用方向编码方式,在有向Chamfer匹配下实现偏转角度估计,整个过程仅需一个模板。实验证明该算法能有效识别出偏转角度位于正常范围内的物体,并具有较好的鲁棒性和准确性。     

TFDS系统在运用中存在的问题和改进措施

本文根据货车运行故障动态图像检测系统运用的相关要求,结合郑州北车辆段商丘西运用车间TFDS试运行情况,分析了该系统在使用中存在的问题,提出了相应的改进措施。     

对TFDS货车运行故障动态图像检测系统运用情况的初步探索

针对货车运用工作存在问题，西安铁路局安装了货车运行故障动态图像检测系统（TFDS），该系统采用高速摄像机对货车进行在线监测，提取关键部位的图像，通过网络传输到列检分析中心，采用人机结合的方式对图像进行分析，及时发现故障，提高了列检效率，改善了作业条件。现介绍该系统在西安铁路局的基本使用情况及取得效果，对下步工作提出意见和建议。     

TFDS集中作业系统的设计与实现

针对货车故障轨旁图像检测系统（TFDS，Trouble of moving Freight car Detection System）探测站存在的作业量不均衡、作业关系未有效利用、作业质量差异较大等问题，基于数据传输、数据挖掘、智能判别等技术，将多套TFDS采集的图像和列车信息进行统一存储和任务的智能分配，实现智能管理、作业联控、信息传递等功能。该系统在中国铁路郑州局集团有限公司上线以来，运行效果良好，故障发现效率提升20%以上，为车辆系统深化改革创造了条件，为专业化管理提供了技术支持。