基于深度学习的接触网吊弦线夹状态识别

针对人工检查接触网吊弦线夹缺陷耗时耗力且效率低下的问题,提出利用深度学习实现吊弦线夹状态分类的方法.首先利用加入特征金字塔和K-means算法改进的Faster R-CNN算法准确地定位到吊弦线夹,然后采用加入SENet注意力机制模块的Inception-ResNet-V2网络对接触网吊弦线夹螺母的缺失、松脱、正常三种...     

顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法

人流量统计对智能安防等领域具有重要研究价值. 针对视频监控系统中人流量统计准确率较低的问题,提出一种顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法,重点研究用于小目标检测的Faster R-CNN （Faster region-convolutional neural network）改进算法、运动目标关联匹配以及双向人流量智能统计等关键技术,根据人头目标的小尺度特点对Faster R-CNN网络结构进行适应性改进,利用图像浅层特征提高网络对于小目标的特征提取能力,通过基于轨迹预测的跟踪算法实现运动目标的实时追踪,同时设计双向人流量智能统计算法,以实现人流量高准确率统计;为证明方法的有效性,在密集程度不同的场景中进行了测试. 测试结果表明:改进的目标检测算法相较于原始算法,在Brainwash测试集和Pets2009基准数据集上的平均准确率分别提高了7.31%、10.71%,视频人流量智能统计方法在多种场景下的综合评价指标F值均能达到90.00%以上,相较于SSD-Sort算法和Yolov3-DeepSort算法,其F值提高了1.14% ~ 3.04%.      

多尺度注意力学习的Faster R-CNN口罩人脸检测模型

针对在佩戴口罩等有遮挡条件下的人脸检测问题，提出了多尺度注意力学习的Faster R-CNN （MSAF R-CNN）人脸检测模型. 首先，为充分考虑人脸目标多尺度信息，相较于原始Faster R-CNN框架，引入Res2Net分组残差结构，获取更细粒度的特征表征；其次，基于空间-通道注意力结构改进的Res2Net模块，结合注意力机制自适应学习目标不同尺度特征；最后，为学习目标的全局信息并减轻过拟合现象，在模型顶端嵌入加权空间金字塔池化网络，采用由粗到细的方式进行特征尺度划分. 在AIZOO和FMDD两个人脸数据集上的实验结果表明:所提出MSAF R-CNN模型对佩戴口罩的人脸检测准确率分别达到90.37%和90.11%，验证了模型的可行性和有效性.      

多尺度特征增强的路面裂缝检测方法

针对路面裂缝检测不完整和分割出现断裂的问题，提出了一种多尺度特征增强的路面裂缝检测网络MFENet,实现端到端的路面裂缝图像检测、分类和分割处理；设计了多尺度注意力特征增强模块，建立了网络模型的上层多尺度特征通道与底层特征通道权重系数之间的映射关系，以提升有效通道的特征输出；基于路面裂缝的坐标信息和像素语义信息在物理位置上的相关性，设计了多语义特征关联模块，实现不同语义信息之间的特征融合增强，并通过特征维度转换实现对路面裂缝图像的前景特征过滤；提出了一种针对深度特征强度进行量化评估的方法，用于提升模型提取特征能力的可解释性。在自采集数据集上的研究结果表明：MFENet对路面裂缝图像检测的平均精准率和平均召回率相比Mask R-CNN分别提升了4.3%和5.4%,相比基线模型RDSNet分别提升了14.6%和14.3%;MFENet对路面裂缝图像分割的平均精准率和平均召回率相比Mask R-CNN分别提升了6.6%和8.8%,相比RDSNet分别提升了8.1%和9.7%;与Mask R-CNN等主流方法相比，MFENet对不同类型路面裂缝图像的检测、分割精度最高。在公开数据集(CFD、C...     

改进SSD模型在高分二号遥感影像中高速公路收费站位提取的应用

以高分二号遥感影像中的高速公路收费站为研究对象，选取了北京、山西、河南、广东、福建5个省市2019年的高速公路收费站点位和0.8 m遥感影像，通过图像预处理、样本标注、裁切、数据增强、样本集划分的步骤制作训练样本集；引入“多尺度特征融合”的方法对SSD目标检测模型进行改进，通过增加“转置卷积”和“拼接”操作，将高层次特征图像的语义特征赋予低层次特征图像，以增强上采样质量与特征融合能力，从而提升了模型对小目标收费站的检测效果；将改进SSD模型用于2019年福建省高分二号影像中的收费站点位提取，沿福建省高速公路路网矢量对影像进行自动切片，将切片输入模型中进行目标检测；保留有收费站的切片，使用非极大值抑制去除多余的检测框，将剩余的检测框的坐标变换为中心点的坐标，可以直接输出得到高速公路收费站的中心点矢量，从而实现对于收费站点位的端到端自动化提取。研究结果表明:改进SSD模型的精度、召回率及二者的调和平均数分别为0.86、0.88和0.87，均优于传统的SSD, VGG, Faster R-CNN和特征金字塔网络模型。可见，对收费站点位的自动提取可以大大提高公路管理者的工作效率，有效满足公路管理者的实际工作需求。      

基于改进的YOLOv3接触网鸟巢检测与识别

接触网上鸟巢对铁路安全稳定运行存在严重威胁。为检测和识别接触网上鸟巢以解决鸟巢对铁路运行造成的不良影响,提出一种改进的YOLOv3算法。首先对接触网鸟巢图像进行前期预处理,去噪等操作能够加强对鸟巢本质特征的提取,数据增强一定程度上避免神经网络的过拟合现象产生。然后在网络结构中加入空间金字塔池化模块,对特征图进行不同尺度的池化操作再拼接,得到固定尺寸的输出,提取鸟巢多尺度特征。最后将衡量预测框与真实框距离的GIoU作为边界框损失函数,模型优化损失同时优化真实框与预测框的重叠度。实验结果表明,该方法在接触网鸟巢检测的平均准确率达到95.1%,在接触网鸟巢检测领域有较高的检测精度,能在复杂的接触网背景下较好的识别检测鸟巢。     

受电弓故障的车载图像识别技术

针对列车在途中因受电弓发生故障而影响运行安全的问题，提出了一种受电弓故障的车载图像识别技术，以实时检测受电弓降弓、变形与毁坏，碳滑板异常磨耗与缺口，弓角变形与缺失故障；基于更快速的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)目标检测框架设计了弓头图像定位目标检测模型，利用残差网络代替原有卷积网络，利用特征金字塔多尺度预测结构构建了候选区域推荐网络，以精准、快速地进行弓头定位和状态检侧；基于掩码区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割框架设计了弓头图像分割模型，并针对性地重新设计了检测头的网络结构与特征图尺寸，以适应受电弓的细长弯曲特征，从而准确、快速分割弓头图像；为了在分割后的二值图中更快速地识别与定位故障，根据受电弓结构尺寸和图像分割模型输出的位置坐标，制定了弓角与碳滑板故障的快速模板匹配策略，并在此基础上编制了详细的故障检测算法与程序。研究结果表明：在相应的数据集上，弓头图像定位目标检测模型的平均检测精度为0.944,平均每帧检测时间为0.029 s,弓头图像分割模型的平均分割精度为0.967,平均每帧检测时间为0.031 s,模板匹配的检测精度为0.985,平均每帧检测时...     

基于TQWT和稀疏表示的滚动轴承故障诊断方法

基于稀疏表示理论,提出了一种采用可调品质因子小波变换(TQWT)的滚动轴承故障诊断新方法,分析了包含早期故障成分的原始采集振动信号的特点和早期故障信号的特性,研究了稀疏表示模型在解决故障特征提取问题和故障类型识别问题的应用;运用TQWT将原始信号转换为一组子带小波系数集,研究了利用迭代收缩阈值算法提取出稀疏小波系数的有效性和谱峭度对故障冲击信号敏感的特性,通过计算各子带信号分量的谱峭度,选取包含故障信息明显的子带小波系数,建立了包含稀疏故障信号分量的故障特征提取方法;利用提取出的故障信号稀疏表示分类模型,实现了基于稀疏表示的滚动轴承故障诊断方法。试验结果表明:在凯斯西储数据集上,提出的故障特征提取方法在剔除干扰成分方面有显著效果,提出方法对于4种类型数据的平均诊断准确率为99.83%,对于10种类型数据的平均诊断准确率为97.73%;与只运用TQWT和迭代收缩阈值算法进行故障特征提取的方法相比,故障诊断精度提高了11.60%,算法运行时间减小8%;在QPZZ-Ⅱ旋转机械平台采集到的振动数据集上,提出的方法对于4种类型数据的平均诊断准确率为100%;与传统小波去噪方法相比,准确率提高了35.67%,算法运行时间减小了7.25%。可见,本文提出的方法可以有效解决滚动轴承故障诊断问题。      

基于机器视觉的路桥裂缝病害自动检测技术

为解决路桥表面因荷载作用、疲劳与腐蚀效应、材料老化以及维修养护不及时等原因产生裂缝病害的问题,进一步提高日常养护工作效率,对机器视觉技术、图像处理技术在路桥裂缝病害检测工作中的应用进行了研究.采用对比分析和数据验证相结合的方法,重点针对利用机器视觉技术实现病害特征提取、特征识别和量化计算算法进行了比较研究.研究结果显示:①采用修正后的Faster R-CNN和深度可分离卷积网络能够有效减少参数数量,实现算法速度和精度的平衡;②采用小波变换滤波和KD树算法相结合的方式能够精确实现裂缝病害的连续特征提取;③基于裂缝的统计特征可快速实现病害分类.基于上述研究成果,提出并研发了一种路桥裂缝病害的自动检测方法,通过在广东省8条高速上的实例验证和模型优化,实现了路桥裂缝病害的自动化检测,精度达到95％,大幅度地提升了检测效率,有助于提高路桥的安全运行水平.     

基于双路神经网络融合模型的高速公路雾天检测

高速公路天气状况实时监察对于高速行车安全具备重要意义,然而气象检测只能对大范围区域的气象情况进行预报,不能满足高速行车各个路段气象情况实时检测的需求. 为此,提出一种基于双路神经网络融合模型的高速公路雾天检测算法. 该算法基于双路深度神经网络融合模型,提取雾天图像的可视深度图以及暗通道图像两种视觉特征,并利用深度神经网络进行建模,获得初步分类结果;然后,再利用均值融合层进行分数融合. 为了全面评测该算法的性能,构建了一个覆盖多个省份高速公路的视频监控雾天数据集（express way fog detection dataset,EWFD）,该数据集能够全面涵盖国内高速公路的天气情况,并在该数据集上做了全面的分析对比实验. 实验结果显示,本文所提出的双路神经网络融合模型的雾天监测算法取得了93.7%的准确率,与国际前沿的检测分类算法101层残差网络（ResNet-101）相比,本文提出的算法准确率提高了10%以上.      

基于图像处理的道路拥堵快速检测研究

提出一种基于图像处理技术的城市道路车辆拥堵程度快速检测算法。为既能加快处理速度又可任意选取有车区域路段,提出人机交互的有车区域检测。利用拥堵图像和通畅图像纹理特性的差异,提出基于纹理分析的车辆密度估计。通过原始图像灰度降级和灰度共生矩阵计算及特征提取,从有车区域图像中提取能够反映车辆密度的能量和熵特征,经过特征值训练得到车辆拥堵判决阈值,实现道路拥堵检测。试验结果证明,该算法检测准确率高达99%,同时算法的处理速度能够满足工程中的实时性要求。     

高速接触网整体吊弦预配

为了减小常规方法计算吊弦长度的误差、严格控制接触线高度、提高接触网的弹性均匀度、实现良好的受流质量,在分析常规吊弦长度算法的基础上,提出了一种新的基于索网找形的有限元法.以一个锚段的接触悬挂为分析对象,以接触线高度为控制目标,建立了承力索的有限元模型.考虑到接触网的典型结构和线路状况,结合现场实际,对模型进行了修正.经过实例验证,按该方法计算的吊弦长度安装后,接触线高度误差控制在±7 mm以内,达到了《客运专线铁路电力牵引供电工程施工技术指南》的要求.     

基于DenseNet结构的轨道暗光环境实时增强算法

车载视觉系统是未来城市轨道交通安全运行的重要保障，列车在封闭环境或夜间运行时所处的弱光照环境会严重影响车载视觉系统的检测效果. 为此，提出了一种针对铁路封闭环境或夜间行车环境下低照度图像的实时视觉增强算法. 该算法以密集连接网络（densely connected network，DenseNet）结构为骨干网建立特征尺寸不变网络，提取图像光照、颜色等信息输出光照增强率图，并基于非线性映射函数调整每个像素的光照强度，通过分级结构将低照度输入图像的曝光率由低层到高层不断增强. 建立的深度学习网络模型采用自监督的方式训练网络参数，利用低照度图像自身特征和先验知识构建损失函数，其由曝光损失、色彩恒定损失及光照平滑度损失3个分量组成. 多种场景下的低照度增强实验结果显示:本文算法能够对输入图像曝光值进行自适应，对低曝光以及高曝光区域动态调整曝光率从而改善低照度图像的可视化效果，处理速度能够达到160帧/s，满足实时性处理的要求；通过在低照度增强前后的轨道分割及行人检测算法性能对比实验证明:所提出的算法能够大大提高暗光环境下的视觉检测效果，在RSDS （railroad segmentation dataset）数据集中轨道分割F值提高5%以上，在轨道场景下行人检测误检率及漏检率均有效降低.      

初始平衡状态的接触网有限元模型

为准确和快速地计算接触网初始平衡状态的吊弦长度、静态刚度、固有频率和模态振型,分别用索单元和梁单元建立了接触网有限元模型.结果表明:单元类型的选择对接触网静态和动态的结果影响可忽略不计;索单元的自由度数目少,可提高计算效率;计算静态刚度和模态振型时,需先确定接触网平衡位置且考虑单元轴向刚度.     

基于小波网络的船舶柴油机燃油系统故障诊断

采用小波变换和BP神经网络的辅助式结合,通过小波变换提取故障特征向量作为BP神经网络的输入值,设计并组建了小波神经网络;利用小波变换模极大值分析高压油管燃油压力信号的奇异性,提取故障特征向量;根据故障采集数据并建立学习样本,通过网络训练建立BP神经网络输入和输出间良好的非线性映射,进而通过特征向量输入BP神经网络来诊断故障。实验数据分析表明:该方法具有良好的诊断效果。     

面向高速公路的公里桩检测及误检改进

公里桩是高速公路的位置信息载体，自动检测公里桩是实现高速公路路面信息定位的前提。针对高速公路公里桩自动检测中存在的问题，通过车载道路巡检设备采集公里桩数据信息，训练公里桩检测模型。结合Hu不变矩法和公里桩独特的图像特征，提出基于二维图像的公里桩自动检测及误检改进方法，为交通标志的日常巡检作业提供新思路。以测试段高速公路为例进行研究，结果表明：YOLOv5s检测模型对公里桩的召回率达到100%,准确率为52.7%,运用Hu不变矩法对检测结果进行误检排除，召回率降低5.6%,准确率提升35.7%,检测速度和精度能够满足实际巡检需求，并可为其他目标物检测定位提供帮助。     

一种基于几何约束的轨道提取方法研究

针对基于Hough变换或螺旋曲线模型的视觉轨道检测方法存在的不足,本文提出了一种基于几何约束的轨道提取方法.该方法利用摄像机和轨道平面之间的成像关系近似满足单因矩阵的特点,利用逆透视映射(IPM)将输入图像转换为Bird-view图像,并采用一种改进的边缘检测方法进行边缘检测.然后将二值化的边缘图像在垂直方向上分割为多个区段,在每个区段上,利用先验知识生成的系列模板图像,对分段IPM图像进行去噪处理和Chamfer距离变换后进行距离匹配检测,将轨道检测转换为一个二维匹配搜索过程.在分段检测结果的基础上,进一步利用曲线拟合得到边缘图像中完整的轨道曲线方程.该曲线方程通过已知的单因矩阵转换为原始图像中的曲线描述,实现在原始图像中的检测和定位.实验验证了所提方法的可行性和可靠性.     

一种交流电机故障诊断中的特征提取与强化

为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了一种故障特征提取与强化的新方法.即在对所采集的交流电机振动加速度信号进行数据预处理之后,用盲源分离方法进行独立振动源的分离,然后采用小波包分析方法进行特征提取,并进行特征频带的简化及特征强化处理,特征强化后的数据作为交流电机故障诊断模型的输入.该方法通过对振动加速度信号进行分离,能够分离出混合信号中的独立振动源,提高了故障特征提取的正确率和准确度;通过对特征频带化简,减少了故障诊断模型的输入,进而简化了模型的结构;特征强化使模型能够更有效地识别故障状态.     

基于深度时频特征的机车轴承故障诊断

针对现有机车轴承诊断方法存在故障特征提取不理想、诊断精度低等问题,提出了一种基于深度时频特征的机车轴承故障诊断新方法;利用双通道一维和二维卷积神经网络(CNN)分别对输入的一维原始信号和连续小波变换(CWT)提取的二维时频信号进行深度特征提取;为使输入的一维原始信号简单而有效地反映出信号在时域的全局特征,上通道使用一维CNN,为使输入的二维时频域信号能多角度地反映出信号的细微局部变化,下通道使用二维CNN;在融合层中将上下通道特征自动融合成一个新的深度时频特征,并将提取到的深度融合时频特征经归一化指数函数进行故障分类识别;在此基础上,分析了某局机务段实测的7种机车轴承数据,验证了本文方法的实际工程应用价值。研究结果表明:基于深度时频特征的机车轴承故障诊断方法对7种机车轴承故障的平均诊断精度达到了100%,与一维CNN模型、二维CNN模型和支持向量机(SVM)模型相比,平均诊断精度分别提高了0.7%、1.9%和2.2%;本文方法提取的深度时频特征中每类故障分布间隔规则有序,类内间距很小,而单个一维CNN模型和二维CNN模型提取的特征的每类故障分布间隔不规则,类内间距较大,说明基于深度时频特征的机车轴承故障诊断方法提取深度特征的能力优越,是一种解决机车轴承故障诊断问题的有效模型。      

基于整数提升小波变换的盲数字水印算法

结合实际应用的需要,提出了一种基于整数提升小波变换的盲数字水印算法.该方法利用提升结构的带参数整数小波变换,可以在降低运算复杂度的同时,提高嵌入水印图像的质量.而且通过Arnold变换和设置一些参数为密钥,增强水印的安全性.水印的提取不需要原始图像和标准水印,更适合应用于网络环境.实验表明,该算法嵌入的水印具有较理想的安全性和较强的抗攻击能力.