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针对高速铁路接触网支撑装置中开口销缺失、松脱和张角不足问题,提出两种基于灰度分布特征的检测判据。在定位阶段,依据斜腕臂及其连接处的线特征,对斜腕臂进行Hough直线检测并提取其两侧边缘的斜率特征,实现斜腕处开口销的初定位,利用PBoW模型对初定位图片进行分类;采用SIFT算法准确定位非斜腕处开口销。在检测阶段,使用Hough累加矩阵提取连接处螺钉的圆形特征,对销钉所处的圆环区域实现精确提取;针对圆环内无其他零部件遮挡和干扰情况,根据圆环内非连通区域分布规律给出表面开口销缺失和张角不足检测判据;根据销钉受力部分和两端非受力部分的灰度分布,给出双耳下方开口销不良状态检测判据。实验表明,本文方法能够较准确地实现多位置开口销不良状态的同时检测。 相似文献
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《铁道学报》2017,(2)
针对高速铁路接触网支撑结构中旋转双耳耳片断裂故障难以检测的问题,提出一种HOG(histogram of oriented gradients,梯度方向直方图)特征与二维Gabor小波相结合的图像检测方法。为实现旋转双耳在待检测图像中的定位,利用其正负样本的HOG特征对线性SVM分类器进行训练,对检测窗口内是否包含旋转双耳进行判别。为实现耳片断裂故障的可靠诊断,利用二维Gabor小波变换能量值对图像中的边缘信息进行筛选,进而对耳片断裂故障引起的故障裂痕进行识别。实验结果表明,本文提出的方法能在复杂的接触网支撑与悬挂装置图像中准确识别发生耳片断裂故障的旋转双耳部件,检测结果不受拍摄距离、拍摄角度以及曝光度等因素的影响,具有较高的使用价值。 相似文献
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在高速铁路接触网支撑与悬挂装置中,等电位线起到保证定位管与定位器间可靠电连接的作用。当其发生散股故障时,会对定位器支座造成电化学腐烛,甚至导致定位器与支座连接处断裂脱离,影响行车运行安全。针对高速铁路接触网支撑装置等电位线散股问题,提出一种基于级联Faster R-CNN目标定位的等电位线不良状态检测方法。通过分析接触网4C检测车采集到的接触网支撑及悬挂装置图像,利用第一级Faster R-CNN获得定位器支座部件特征并实现定位;利用第二级Faster R-CNN学习等电位线散股故障特征;通过对比分析等电位线正常及故障占比,实现等电位线正常与故障分类。实验表明,本方法能够较准确地实现等电位线不良状态检测,测试集识别准确率达到94.5%。 相似文献
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《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》2019,(4)
针对接触网支撑装置图像(4C)中出现频率最高的管帽缺失故障,提出了一种基于几何特性的定位算法,实现了管帽区域的准确定位。首先对现场图像进行预处理;然后利用搜索阈值法二值化实现对支撑装置银色镀锌区域的提取;利用区域中心算法和最近像素定位法实现腕臂直线提取;最后根据支撑装置几何特性实现管帽区域的定位。实验表明,提出的定位算法能在复杂的接触网支撑装置图片中准确定位管帽区域。定位结果不受旋转、尺度、光照、支撑装置正反定位及图像中支撑装置主体结构是否完整等因素的影响,具有较高的实用价值和研究意义。 相似文献
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《铁道学报》2017,(9)
针对电气化铁路接触网连接装置中旋转双耳耳片状态检测问题,提出一种基于二代曲波变换的非接触式自动检测方法。为降低复杂背景对后期状态检测的干扰,利用快速鲁棒性特征SURF(Speeded-up Robust Features)匹配方法完成旋转双耳模板与待检测旋转双耳局部不变特征点的匹配,实现双耳快速初识别;然后应用Hough变换实现耳片固有特征识别及耳片精确定位;最后利用二代曲波变换的多方向性和各向异性特点分解耳片局部图像,通过曲波系数分布规律及统计特性判别耳片状态。实验表明,基于二代曲波变换的系统方法能在复杂图像中较准确地识别耳片断裂特征,为旋转双耳的状态检测提供一定参考。 相似文献
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《铁道科学与工程学报》2015,(6)
随着接触网故障检测技术的发展,接触网悬挂状态检测监测装置可得到接触网定位装置的海量高清图像用于线下故障排查。为提高故障检测的效率和准确性,基于图像处理技术,根据定位线夹区域的结构特征设计定位线夹目标区域的检测算法,并通过实际图像数据验证算法的有效性和通用性。该算法对于背景复杂、光照不均、含噪声等现场实际图像均具有良好的适应性,算法检测准确率达90%以上,极大提高了检测效率并为进一步的缺陷检测奠定了基础,具有重要的实际工程意义。 相似文献
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接触网支持装置是接触网悬挂状态检测监测图像分析的关键对象,对支持装置零部件的检测定位是实现缺陷自动分析的基础。针对接触网支持装置零部件种类多、尺寸差异大、存在遮挡、部分零部件相似度高等问题,提出一种融合卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)的接触网支持装置检测方法。在YOLO v5s网络模型基础上,该方法通过CBAM增强接触网支持装置的特征提取,结合BiFPN,实现不同零部件分辨率特征图的融合。利用4C装置获得的图像数据集,开展验证试验。试验结果表明,相对YOLO v5s网络模型,融合CBAM和BiFPN的接触网支持装置检测方法,网络平均精度mAP@0.5提高2.12%;能显著提升小目标检测效果,提高定位的准确性和稳定性,对接触网状态的智能分析有重要意义。 相似文献
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在对接触网悬挂装置状态进行检测时,因为缺少开口销缺失的样本,智能识别难以保证较高的准确率。本文提出了一种基于YOLO v2检测算法与深度降噪自编码网络的接触网开口销缺失识别方法,实现对开口销的定位及定位后开口销图像重构,通过分析重构误差判断接触网开口销是否缺失。试验证明该方法能有效识别开口销缺失情况。 相似文献
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《现代城市轨道交通》2021,(8)
随着接触网故障检测技术的发展,接触网悬挂状态检测系统可得到接触网定位器的海量高清图像用于线下故障排查。为提高接触网定位器底座开口销缺失检测的准确性和效率,基于自编码器无监督网络模型,根据定位装置开口销区域的图像特征设计开口销缺失识别算法,并通过实际现场图像数据验证算法的有效性和通用性。试验分析表明,该算法对于背景复杂、光照不均等现场实际图像均具有良好的适应性,算法检测准确率达90%以上,可提高接触悬挂零部件缺陷检测效率,具有重要的实际工程意义。 相似文献
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以接触网定位装置为研究对象,通过分析其受力状态得出定位管吊线受力与相关参数的关系,为选择定位装置固定方式提供依据,确保设备及行车安全。 相似文献
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针对高速铁路接触网支撑结构中承力索底座裂纹的问题,提出一种利用加速区域卷积神经网络与Beamlet变换相结合的图像检测方法。该方法使用加速区域卷积神经网络实现对承力索底座在待检测图像中的识别定位,然后根据定位的承力索底座图像特点,通过Radon变换等预处理操作对承力索底座疑似裂纹区域精确定位,最后使用基于Beamlet变换的局部链搜索算法快速得到裂纹信息,实现承力索底座裂纹故障的可靠诊断。实验表明:该方法能在复杂的接触网支撑与悬挂装置图像中准确定位识别承力索底座裂纹故障,对拍摄距离、拍摄角度以及曝光度等因素具有很好的适应性,且具有较高的检测效率。 相似文献
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《铁道学报》2015,(11)
随着高速铁路6C检测监测系统技术规范的提出,基于视觉技术的非接触式接触网检测方法越来越受到业内研究人员的重视。为提高接触线上激光斑点跟踪定位的实时性以及测量值的准确性,提出了一种基于均值漂移和粒子滤波算法的接触网几何参数检测的新方法。首先,基于灰度颜色直方图特征分布和接触网"之"字形架构建立光斑目标模型;其次,利用聚类方法对粒子进行聚类,以聚类中心为起点运用均值漂移算法进行迭代计算,对迭代计算的结果利用粒子滤波算法得到光斑目标的图像坐标;然后,将激光斑点在图像坐标系下的坐标进行空间变换,得出接触线的几何参数导高和拉出值在世界坐标系下的测量值。最后,结合检测车在某供电段测试区的实际运行数据,验证了该方法的实时性和准确性。 相似文献