接触网安全巡检系统中的支柱号牌识别算法

针对接触网安全巡检系统中利用支柱号牌进行智能缺陷分析定位的问题,提出了一种支柱号牌识别算法。该算法采用霍夫直线检测实现支柱定位,根据号牌特点实现号牌定位、号牌字符分割算法,最后采用HOG特征和支持向量机(SVM)实现字符识别。该算法识别率较高,对智能缺陷定位具有重要意义。     

图像特征识别的m序列列车定位方法

提出一种图像特征识别的m序列列车定位方法,利用m序列(最大周期线性反馈移位寄存器序列)对轨道上的绝对位置进行编码,系通过安装在列车顶部的摄像机依次拍摄由二进制特征标志组成的轨道位置编码。提出基于虚拟轨迹获取目标图像方法,解决同一二进制特征标志重复采集的问题;提出基于BP(向后传播)神经网络的位置编码识别方法,以处理轨道现场环境干扰严重的问题。不同位置上的编码具有唯一性,以此位置编码值作为地址与车载数据库位置信息进行对比,来实现定位。试验结果表明,该方法可以有效地实现列车定位。     

基于深度自编码网络的接触网开口销缺失识别

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。     

一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法研究

提出一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法,该方法包括车号定位、片段聚类与车号识别3部分.基于连通体分析技术,提出利用货运列车车号字符间特定的几何比例关系有效地定位车号区域;在车号定位基础上,利用视频序列时空冗余信息建立帧信息补正模型,对部分定位错误帧图像进行补正并通过片段聚类方法将包含相同内容的车号视频序列进行切分;利用概率神经网络训练车号联合识别决策器,对可能包含同一车号的多帧图像进行联合识别,有效提高车号识别的准确率.通过在实际货运列车视频数据集上进行测试验证,本文算法对所有帧图像的平均车号识别准确率高于90％,优于传统基于静态图像处理的车号识别方法.     

基于加速区域卷积神经网络的高铁接触网承力索底座裂纹检测研究

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。     

复用式多型行波技术的高速电气化铁路接触网故障测距研究

准确的测量高速电气化铁路接触网线路故障点的位置,不仅对牵引供电系统具有重要意义,而且也对铁路运输具有重要影响。根据行波传输理论以及行波测距的特点,研究一种A/C/D/E多型行波复用式测量接触网故障的测距方法,并结合小波分析、求导算法、改进型求导算法、模极大值法等综合分析不同方式的行波法测距结果,实现对故障行波与干扰行波的准确识别,提高了接触网线路发生故障时的精确定位。经模拟试验、现场测试、实时在线运行,通过故障行波测距装置对实际故障点的定位情况及波形分析,验证了该技术在高速电气化铁道接触网故障测距定位的实际使用效果。且不受接触网短路型式的影响,定位准确,精度能够得以保证。     

基于卷积神经网络的接触网支柱号识别方法研究

接触网支柱号是铁路供电部门现场运营维护的重要定位参数。基于卷积神经网络的接触网支柱号自动识别方法结合接触网图像的实际特点,对视频图像进行了归一化图像预处理,并对实际的支柱图片进行了卷积神经网络的训练,在支柱号识别确定的过程中考虑了接触网支柱号的分布特点,提高了支柱号识别的准确性。利用实际线路数据进行测试,取得了较好的识别精度和较快的识别速度。通过实验验证,该方法能够辅助铁路基础设施检测系统中缺陷的定位,指导现场运营维修。     

基于接触网成像技术的绝缘子故障检测方法

在电气化铁路接触网设备中,绝缘子是最易发生故障的零部件之一。文章运用接触网成像检测图片,采用SVM分类器,基于HOG特征对接触网成像数据中的绝缘子进行初步定位,再使用局部二值化实现绝缘子精确定位。针对绝缘子破损缺片、闪络放电、附着异物等3种典型缺陷,分别设计了故障识别算法,且该方法已在中国铁路广州局集团有限公司部分线路中进行实测,效果良好。     

一种基于深度神经网络的腕臂底座开口销缺失检测算法

在接触网装置故障中,腕臂底座(包含平腕臂底座和斜腕臂底座)开口销缺失较常见,包括横向和垂直销钉开口销缺失两种.为对腕臂底座开口销缺失缺陷进行自动识别,本文提出一种基于深度神经网络的腕臂底座开口销缺失检测算法:首先采用YOLO算法对原始大图进行一级定位得到腕臂底座区域,然后对腕臂底座区域进行二级定位得到开口销区域小图,最后采用CNN(卷积神经网络)分类算法对横向和垂直开口销小图进行分类识别.实验测试证明该检测算法识别准确率高、漏检率低,可对腕臂底座开口销缺失进行有效检测.     

基于级联Faster R-CNN的高铁接触网支撑装置等电位线故障检测

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%。     

基于改进NARX神经网络的接触线表面不平顺与弓网接触力关联分析方法

建立弓网耦合动力学模型,采用软件MATLAB的Simulink模块对该模型进行动态仿真,获取接触线表面不平顺和弓网接触力数据;对接触线表面不平顺和弓网接触力数据进行归—化处理后,分别作为非线性自回归(NARX)神经网络的输入和输出;对传统的贝叶斯正则化算法进行改进,并采用改进的贝叶斯正则化算法进行NARX神经网络权值修正,得到改进的NARX(NARX-IR)神经网络方法;利用NARX-IR神经网络方法进行接触线表面不平顺与弓网接触力的关联分析.采用根均方误差和相关系数,对基于LM算法的BP(BP-LM)神经网络方法、基于传统贝叶斯正则化算法的NARX(NARX-BR)神经网络方法和NARX-IR神经网络方法进行性能评价.结果表明:BP-LM神经网络方法难以描述接触线表面不平顺与弓网接触力的复杂关联关系;不论在训练还是预测中,NARXIR神经网络方法的根均方误差均小于NARX-BR神经网络方法,而相关系数则大于NARX-BR神经网络方法.由此可推断:NARX-IR神经网络方法更适合于分析接触线表面不平顺与弓网接触力的关联关系.     

基于绝对位置编码的列车定位技术

介绍在轨道交通中常用的列车定位技术，分析各种技术的优缺点，提出一种基于绝对位置编码的列车定位技术。利用优序列（最大周期线性反馈移位寄存器序列）对轨道线路上的绝对位置进行编码，当列车在线路上运行时，通过车载阅读器顺序检测设置在轨道线路上的二值标记，在不同位置上读到的标记在移位存储器中构成唯一的位置编码，以此位置编码值作为地址与车载阅读器所处位置的坐标信息相对应，就可以实现列车的绝对定位。二值标记可以根据列车定位精度的需要等间隔或不等间隔布置，既可以对整条轨道线路统一编码，也可以与既有应答器相结合应用，每段应答器之间的轨道线路采用相同的编码。该定位方法具有高精度、高可靠性、低成本、抗干扰能力强的优点。     

基于FPGA和DSP的高速实时轨道巡检图像采集处理系统

基于FPGA和DSP的高速实时轨道巡检图像采集处理系统由光学系统、FPGA模块、DSP图像处理模块及上位机组成.为提升图像采集的质量,提出并设计线阵相机加激光光源的组合方案,用以有效滤除阳光干扰,避免图像过度曝光.针对高速实时采集需求,设计FPGA采集模块,实现巡检图像采集控制和传输.针对实时智能检测需求,开发基于DS...     

高速铁路站场接触网辅助设计关键技术研究与开发

高速铁路接触网设计分为站场和区间设计,而站场设计时线路错综复杂,比起区间设计更加困难.针对站场设计规则和接触网设计数据驱动约束,研究站场接触网数据驱动技术、线路识别关键技术,在.NET平台上用ObjectARX开发包进行二次开发,辅助设计人员进行接触网设计,解决线路识别、支柱布置、支柱对称、数据存储等关键问题.设计人员只需要简单的操作就能在短时间内完成以往耗费大量时间的工作,设计结果满足实际需求,提高了设计效率.     

跨坐式单轨交通轨道梁定位测量及线形检测方法探讨

为了提高跨坐式单轨交通轨道梁安装定位精度,提升轨道梁线形平顺性,提出一种基于轨道梁基础控制网的轨道梁定位测量及线形检测的新方法。介绍了该方法下的轨道梁基础控制网点位设置、测量方法和精度指标分析,以及轨道梁线形检测断面设置、检测点测量、检测数据处理及线形分析的方法。给出了轨道梁定位测量时全站仪的定向方法及精度指标;研发了精密测量基座。实际案例表明,轨道梁基础控制网相对点位精度为±1.5 mm,轨道梁平面定位精度为±3 mm,高程定位精度为±2 mm,验证了该作业方法的可行性,定位安装后的轨道梁符合相关规范的验收要求。     

接触网和轨道同步检测技术研究

将车体振动姿态检测数据引入到接触网检测系统,以消除由车体振动造成的接触网几何参数检测误差。采用接触网检测系统,通过对锚段、支柱、吊弦等关键零部件的识别,实现检测数据定位;,将定位数据与数据库中公里标称信息相关联,可消除轮径定位造成的累计误差,提高轨道检测数据定位精度。基于传统接触网和轨道检测技术,构建同步检测系统,实现接触网和轨道检测数据的共享,对于指导现场维护工作具有重要意义。     

列车监控系统专用电子地图自动生成算法的研究

GPS是近年来得到广泛应用的定位系统,将先进的定位技术应用于铁路站场可实现调车的可视化、智能化监控,有利调车安全,提高调车效率。但是车站股道密集的特点决定了对定位数据高精度的要求,生成一张精确的电子站场图成为实现列车智能化监控的一个必要环节。本文针对调车作业产生大量重复轨迹的特点提出多轨迹融合的方法实现地图自动精确化和更新,并且对定位测量方法及弯轨的表示进行了讨论。初步的实验结果证明了算法的有效性。     

隐蔽空间下超宽带TDOA定位算法研究

针对隧道等隐蔽空间环境复杂,干扰严重,最小二乘位置解算方法定位精度低的情况,研究一种结合最小二乘(Least Square,LS)位置求解方法的BP(Back Propagation)神经网络定位算法。首先基于超宽带(Ultra Wide Band,UWB)系统到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)利用最小二乘法进行位置解算,然后根据解算得到的初始位置进行TDOA测量值修正,BP神经网络基于修正后的TDOA对LS定位结果进行优化。仿真结果表明,该方法可以有效克服非视距误差影响,定位精度大幅提高,且在不同误差环境下具有一定通用性。     

地图辅助定位方法在列车定位中的应用

地图辅助定位是使用道路地图矢量辅助其它手段进行车辆定位的一种方法。本文依据线路平纵断面特征对线路进行单调分段后,建立线路平面和纵断面数字地图数据库,然后以铁路线路平面特征辅助GPS进行列车连续定位,分别推导出直线、缓和曲线以及圆曲线区段的列车位置估算公式。在直线区段将GPS位置信息投影到实际线路上进行列车定位;在缓和曲线上,根据实测当前点曲率以及缓和曲线曲率和全长计算列车的位置;在圆曲线上,提出利用同向切线法实现列车连续定位的方法。文中还探讨了应用纵断面变坡点作为虚拟查询应答器实现单点定位的方法。最后给出列车连续定位的现场实验结果和利用变坡点实现单点定位的仿真结果,验证了方法的有效性。