适用于无砟轨道的TEDS系统设计与实现

本文介绍研发的新型动车组运行故障图像检测系统TEDS设备满足无砟轨道道床上的安装需要和动车组安全运行的要求,符合中国铁路总公司《动车组运行故障图像检测系统(TEDS)探测站设备暂行技术条件》(铁总运[2015]242号)的技术标准,经实际使用检验取得预期效果。     

动车组运行故障图像检测系统(TEDS)运用研究与思考

动车组运行故障图像检测系统(TEDS)是动车组运用安全保障的重要辅助设备。介绍TEDS设备特点及具体联网技术方案,从设备自身方面和现场运用方面具体分析TEDS存在的问题,并提出下一步工作建议。     

基于卷积神经网络的动车组行车安全图像缺陷检测与分割

动车组运行故障动态图像检测系统TEDS在客运专线安装部署,为动车组安全运行提供保障。针对TEDS缺陷自动检测精度低的问题,提出基于卷积神经网络的TEDS缺陷检测与分割模型,采用特征金字塔网络提取缺陷的多尺度融合特征,采用可改变感受野的可变形卷积DCN适应缺陷形态的多样性。TEDS缺陷检测任务中缺陷数量远小于背景数量,采用在线困难样本挖掘OHEM筛选出困难样本,重新输入预测网络以平衡正负样本的比例。通过对几个动车段的TEDS图像数据进行试验分析,结果表明该模型的准确率、召回率优于传统方法。另外,迁移学习试验结果验证了模型的泛化能力,且该模型可以实现缺陷的精准分割。     

基于多源数据分析的TEDS故障识别技术研究

单点运行的动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）故障自动识别功能存在识别准确率不足，误判率高的问题。为此，提出了一种基于多源数据的动车组故障图像识别方法，以联网运行的TEDS数据为基础，结合传统的差异检测法，对不同空间与时间TEDS采集的同一列车图像进行多源数据融合与权重差异计算，实现了动车组车体异常部位的检测。试验表明，该方法建立了更为准确的对比参考源，减少了环境对成像内容的影响，能够提高动车组运行故障自动识别率，降低误报率。     

基于改进YOLOv2的动车组裙板螺栓检测

目前,动车组运行故障图像检测系统(TEDS)采集的动车组关键部位图像主要由人工判别,为提高裙板螺栓检测效率,提出一种基于改进YOLOv2的运行动车组裙板螺栓丢失检测方法.首先,通过K-Means聚类分析待检测螺栓区域目标框尺寸;其次,针对目标区域尺寸相似且较小的情况,在单尺度检测的YOLOv2模型中增加Spa-tial...     

黄石邦柯科技股份有限公司

<正>TEDS动车运行故障图像检测系统评审文号:辆设[2014]108号动车组运行故障图像检测系统(Trouble of moving EMU Detection System,简称TEDS)是利用轨边安装高速相机,采集运行动车组走行部、制动配件、底架悬吊件、钩缓连接、车体两侧裙板、转向架、踏面、轮缘、轮辋等部位图像,采用图像自动识别技术,对图像进行自动异常分析和分级预警,同时利用图像传输技     

影响TEDS及时率的原因分析及对策研究

动车组运行故障图像检测系统(简称TEDS)主要通过在轨边安装的面阵和线阵组合摄像头,对动车组走行部、制动配件、底架悬吊件、钩缓连接、车体两侧裙板等部位图像进行采集并对动车组故障进行分析,TEDS及时率是对通过探测站动车组的分析及时程度的体现。本文从多个方面对影响及时率的原因进行深入分析并制定相应的整改措施。     

动车组故障轨边图像自动检测系统的设计与实现

动车组故障轨边图像自动检测系统(TEDS)是集高速数字图像采集、大容量图像数据实时处理技术、精确定位技术、模式识别技术、智能化与网络化技术以及自动控制技术于一体的智能系统,可采集运行中动车组车体底部、车体两侧裙板、车辆连接装置、转向架等可视部位的外观图像,并实时传输至监测中心,对图像进行故障识别报警。TEDS系统采用人机结合方式,可及时发现动车组关键部位故障,有助于提高动车组检修作业质量,保障行车安全。     

动车组车辆故障动态图像检测系统(TEDS)运用研究

动车组车辆故障动态图像检测系统(TEDS)是我国第一种在高铁线路上安装的车辆检测设备,介绍了TEDS的设备研制、试验及运用情况,针对设备特点及存在的问题提出相应对策。     

动车组车载信息综合应用系统研究

及时全面掌握动车组运行状态信息、故障信息是提升动车组检修运用水平的重要方法。使用车地通信,能够实时检测动车组运行状态,有效保障动车组的运行安全;对于动车组非实时车载数据的运用,能够有效的提升检修能力,改善动车组检修水平。介绍动车组车载信息系统的发展现状,研究系统总体架构,主要功能及各项关键技术,为动车组车载信息综合应用系统的建设提出了建议。     

用于动车组故障检测的车号识别算法

列车车号是其身份的唯一标识，动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）根据列车车号在图像库中找寻该列车拍摄的历史图像，以其比对现场采集图像，从而实现对运行列车状态的实时监测。然而动车组目前尚未安装射频识别电子标签，鉴于此，利用视频分析技术对动车组车号图像进行自动识别成为亟需解决的问题。文章提出一种基于语义共生概率的模板匹配算法对车号字符进行识别。实验结果表明，本算法对车号的识别正确率和有效性满足铁路总公司的相关要求，保障了TEDS的工作效果。     

用于动车组故障检测的图像识别算法

动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）通过比对现场图像与其历史图像,实现列车运行状态的实时监测和自动报警。由于不同时间采集的图像存在一定程度的差异性,使得单纯基于SIFT特征匹配的故障识别算法误报率较高。为此,本文提出一种自适应融合局部和全局匹配的图像故障识别算法:将图像以车厢为基准对齐配准;基于SIFT特征匹配,通过局部比对粗略定位故障区域;以上述区域为模板,搜寻历史图像以精准定位故障位置。实验结果表明,本算法能有效地分析和预警运行动车组的异常情况,使得系统用户可及时发现重大故障,提升动车运营质量。     

动车段调车防护系统设计方案

针对动车段内调车作业的特点,分析了动车段内设置调车防护系统的必要性。结合工程实际条件,对动车段内调车防护系统功能、原理、设计方案进行了论述,对于指导动车段建设具有参考意义。     

高速动车组自动运行仿真研究

文章以京津高速动车组为实例,开展高速列车自动运行的仿真研究。基于高速动车组的自动运行控制模式,建立高速动车组自动运行的ATP数学模型。对京津客运专线高速动车组运行的启动、限速运行和到站停车进行多方案的仿真计算研究。计算结果与实际运行情况有良好的一致性,表明高速动车组自动运行仿真程序可以为我国高速铁路工程建设提供有效工具。     

下一代高速智能化动车组研发构想

根据对国外下一代高速动车组的调研,基于我国高速动车组的发展现状、关键智能技术,以及智能化高铁发展战略,提出未来高速智能化动车组将基于以太网技术、大容量车-地传输技术、智能化物联网技术、自动驾驶技术及辅助驾驶技术、旅客在途智能化服务技术、智能化运维技术、系统集成融合技术等的发展,在更智能化、更节能、更安全、更经济、更舒适...     

兰新线动车组耐候性技术研究

通过对我国西北地区的环境特点及兰新线建设情况调研,掌握高寒、多风沙运用环境的相关基础数据及规律;在高速动车组防风沙、耐高温、抗紫外线、耐高海拔及长交路运行等技术上取得突破和创新;研究适用于高寒、多风沙等运用环境的高速动车组技术方案;确定速度250 km/h速度等级的耐高寒、抗风沙动车组技术条件。     

基于数字孪生技术的动车组运维管理系统架构研究

借鉴数字孪生技术在产品远程运维中的实践经验,立足动车组运维信息化建设实际情况,分析数字孪生技术动车组运行和检修过程中的应用需求,研究基于数字孪生技术的动车组运维管理系统总体架构,设计数字孪生动车组、数字孪生运用所和数字孪生高级修车间3大应用,实现动车组运维全要素融合展示,保障动车组运行安全,支持精准化运维管理。数字孪生技术在动车组运维中的应用研究,有助于解决动车组运维信息化存在的数据分散、数据挖掘不够深入和缺乏融合展示的问题。     

高速动车组技术标准体系研究

介绍我国高速动车组技术标准研究的重要性,分析我国高速动车组技术标准及技术体系现状和存在的问题,提出划分合理的标准体系建设阶段,搭建开放的标准体系架构,明确其组成及层次,开发能有效支持完善标准体系的标准管理平台等具体建议。