调车机车障碍物自动检测识别技术研究

针对调车机车不能实施有效安全监控的现状,开发了基于视觉的车辆障碍物检测识别技术。透视变形使得视觉系统对目标的检测识别受距离影响。因此提出距离相关的变N值区域采样目标检测方法和距离无关的自相关目标识别方法。特点是不用对摄像机进行标定,使用方便,算法简单,运算速度快,识别距离远。用不同的N值对不同距离处铁道宽度进行水平等分并且在车辆目标位置形成区域采样网格。由于模型图像采样网格密度也由N值决定, 利用网格上的点集自相关方法将实际序列图像中不同大小目标区域与同一模型进行匹配。现场实验表明:用一般摄像机,在120 m之内是可行的。每幅图像的计算时间为0.5 s,达到了实时、实用、安全的目的。     

基于计算机视觉技术的接触网定位器坡度动态测量算法

为实现对接触网定位器坡度的动态测量,提出基于计算机视觉技术的定位器坡度的动态检测算法。采用中值滤波算法和维纳滤波算法对拍摄到的图像序列进行图像预处理;对序列图像中的接触网定位器进行提取识别以及角点检测;选用NCC角点匹配算法对检测序列图像中检测到的角点进行匹配;在匹配角点的基础上,利用基于仿射不变性的直线匹配算法,对各幅图像中的直线进行匹配,从而可以自动获取图像序列中各图像直线的夹角,实现定位器坡度的自动动态测量并且减小了测量结果的不确定性。     

单线地铁区间盾构隧道管片结构设计

介绍单线地铁区间盾构隧道管片结构设计中的相关技术，其中包括管片的类型，结构特征，环向和纵向力学模型，地震和相邻结构物对管片的影响，以及配筋设计和检算内容等。其成果将对我国单线地铁区间盾构隧道管片结构的设计提供指导。     

基于邻域平均的鲁棒音频水印算法

针对音频作品的版权保护问题,从时域角度提出一种鲁棒水印算法。使用邻域平均的方法,算法选择两个合适的正整数,每次移动一个采样点,分别计算连续采样点的均值,所得两个均值序列构成两条均值线,这两条均值线在时域上会出现交叉。然后用量化索引调制(QIM)方法,把水印信息嵌入在均值线的交叉点上。实验表明:算法具有好的不可感知性,能够抵御加噪声、重采样、重量化、低通滤波、MP3压缩等常规信号处理操作,以及抵御轻微的时域伸缩修改操作,尤其对于去同步的抖动攻击、随机剪切攻击具有很强的鲁棒性。     

铁路入侵运动目标实时检测技术

针对铁路场景下入侵异物的特点,采用智能视频技术,对监控视频图像序列中入侵运动目标检测方法进行研究．提出基于参考点的“相对背景差分法”、基于目标特征的跟踪算法和基于透视规律的目标分类方法,实现对多目标场景运动目标的实时检测识别。典型场景实验结果表明：上述算法实现了铁路入侵运动目标的高效检测,与基础背景差分法相比,误检率和漏检率分别减小了24．56％和54．17％;与基于区域的传统目标跟踪方法相比,误匹配率和漏匹配率分别减小了64．78％和22．58％,且算法具有较强的实时性和鲁棒性。     

序列图像中运动目标的检测

提出一种新的自适应目标图像分割，它适用于复杂环境下的运动图像跟踪，该算法利用序列连续图像的帧间相关性和差异性检测目标，用直方图滤波法分割目标，根据目标的运动牧场生在相邻帧中确认目标，并尽可能抑制背景噪声的干扰，与某些常规算法不同的是，瓣方法充分考虑了目标－背景条件，帧间相关性和差异性，目标检测及撮算法分三步：运动能量检测，直方图滤波及快速定位。本文给出了在可见了光图像序列上的实验结果。     

正态信息扩散法推断岩土参数概率分布的窗宽优化和区间截尾问题研究

正态信息扩散法被认为是相对最优的推断岩土参数概率分布方法,但其存在窗宽选择和截尾误差问题.提出以均方差指标最小为目标,逐级改变窗宽h,获得与直方图匹配的正态信息扩散分布窗宽确定方法;在确定匹配窗宽的基础上,借助样本队列曲线,提出增大样本下界、减小样本上界的"收窄"正态信息扩散分布取值区间方法.工程实际测试样本的统计结果表明:提出的匹配窗宽下的信息扩散分布所得到的概率密度函数优于h窗宽下的概率密度函数,拟合误差更小;"收窄"样本边界后获得的正态信息扩散分布区间与样本的实际分布区间更接近,减小截尾误差,累积概率更接近1.     

正态信息扩散法推断岩土参数概率分布的窗宽优化和区间截尾问题研究

正态信息扩散法被认为是相对最优的推断岩土参数概率分布方法,但其存在窗宽选择和截尾误差问题.提出以均方差指标最小为目标,逐级改变窗宽h,获得与直方图匹配的正态信息扩散分布窗宽确定方法;在确定匹配窗宽的基础上,借助样本队列曲线,提出增大样本下界、减小样本上界的"收窄"正态信息扩散分布取值区间方法.工程实际测试样本的统计结果表明:提出的匹配窗宽下的信息扩散分布所得到的概率密度函数优于h窗宽下的概率密度函数,拟合误差更小;"收窄"样本边界后获得的正态信息扩散分布区间与样本的实际分布区间更接近,减小截尾误差,累积概率更接近1.     

铁路轨道近景影像特征的自动识别与无缝拼接方法

近景摄影测量技术在高速铁路轨道几何状态检测中具有较大的应用潜力,而轨道数字影像的准确匹配是图像定向建模的关键环节。本文针对高速铁路轨道近景影像纹理特征差异小且灰度变化不显著的问题,提出采用ORB算法对轨道近景影像进行特征点检测,以最近邻距离与次近邻距离的比值及RANSAC方法完成同名点的匹配,并以匹配的同名点为基础进行相邻影像的拼接。通过在杭甬客运专线上采集的无砟轨道近景影像进行试验,并与常规的SURF算法进行对比分析,结果表明,ORB算法在影像灰度信息高相似性的情况下,能够检测到足够数量且分布均匀的同名点,图像拼接的结果没有缝隙,算法的性能和效率均优于SURF算法,可为近景摄影测量检测高速铁路轨道几何平顺性提供重要的图像技术支撑。     

钢桥密集螺栓异常状态视觉识别方法

针对传统机器视觉方法无法从不同拍摄视角和拍摄距离的图像中较好地识别出异常螺栓的问题，依据钢桥密集螺栓区域自身视觉特点，提出基于区域异常点分析的密集螺栓异常状态视觉识别方法。该方法首先提取和比对图像蓝色和红色通道灰度，完成梁体颜色分割，并运用选定的Canny算子提取梁体区域内边缘，采用Hough线识别方法剔除杂波；其次依据密集螺栓呈现簇状分布特点，运用密度聚类分析定位螺栓簇区域，并依据密集螺栓位置呈现平行网格分布的特点，运用投影分析定位单个螺栓区域；然后依据各螺栓的阴影特征，利用切比雪夫不等式快速判定螺栓状态，完成螺栓异常识别；最后，制作钢桥节点板模型，采集不同螺栓松动或脱落图像，对该方法进行测试。结果表明：该方法对图像拍摄视角和距离的适用度高，对螺栓脱落的识别能力优于对螺栓松动的识别；不同场景下单个螺栓定位的平均交并比大于0.75，且螺栓脱落和松动识别的准确率和召回率分别在0.89和0.85以上。     

机车车辆与线路最佳匹配设计原理、方法及工程实践

提出了采用系统设计思想实现机车车辆与线路最佳匹配设计的理念,论述了匹配设计的基本原理与设计方法。指出:机车车辆系统和线路系统在动态性能设计上要相互适应、相互匹配。无论设计主体对象是机车车辆还是线路,都必须将对方视为主体对象的动态环境,通过机车车辆—轨道耦合动力学理论方法考虑对方的动态影响因素,进行主体对象动力性能优化设计,同时分析评估主体设计对象对另一系统的动态作用影响,再根据动态作用影响的评估结果改进主体对象结构设计参数,如此反复,直到整体系统动态性能最优为止。由此开发了机车车辆—轨道耦合动力学仿真设计技术平台。经在若干铁路重大工程线路设计中运用,取得了显著成效。     

基于背景建模的钢轨表面缺陷像素级检测方法

钢轨表面缺陷具有独特性和稀疏性,利用机器视觉技术自动地检测钢轨表面缺陷仍存在很大挑战。提出一种基于背景建模的钢轨表面缺陷像素级检测方法,利用钢轨图像固有特性构建图像背景分布模型,找到背景分布簇中心,以定位到可疑像素点;提出一种钢轨表面缺陷像素级识别方法,根据可疑像素点的上下文特征和空间位置先验概率识别该像素点是否属于真实缺陷,并在钢轨缺陷数据集和实际线路上进行试验验证。研究结果表明:该方法在重载铁路和客运铁路2种钢轨缺陷数据集上均取得良好的识别性能,并在实际线路上达到100%的检测率。     

Insightface结合Faiss的高并发人脸识别技术研究

在高并发、多实例等业务模拟场景下，测试人脸检测与对齐、特征提取、特征匹配检索过程，并进行人脸识别算法效率和精度的优化。利用MTCNN及改进的Insightface算法、Faiss框架，基于LFW数据集，以Face++提供的API做参照。分析结果表明，特征提取1v1比对精度达99.76%，1vN比对精度达95.23%，特征提取效率每秒事务处理量达7.84，特征匹配效率较传统算法提升2个数量级。该项人脸识别技术的研究为铁路未来实施超大规模人像库的动态安防布控提供技术支撑。     

基于奇异滤波及稳健回归的轨道曲线主点定位方法研究

曲线主点位置的准确获取是线路整正的基础。在缺失线形标记的情况下如何准确地计算出轨道主点的位置一直是业界广泛关注的问题。在分析曲线轨道正矢图形的特征后,提出基于奇异分解和稳健回归的曲线主点定位方法:利用相对测量正矢数据构造截断矩阵进行奇异值分解滤除其中幅值较大的冲击部分,在此基础上通过稳健回归减少数据微小变化带来的拟合偏差,得到主点的具体位置。实验表明:该方法能够基于相对测量的正矢数据推算出曲线各个主点的位置,受分段点选取偏差影响较小,适合工程应用。     

基于2D的钢轨轮廓特征点提取方法研究

钢轨轮廓数据特征点快速、准确提取是保证钢轨轮廓精确匹配、轨道几何不平顺精确检测的前提。对基于二维激光位移传感器(2D)的钢轨轮廓测量数据特征点提取方法进行研究,通过对采集的钢轨半断面轮廓数据采用基于中值误差与连续度自适应调整权值的平滑滤波方法对实测轮廓数据进行平滑处理,解决存在分段的轮廓数据达到分段平滑的效果。提出钢轨轮廓特征曲线的概念,并给出特征曲线的一种定义方式,利用特征曲线上的特征点去快速定位实测轮廓特征点。最后,采用GJ-2型轨道检测车进行试验,通过对实际轨道进行轮廓测量,采用本文所提出的特征点提取方法对实测轮廓数据进行特征点提取,试验证明,该方法能快速、准确地定位轮廓特征点。     

边缘不变矩匹配算法的列车闸瓦图像识别试验

研究一种基于边缘不变矩匹配算法的列车闸瓦图像识别新方法.在列车运动过程中,应用视觉传感器摄取闸瓦图像,根据闸瓦轮廓经图像旋转、缩放和平移变换后边缘特征点保持不变的统计特性,以其作为主要特征参数来自动识别具有复杂背景的闸瓦目标.针对闸瓦表面图像特征与轮对相近、图像灰度分布不均匀和存在遮挡等特点,研究改进的边缘不变矩匹配算...     

基于WiFi嗅探数据的地铁网络客流分析技术

对地铁网络中客流流量和流向的多方位全过程动态监测是提升网络运营安全和效率的关键,也一直是网络化运营中的难点问题。Wi Fi嗅探数据可以对携带Wi Fi设备的对象进行动态跟踪,实现乘客出行时空轨迹的精准化识别。在对Wi Fi嗅探数据的采集原理、采集方法、数据结构、预处理流程分析的基础上,对目前上海轨道交通Wi Fi采集的嗅探数据质量、数据特征以及数据分析模型进行了详细阐述,并以上海轨道交通网络为例,对Wi Fi嗅探数据获取和特征分析的有效性进行验证。结果表明,目前上海轨道交通网络的Wi Fi嗅探数据采集和挖掘的技术条件已经具备,采集的数据质量也能满足客流特征分析的要求。     

基于改进SIFT算法的无人机倾斜影像匹配研究

铁路无人机倾斜影像具有数据量大,覆盖地物类型多等特点,且像片间具有不同的倾角与旋角,给影像匹配造成较大困难。为解决利用原始SIFT算法进行无人机倾斜影像匹配时复杂程度高、计算效率低等问题,在原始SIFT算法的基础上进行改进,提出一种减小图像尺度空间与降低特征描述符维度相结合的方法,即将尺度空间固定为2,将特征描述符维度由128降低到64(使用python语言实现)。研究结果表明,采用改进SIFT算法后,正确率有所提升,用时较之前减少50%。因此,提出的改进算法可有效解决无人机倾斜影像间的匹配问题,可在确保正确率的前提下大幅提升计算效率。