基于统计结构模式的特种票据字符识别技术

本文提出一种基于统计结构模式的多体印刷票据的字符识别方法.论述特种票据图像上字符的分割技术,以满足后续识别要求.重点介绍基于复杂指数和四边码的字符预分类技术和基于汉字特征点的汉字字符识别方法,同时针对提取特征点时存在的干扰点问题,提出一种基于笔画方向性的判断准则.实验证明,此识别技术处理速度快,不受环境噪声的影响,能够识别车票常用汉字.     

铁路客票票号自动识别系统的研究

本文结合我国铁路客票售票系统逐步自动化、智能化的特点,将人工智能技术应用于铁路车票售票设备,详细论述铁路火车票票号自动识别的基本理论与具体实现方法,对图像采集系统获取的原始图像进行图像处理、字符数据训练和字符识别。并从理论上对字符识别过程进行论述,通过实验验证其可行性。     

铁路货车铸件工件号倾斜DR图像的识别方法

通过对倾斜的DR图像进行图像增强、二值化、倾斜校正、去毛刺、填补空洞、单字符分割和大小归一化处理,分割出若干个大小相同的单字符图像;然后通过训练45个支持向量机(SVM),并得到各个支持向量机的判别函数;利用这45个判别函数判别单字符图像是哪个数字的图像,并记下各个数字的得票数,确定得票最多的数字即为单字符图像对应的数字.应用Microsoft Visual Studi0 2008软件编写了相关的计算程序.利用该程序进行识别实验的结果表明,该方法能够在DR图像中货车铸件工件号呈倾斜情况下有效识别出货车铸件的工件号.     

图像自动识别技术在铁路的发展及运用

图像识别技术是人工智能的一个重要领域,利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别、评价过程,在减轻人工劳力的同时,可以保存原始数据,方便查验和管理,具有其独特的优势。对图像检测系统在铁路中的应用情况及图像自动识别技术的需求、识别办法、技术条件等进行分析,并对其在铁路中的发展应用进行论述。     

基于改进二维卷积滤波技术的轨道伤损检测方法

基于改进卷积滤波技术和自适应阈值分割法,提出边缘检测轨道结构识别与伤损检测方法.使用改进二维卷积进行图像滤波,对原图像矩阵通过行列式变换处理,增强图像边界元素;根据边缘检测所得到的线形特征进行扣件弹条及钢轨识别,以线形急剧变化判别钢轨伤损及位置.通过既有线路轨道进行图像识别试验验证.试验验证结果表明,采用该方法可提高轨...     

CTCS-3级列控车载人机界面的系统设计与实现

在CTCS-3级列控系统中,人机界面(Driver Machine Interface,DMI)实时接收车载设备的列车位置、速度等信息,并以图像、文字等形式显示在界面上。同时,DMI将司机操作DMI产生的按键信息传递给车载设备,以调整列车的运行状态。介绍人机界面的主要功能、软件结构和部分关键技术,对设计和实现人机界面具有指导作用。     

基于神经网络算法的DMI设备目标识别与状态检测

针对现场对检修作业图像资料自动化审计的需求,以DMI设备状态检测为例,在AMIS智能检修作业系统基础上,设计了DMI设备目标识别与状态检测子系统,包含DMI设备目标识别模块和RBC连接状态检测模块。其中,DMI设备目标识别模块采用Fatster RCNN深度神经网络,利用AMIS智能检修作业系统采集的大量列控车载设备检修图像作为训练测试数据集,将DMI设备图像从背景图像中提取出来;RBC连接状态检测模块采用深度神经网络对DMI上显示的RBC连接状态进行检测。该系统可以实时、准确、自动分析DMI设备状态,为全面分析列控车载设备日常检修作业图像打下基础。     

图像识别技术在BIM运维管理中的应用研究

针对当前铁路运维管理中利用BIM技术构建的运维管理平台,提出基于图像识别技术维护日常运维的应用方案:将图像识别技术和BIM技术结合应用到运维管理的信息化系统中,通过对比不同的识别技术,提出了应用YOLOV3更新设备状态信息的方法,以提高运维管理工作的效率和质量。     

CTCS-3级列控系统车载设备人机界面信息的识别方法

研究基于图像识别的CTCS-3级列控系统车载设备人机界面信息的识别方法。首先,根据人机界面信息具有位置固定、字体和大小确定、信息量有限等特点,将人机界面信息划分为图标、数字和字母、汉字3种类型。根据各类信息的特点,分别进行灰度、二值化、切分和归一化等预处理,其中采用改进的基于最大宽度回溯的字切分法提高切分单个汉字的准确度。然后,对图标采用改进的6主色法提取颜色特征,采用统计法提取面积特征;对数字和字母提取欧拉数和8等分面积特征;对汉字提取欧拉数、细化的面积特征和笔画复杂性指数。最后,针对3种类型信息,分别构造决策树对提取的特征进行分类,实现车载设备人机界面信息的识别。以图标和汉字为例的实验结果表明,本文的方法能够准确地实现DMI界面信息的识别。     

铁路货车装载安全监控系统

铁路货车装载安全监控系统,利用高清晰数字成像技术和计算机智能识别技术,通过图像采集设备,对出站或进站货车进行多个侧面高清图像采集,通过计算机智能图像识别、对比技术对货车图像进行分割,并与数据库中标准货车图片进行比对,识别货车车厢或装载质量问题,在监控终端进行显示及声光报警。     

基于Linux-FLTK的动车组人机界面软件设计

列车人机通信系统是列车网络监控系统的重要组成部分，其主要功能可显示车辆当前运行状态、报警和故障信息，可实现列车重要控制功能，可保存车辆运行历史数据等。本文设计了一种基于Linux-FLTK（Fast Light Tool Kit）的人机界面，采用性能优越的ARM架构作为硬件平台、采用稳定性强的嵌入式Linux作为软件平台，利用开源图形工具FLULD进行程序界面开发。经过验证，该程序具有编程结构简化、开发周期短，可移植性强，目标程序小等优点，在轨道车辆领域得到广泛应用。     

基于可重用框架的CTCS仿真车载DMI研究与实现

车载人机接口DMI(Driver-Machine Interface)介于列车司机和车载安全计算机之间,实时地完成两者之间的信息交互。DMI屏蔽车载系统复杂的内部结构,以便于理解的方式引导司机完成控制操作,才能充分发挥车载系统的作用,因此对于DMI的研究有着重要的意义。本文的研究重点是:当列控系统由CTCS-2升级换代至CTCS-3时,在不改变原有软件框架的前提下,实现对CTCS-3车载DMI的仿真。本文基于软件重用理论,针对上述问题提出了一种基于可重用框架的解决方案,并采用C++Builder 6.0进行了仿真DMI实现和框架可重用性验证,其结果表明,针对仿真DMI的研究,基于可重用框架的方法是一种能够避免重复劳动,利用已有资源,实现便捷开发的有效手段。     

一种ATS系统自动化测试工具的设计与实现

列车自动监控系统(ATS)是车载信号系统中的重要组成部分.本文提出一种ATS系统的非侵入式自动化测试工具,模拟测试人员真实测试的整个流程,可配置的测试脚本更具有灵活性,可以实现不同的测试需求;采用基于计算机视觉与光学字符识别的信息提取方式,使测试流程可以完全模拟真人测试;通过验证状态机的结果,简化了测试验证流程.该工具...     

列车在站运行状态监测系统

传统的车站接发列车作业以人检为主,劳动强度较高,存在人身安全隐患,且存在漏判和误判,难以有效保障接发列车作业质量。运用图像识别、数据挖掘、智能分析及系统集成技术,提出列车在站运行状态监测系统方案,对车站接发列车的图像、视频、车轮踏面温度、车辆运行声音等信息进行自动采集和智能分析,提供车辆异常状态识别和报警功能,实现接发列车作业从"人检"向"机检"、"室外"向"室内"、"静态"向"动态"的转变。该系统方案对提升车站接发列车作业效率和作业质量,探索接发列车作业新模式,保障行车安全具有重要意义。     

虚拟环境选线系统的地理超图模型

利用影像设计地理超图模型,将地理超图模型用于虚拟环境选线系统。用任意多边形表达综合地形图上各特定区域对应的图像物体,并将该多边形区域设计成广义象图标。把数据结构的有向图表示与集合的图示相结合,建立地理超图的数据模型。地理超图数据模型主要包括类、对象、类的属性、对象的属性、类与类之间的链、对象与对象之间的链六种基本成分。在地理超图的知识模型中,采用分层模型将领域知识划分为单元级、概念级和实体级,各知识单元通过关系链相连;图像的二维字符串表示定性地描述了图像各物体之间的空间关系,从而将图像匹配的问题转化为二维字符串匹配的问题。在地理超图查询中,采用任意多边形广义象检索算法快速定位广义象;基于广义象建立可视查询功能,把电脑与人的眼脑识别模式相结合,将系统查询与人们的视觉紧密联系在一起,可以直观地查询信息和知识。     

防止电力机车进入无电单元(区)的安全预警方法

针对目前计划内接触网停电时电力机车进入无电单元(区)的问题,提出了基于动态停电作业区域数据对比库语音、屏幕鼠标点击坐标和高清成像分析进行“三元素二阶段”处理对比方法,以减少人员操作失误和损失。机车/车次信息及对应机车属性先由操作人员办理接发列预告(办理闭塞)的语音识别获取,再通过TDCS/CTC终端机非上位机获取并核对机车/车次信息及对应机车属性信息,第1阶段获取排列列车进路及调车进路口呼内容语音识别所关联的设备名称与无电单元(区)信息进行对比,此步可以预防错误操作;第2阶段可获取屏幕鼠标点击坐标对应的设备名称、并通过高清成像分析计算机联锁界面上已排列好的进路光带所包含的设备名称,进行对比后,报警提示改正错误操作即取消进路操作。通过以上方法能有效防止电力机车进入无电单元(区),可为铁路现场相关业务领域提供参考。     

基于人脸识别技术的铁路实名制进站核验系统研究及设计

设计基于人脸识别技术的铁路实名制进站核验系统,解决人证一致性自动检验的问题。利用人脸识别技术、应用集群技术、负载均衡技术,结合客票系统架构,实现旅客进站票证人一致性的核验,已经应用于多个车站。对旅客进站记录及数据进行收集和分析表明,人脸识别率达97%,旅客可以在5 s内完成进站核验,满足铁路旅客实名制进站核验业务的效率要求。结果表明,基于人脸识别技术的实名制进站核验系统技术方案的可行性,为铁路未来实施全面刷脸进站提供技术支撑。     

基于级联滤波器深度学习的铁路安检人脸识别与验证研究

使用传统的全联通卷积神经网络（CNN）进行人脸识别和验证存在测试时间长、识别率低的问题。通过在铁路安检中使用多层（非线性）级联滤波器进行全向的抗噪声人脸识别与验证,提出一种基于级联滤波器深度学习的人脸识别和验证方法。与使用优化的全联通CNN相比,级联滤波器应用非线性阈值函数能有效提高滤波识别准确率和缩短识别时间。实验结果表明,这种结构可以级联以形成多层级联滤波器,平均识别率优于全联通CNN 8%以上,并在识别效率上提高3倍以上。最后,给出两层级联滤波器在人脸识别和验证中的性能,为铁路安检中的身份验证提供了理论支持。     

铁路计算机联锁站场数据自动提取方法研究

针对计算机联锁自动测试软件所需的铁路站场数据依赖人工手动输入、自动化程度不高的问题，提出了铁路计算机联锁站场数据自动提取方法。以经过验证无误的联锁上位机界面图像作为图像识别系统的输入，分析信号设备显示特征并定义数据模型，基于OpenCVSharp计算机视觉库，利用图像识别相关算法，设计识别流程，自动提取站场数据。采用上述方法开发软件，展示信号设备识别与数据提取效果。该方法能准确识别出联锁上位机界面中的信号机、道岔与轨道区段，从而实现相关站场数据的自动提取。