关于减少TFDS系统漏检误判的几点思考

本文对影响TFDS系统发现车辆故障的因素进行了分析,并就减少TFDS系统漏检误判提出几点思考建议。     

货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量自动化评价方法研究

通过对货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量评价现状的分析,提出了采用自动化评价方法实现对货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量进行无参考量化评价的思路,可为建立我国铁路货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量评价标准奠定基础.     

关于货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)运用管理的思考

根据货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)检测范围及作业标准、作业流程,结合朔黄铁路肃宁北列检所上行场检修任务的实际情况,提出了TFDS正式运用后作业范围、作业程序、人员配置、应急处理的方案,对TFDS正式运用需解决(明确)的问题提出了相应的措施。     

TFDS的使用效果分析及改进措施

介绍了TFDS系统的构成和功能,并根据使用情况,提出了该系统的改进措施。     

青藏线格拉段5T综合预报关联TFDS信息的探讨

为提高车辆红外轴温探测系统THDS的兑现率,现以青藏线格尔木—拉萨段实施的5T系统预报为基础,关联TFDS信息,进行了热轴综合预报探讨。文中给出了关联TFDS信息的解决方案,应用效果良好。     

关于提高TFDS动态检查质量的探讨

通过分析和探讨货车故障轨边图像检测系统(TFDS)的应用,总结形成了"循迹延伸检查判断法"的方法和技巧,并对如何提高TFDS动态检查质量提出了建议。     

铁路货车故障轨边图像检测系统(TFDS)运用中存在的问题及改进建议

货车故障轨边图像检测系统(TFDS)是利用轨边图像自动采集系统动态检查发现列车运行中车辆故障的安全保障设施,是确保铁路运输安全的重要行车设备。本文仅对TFDS运用中出现的问题及改进措施进行了简要探讨。     

动态检车员作业质量抽查功能的设计

根据铁路货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)的分布特点,本文提出采用网页采集信息技术获取TFDS动态检车员作业信息,通过作业信息比对实现作业质量抽查功能.     

TFDS系统及其在检测中存在的问题分析

分析了TFDS系统及其在检测中存在的问题。     

货车TFDS图像自动识别系统的研发探讨

根据铁道部运装货车[2011]333号文件提出的,TFDS系统自动识别技术要求,按照”重点故障率先突破,识别范围不断扩大”的技术发展思路,研发了货车TFDS图像自动识别系统,基本实现了拦停类故障自动识别。安全关键部位自动识别,以及影响动态检查类效率类故障动识别。     

Relief算法在关门车故障自动识别中的应用

针对货车运行故障动态图像检测(TFDS)系统中的图像识别问题,提出一种基于Relief算法的解决方案.该方案采用梯度-共生矩阵的数字特征来描述一幅图像,然后通过Relief算法进行有效的特征选择,根据这些特征,通过模板匹配技术,最终检测出关门车故障.现场运用表明,该方案具有很高的实用性.     

HDJ-I型货车运行故障动态检测系统

介绍了HDJ—I型货车运行故障动态检测系统(TFDS)的主要功能、特点、组成及工作原理。     

TFDS集中作业系统的设计与实现

针对货车故障轨旁图像检测系统（TFDS，Trouble of moving Freight car Detection System）探测站存在的作业量不均衡、作业关系未有效利用、作业质量差异较大等问题，基于数据传输、数据挖掘、智能判别等技术，将多套TFDS采集的图像和列车信息进行统一存储和任务的智能分配，实现智能管理、作业联控、信息传递等功能。该系统在中国铁路郑州局集团有限公司上线以来，运行效果良好，故障发现效率提升20%以上，为车辆系统深化改革创造了条件，为专业化管理提供了技术支持。     

关于提高货车运用中TFDS数据传输时效性的探讨

针对TFDS系统在实行"人机分工"作业模式过程中,数据传输处理不够及时、准确,给现场故障信息预报、处理带来的一系列问题,进行重点分析并提出了相关配套信息系统的探讨与解决方案。     

机车走行部故障图像识别系统的研究

机车走行部的故障目前仍以人工检测为主,既有的车辆故障图像识别系统TFDS不能适应机车要求,亟待研发机车专用的走行部故障图像识别系统。根据机车走行部故障特征,提出了机车走行部故障图像识别系统构成及其原理,探讨了高清晰度图像的获取、低照度条件下图像的获取以及图像识别方法,并深入分析了建立机车走行部故障特征库,以及机车走行部故障评判及报警分级处理等问题。     

基于数字图像分析的铁路货车闸瓦插销窜出故障自动识别方法

本文基于数字图像分析技术,提出一种TFDS铁路货车闸瓦插销窜出故障的自动识别方法。算法对原始输入图像进行必要的区域定位、直方图均衡化、去噪等预处理;针对处理后的闸瓦插销的图像,设计适合其形状、纹理和位置3个方面特征的梯度方向直方图来描述闸瓦插销的特征向量;提取特征向量输入到已经训练好的线性可分支持向量机分类器模型中进行故障判断和自动识别。实验数据证明了该识别算法的稳定性、可靠性和实用性。