视频监控铁路限界内逗留物体的检测方法

根据逗留物体运动的特点,对传统的混合高斯背景图像建模方法进行改进,通过自适应混合高斯背景图像模型将作为前景图像的逗留物体从背景图像中提取出来;再用形态学滤波法消除逗留物体图像因阈值分割产生的意外噪声,然后采用颜色直方图匹配的算法实现对逗留物体的跟踪;当逗留物体在监测区内的累积停留时间超过预设的时间后启动报警.实验结果表明:该方法可以很好地适应监测范围内目标物体缓慢移动或静止的场景,能够快速、准确地对逗留物体进行检测、跟踪和报警.     

基于智能视频分析的铁路入侵检测技术研究

针对视频监控系统人工监视容易产生疏漏的问题,研究在铁路场景下基于智能视频监控图像序列处理和分析的识别物体入侵行为检测技术,给出铁路入侵物体检测、定位与跟踪的适用算法,实现基于轨迹点行为模型的入侵行为分析与理解。设计和开发了基于OpenCV的铁路入侵检测实验平台,在此平台上实现背景建模、运动检测与跟踪等项功能,初步实现了对入侵行为的识别、分析以及对危险行为的报警。     

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。     

铁路入侵智能检测方法研究

铁路入侵行为严重影响铁路安全,由于人工监控容易产生疏漏,研究计算机智能铁路入侵检测系统尤为必要,文章提出了一种智能铁路入侵识别方法,主要包括2个方面:一是提出了一种描述n维入侵目标可能存在的m维基本运动过程的数学模型;二是提出基于方向场的铁轨智能识别方法。经轨道监控视频实验验证,文中提出的方法可有效识别监控区域中的轨道,并可对铁路入侵目标进行准确识别和跟踪,算法具有一定鲁棒性,对实现智能铁路入侵检测具有重要意义。     

高速铁路周界入侵视频图像样本库

随着高速铁路的大规模建设与运营,视频监控系统在铁路沿线的应用规模越来越庞大,产生的视频数据爆炸性增长。基于图像的目标检测算法能及时发现监控画面中入侵高铁周界的异物,对保证安全运营具有重要意义。通过建设高铁周界入侵视频图像样本库,利用统一的高铁场景视频图像数据、目标检测算法、算法运行环境和算法评价标准,测试不同场景、天气下目标检测算法的功能有效性和现场适用性,为相关部门提供智能分析算法的标准化测试,以推动铁路视频图像分析的快速发展。     

铁路周界入侵目标多尺度特征感知算法

准确识别侵入周界范围内的人和大型牲畜是铁路周界入侵视频智能分析技术的重点内容,对保障铁路安全运营具有重要意义。基于现有目标检测算法难以处理铁路监控场景中入侵目标呈现显著尺度变化的状况,提出一种多输入双输出神经网络(Multiple Input Double Output Network,MIDO-Net)和基于自适应特征加权融合的目标多尺度特征感知算法。首先,通过MIDO-Net多层级联的多输入和双输出网络结构,提取图像目标更丰富的多尺度特征信息;其次,依据骨干网络多阶段的特点,先将多级特征上采样至统一分辨率,再利用注意力模块和自适应参数对多级特征进行加权;然后,将特征输入到检测头中完成铁路周界入侵的识别;最后,通过视觉目标类别(Visual Object Classes,VOC)公共数据集和制作的多场景、多尺度铁路异物侵限数据集,对算法进行验证。结果表明：提出的多尺度特征感知算法在VOC公共数据集中的检测精确率达83.3%,在多场景、多尺度铁路异物侵限数据集中的检测精确率达91.1%,平均召回率达56.2%,均优于当前广泛使用的各种特征提取骨干网络;算法检测速率为45帧·s^...     

基于自适应更新背景的机车司机工作状态检测

提出用追踪机车司机头部运动轨迹判别其工作状态.以改进的自适应混合高斯模型实现更新.一种光照下各个像素的模型均值构成一个均值矩阵.构建与每个均值矩阵相对应的固定背景宏块的高斯分布模型.对机车司机工作中的二值差分图像进行形态学处理,计算得到司机头部图像重心.在检测窗内跟踪机车司机头部图像重心的运动轨迹.用司机工作时的头部图像重心间的欧式距离辨识其工作状态.试验证明,此方法对机车司机工作中出现的疲劳发呆、反应迟钝或睡觉等非正常状态检测很有效.     

基于智能视觉的铁路大桥人员入侵防护系统设计研究

铁路桥梁监测是保障铁路运输安全的重要手段。为提升现有监测系统对铁路大桥人员入侵的检测能力，设计了基于智能视觉的铁路大桥人员入侵防护系统，该系统由视频平台、智能视觉平台及业务管理平台组成。采用YOLOv5目标检测模型进行人员入侵检测；同时，采用多种图像数据增强技术，扩增训练数据集，进一步提升目标检测模型的泛化能力和场景适应能力。在包神铁路集团有限公司万南站区黄河大桥对该系统进行了部署和测试。测试结果表明，该系统对人员入侵检测的准确率为95.3%，检测实时性为2 ms；人员入侵检测的准确率与实时性均满足实际应用要求。     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

针对视觉背景提取(Visual background extractor,ViBe)算法在镜头抖动和动态场景下运动目标误检率高的问题,提出了一种改进的ViBe算法。首先利用背景点有无整体运动来判断镜头是否抖动,接着根据背景点的运动求出全局运动参数,然后加入运动补偿算法消除镜头抖动对背景模型更新的影响,最后通过前景图像的连通域集合对动态场景下的动态噪声进行过滤,实现更为精准的运动目标检测。多种数据集测试结果表明,改进后的ViBe算法在镜头抖动和动态场景下能准确检测出运动目标,各项评价指标均优于经典ViBe算法和其他对比算法,具有一定的实用价值。     

安防和乘客异动在途监测系统设计

针对城市轨道交通视频监控的重要性与传统的视频监控的局限性,提出利用前端图像处理模块实现动态背景建模、目标检测和跟踪,对正常的群体行为进行建模、识别乘客异动。设计采用贝叶斯分类器将目标和背景进行分类,实现目标检测,并利用乘客特征的先验知识制成模板,将运动区域与目标模型匹配实现跟踪的过程,并将乘客行为抽象成为时空变化的数据分类问题。本系统的设计旨在保证地铁列车的安全运行,建设与轨道交通相适应的车载视频监控系统。     

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...     

基于帧间差分累积的铁路限界异物检测提取算法

为满足轨道交通全自动运行系统对铁路限界内异物检测提取的需求,改进帧间差分法,提出一种以帧间差分累积为基础的铁路限界内异物检测提取算法。算法针对图像序列帧匹配提取的轨道线为依据标定限界区域,通过多帧隔帧帧差法得到差分结果,根据铁路限界内道床纹理特征,通过数学形态学实现背景纹理的重构来降低背景噪声影响。最后,以侧向差分灰度的累积投影值来动态确定不同环境下的异物前景范围,并通过最大类间方差法提取得到前景目标。通过对47个路轨场景进行测试,算法对有前景目标场景的目标检测率为96.87%,定位提取过程的平均耗时为137 ms。实验结果表明:算法可完成对运动背景下的轨道限界内前景目标的定位和提取,具有较好的实时性和准确性。     

运营高铁精测网复测线上CPⅡ更新判定指标研究

运营高铁精测网复测的核心与难点是线上CPⅡ的稳定性判定与正确更新。在研究分析高铁规范中CPⅡ复测更新指标的基础上,结合多条运营高铁线路复测工程经验,就相邻点间坐标差之差的相对精度易超限的问题,提出新的CPⅡ复测更新判定标准与指标。采用相邻点复测与原测方位角较差分析、CPⅢ自由网平差检核、F检验法,不同方法识别的不稳定点一致,从不同角度论证新的复测更新标准的合理性。理论和实践证明,新的CPⅡ复测更新指标不仅大大减少了点位更新率,且识别出的不稳定点更符合点位实际变动情况,可为相关规范的修订提供参考。     

铁路站场平面一体化应用的研究及开发

国内铁路快速发展,促使铁路勘察设计手段的更新。就目前国内铁路站场平面辅助设计软件应用现状,针对铁路站场平面一体化应用软件的架构、资源二次再利用进行总体需求分析,提出了站场平面一体化应用软件思路及基本实现方法,并简略地阐述了应用软件主要实现目标。     

防雷接地技术——铁路通信防雷方法（一）

在铁路快速发展的背景下,经过前几年的信号防雷综合整治、信号防雷取得了显著的效果,有效地保护了铁路信号设备。铁通的设备防雷目前略显滞后,本连载糅合了部分铁路防雷方面的专家意见,探索铁路通信防雷技术及实施方案。     

铁路客票系统中调图策略的研究与实现

调图过程在铁路客票系统中涉及的表多,数据修改量大,通过面向数据的逻辑分析,建立了调图数据模型和逻辑模型,制定了调图策略,提出了主键数据的稳定性应该按照逻辑模型层次递增的观点,并详细论述了客票系统中调图策略的实现.     

转向架横向稳定性的实时在线监测

铁道车辆转向架的横向稳定性是指车辆以较高的速度在平直线路上运行,某一振型的振幅随着时间的延续而不断地扩大,这时就出现蛇行运动失稳。高速铁道车辆的研究急需关注的问题是防止出现蛇行失稳。通过在线实时监测其失稳是保障安全的手段之一,而如何实时监测蛇行失稳需要有满足时间约束条件的监测诊断算法,该算法即要满足有关标准的条件,又要具备实时监测的条件。研究了利用高斯混合模型(GMM)算法监测构架横向稳定性的机理与实现过程。该算法在25T列车安全监测系统得到应有,实践证明符合实时监测要求。     

神木北车辆段厂修设施C70车型适应性改造工艺设计研究

根据神华集团神木北车辆段厂修设施需进行C70车型适应性改造的要求,通过对既有工艺流程、工装设备、铁路运输特点等情况的分析,并结合C64与C70新型敞车厂修工艺流程及工装设备配置的比较分析,确定改造方案,缓解神华公司C70型敞车的厂修能力缺口,保证神华公司运输任务的完成。     

铁路局计量器具管理系统的开发

介绍铁路局计量器具管理系统的设计背景、设计目标和主要功能特点.说明该系统能有效实现铁路计量器具的台账管理和检定管理工作,提高管理工作效率,保障信息的准确性.并提出计量管理系统下一步的拓展方向,以使其更加适应现代化管理的需求.     

改进的道岔智能故障诊断系统建模研究

铁路系统转辙机维修方式仍沿用故障修模式,无法提高故障排除速度和准确性,提出利用改进遗传算法优化贝叶斯网络的方法建立故障诊断模型。利用遗传算法搜索能力强,不易陷入局部最优的特点,采用连接矩阵代替网络结构的编码方式,通过修改适应度函数、更新遗传操作方式、修正非法图等方法改进遗传算法,最终解决贝叶斯网络结构学习算法容易缩小搜索空间及易陷入局部最优的缺点。最后利用标准Asia网络验证本文算法比K2和GA算法有更好的搜索结果和更快的收敛速度,以道岔失去表示故障为例验证改进算法对转辙机故障诊断的优越性。