受电弓故障的车载图像识别技术

针对列车在途中因受电弓发生故障而影响运行安全的问题，提出了一种受电弓故障的车载图像识别技术，以实时检测受电弓降弓、变形与毁坏，碳滑板异常磨耗与缺口，弓角变形与缺失故障；基于更快速的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)目标检测框架设计了弓头图像定位目标检测模型，利用残差网络代替原有卷积网络，利用特征金字塔多尺度预测结构构建了候选区域推荐网络，以精准、快速地进行弓头定位和状态检侧；基于掩码区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割框架设计了弓头图像分割模型，并针对性地重新设计了检测头的网络结构与特征图尺寸，以适应受电弓的细长弯曲特征，从而准确、快速分割弓头图像；为了在分割后的二值图中更快速地识别与定位故障，根据受电弓结构尺寸和图像分割模型输出的位置坐标，制定了弓角与碳滑板故障的快速模板匹配策略，并在此基础上编制了详细的故障检测算法与程序。研究结果表明：在相应的数据集上，弓头图像定位目标检测模型的平均检测精度为0.944,平均每帧检测时间为0.029 s,弓头图像分割模型的平均分割精度为0.967,平均每帧检测时间为0.031 s,模板匹配的检测精度为0.985,平均每帧检测时...     

滑板磨耗对受电弓系统服役性能的影响研究

为了实现滑板磨耗形面的描述和它对受电弓服役性能影响的评估,研究了滑板磨耗对弓网系统动力学性能、受电弓抗疲劳性能的影响.首先,通过对比分析大量受电弓滑板实测形面数据,提出以二次函数描述滑板磨耗形面,给出形面形状参数和磨耗深度参数两个特征量,并获得了特征量随运行时间的变化规律;其次,采用模态叠加法建立了考虑滑板形面的弓网耦合动力学模型,探讨滑板磨耗对弓网动态受流性能的影响;最后,根据滑板磨耗形面具有明显的时变性的特点,建立了考虑参数时变的受电弓疲劳寿命预测模型,实现滑板磨耗形面对受电弓抗疲劳性能的影响分析.研究结果表明:滑板形面磨耗增强了弓网系统的跨距周期性,导致该特征主频的幅值增加,且滑板形面的形状参数绝对值越大,弓网动态性能越差;考虑滑板形面磨耗后,受电弓框架部件的预测疲劳寿命缩短,缩短量约为30%~40%,且越处于上端的结构影响越大.     

一种新的复杂细胞启发下的特征提取方法

鉴于V1区复杂细胞具有提取外界刺激不变本质的能力,设计了一个提取目标图像局部不变特征的方法.该方法首先使用提出的无监督算法（PCICA）,从图像中学习出类似于复杂细胞感受野的滤波器集合.然后利用这些滤波器组成的复杂细胞描述子,提取目标图像各个位置的不变特征.最后对图像特征图进行分块统计,将各区域的直方图序列作为图像的最终描述.测试结果表明,PCICA具有类似于快速独立分量分析算法（FastICA）三阶收敛的特点,从图像中学习出的滤波器集合,表现出复杂细胞感受野的拓扑结构.这些滤波器对于局部图像的微小变化并不敏感,对于检测不变特征十分有利,并在MNIST手写体数据库上取得0.84%的识别错误率.     

隧道掌子面岩体裂隙快速识别方法

隧道掌子面上含有许多地质信息,若能充分提取和分析,将有助于对隧道工程地质状态作出评价,用于指导隧道设计和施工. 以隧道掌子面数码图像为基础,对掌子面上岩体裂隙检测、提取、分组算法进行研究. 首先,基于数字图像处理技术对掌子面岩体裂隙目标分割算法进行分析,根据分割结果,通过图像细化和边界线拟和、分离、合并、过滤,连接不连续边界,过滤短边界,形成较完整的岩体边界线识别结果;然后,计算岩体边界线视倾角,将视倾角相近的边界线合并为一组,实现对裂隙边界线的自动分组;最后,将本方法应用于实际掌子面岩体图像测试其有效性. 测试结果表明:该方法基本实现了对掌子面上岩体裂隙的自动提取和分组;对具有明显裂隙的掌子面岩体,本算法能较完整的提取出岩体裂隙,错误提取率不超过10%,并实现了自动分组,自动分组错误率不超过5%,提高了掌子面岩体分析的自动化程度,可用于地质素描,并为掌子面围岩分级提供参考依据.      

基于自适应复杂场景的背景建模方法

因复杂场景下的背景动态变化大,大多数背景建模算法易引起误匹配而导致检测精度降低.为此,提出一种基于自适应复杂场景的背景建模方法,背景模型采集视频前5帧图像初始化模型,通过后续帧获取像素的分布特征并更新背景模型.算法提出自适应离散系数结合像素值检测像素动态变化幅度,获取复杂背景中的目标.实验通过对多组数据测试,验证了算法检测精度优于其他算法,有效改善复杂场景下动态背景对前景目标提取的影响,减少了由背景像素值大幅度变化产生的假前景,在复杂场景下检测目标有较强的适应性和鲁棒性.     

基于图像内容和混沌系统的图像认证算法

提出了一种利用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）系数和混沌系统的可用于检测图像篡改定位的脆弱性数字水印算法.首先将图像进行不重叠的分块,分块后的图像经过DCT变化后,利用中频系数产生水印.同时利用混沌系统构成图像块间信息嵌入和提取的对应关系,并将水印嵌入到相关块的最低有效位.图像篡改检测过程为：将提取的水印和生成的水印进行比较,通过差异的位置对其进行定位.实验结果显示,该算法具有良好的定位精度,混沌系统的采用,使算法具有较高的安全性.     

基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法

为了准确获得图像感兴趣区中运动车辆的形状特征,提出了一种新的车辆边界轮廓提取算法.利用连续3帧图像,对包含同一运动车辆的图像感兴趣区进行光流场分割,以获取目标运动区域,通过平移运动区域的左、右边界获得正确的车辆区域及其封闭边界轮廓,通过放大运动矢量计算公式的阈值来提高其运行效率.试验结果表明:该算法可从具有复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动车辆边界轮廓,检测正确率在95%以上.     

基于改进LSD直线检测算法的钢轨表面边界提取

针对传统LSD直线检测算法容易丢失图像细节,造成提取直线不连续等不足,提出一种基于双边滤波改进Canny提取边缘图像的LSD直线检测算法。利用Canny算法提取边缘图像,基于边缘图像采用LSD直线检测算法进行直线提取;考虑到Canny边缘检测中使用高斯滤波,在降噪的同时会模糊图像边缘,而双边滤波对于图像边缘有较好的保护作用,采用双边滤波代替Canny边缘检测中的高斯滤波进行边缘图像提取。同时,将基于双边滤波改进Canny提取边缘图像的LSD直线检测算法应用到钢轨表面边界提取中。实验结果表明,改进LSD直线检测算法对钢轨表面边界直线提取效果较佳,相关评价指标得到较大提升,正常钢轨图像和锈迹钢轨图像的峰值信噪比分别提升6.49%和13.58%,为后续钢轨表面缺陷识别奠定了基础,具有一定的实用价值。     

基于遥感图像信息特征的单调递增SSDA算法

图像配准就是将不同时间、不同传感器或不同条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像,进行比较找到该组图像中的共有景物,或是根据已知模式到另一幅图中寻找相应的模式。利用遥感图像进行目标监测需要进行图像配准处理。匹配算法如何达到高精度、高匹配正确率和实时性成为人们追求的目标。文章在传统匹配算法的基础上,提出两点改进:一是通过PCA-圆形SIFT算法提取图像特征角点,降低维数,优化计算;二是利用图像角点作为单调递增阈值序列SSDA算法匹配的基本像素点,利用遥感图像信息特征降低匹配计算量。最后进行实验仿真,结果表明,改进后的算法使得配准速度进一步提高,能够满足遥感图像配准实时性的要求。     

一种基于预处理的边界检测算法

分析了常用的轮廓跟踪算法，并指出了其缺点．针对不同连通区域的图像，提出了一种基于预处理的边界检测算法．该方法可直接从原始图像中提取边界，而不需要进行边界强度计算和阈值分类．该算法用统一的方法处理单连通域、复连通域和不连通域的各种复杂情况，避免陷入复连通域和不连通域关系的先深分析或先广分析，将其化难为易，并且其运算量小，准确率高．     

基于图像处理技术检测弓网接触力的新方法

接触网和受电弓是电气化铁路供电系统中的重要组成部分,其中弓网之间的动态接触又是保证电力机车良好受流的关键条件,所以寻求良好的弓网关系是铁路供电系统设计的一个重点.考虑到目前弓网接触力大多采用接触式检测手段,对于非接触检测的研究方法较少,故提出了一种基于图像处理算法检测弓网接触力的新方法.简化受电弓弓头结构,分析了弓网接触力与弓头位移之间的关系,建立弓网接触力计算模型;并在弓网混合模拟试验台进行地面验证实验：首先,利用图像处理模块对采集到的图像进行标记点的目标跟踪与特征提取;然后,通过数据处理模块对得到的位移信息进一步分析得到弓头加速度等信息,修正得到加速度信号;最后,对经过惯性力和阻尼力修正后的接触力结果进行分析.结果表明：通过图像处理检测得到的弓头位移最大测量误差仅为1.3 mm,精度较高;同时检测得到的弓网动态接触力的最大值、平均值和标准差的最大相对误差仅为5.46%、5.15%和4.58%,测量误差较小.结果证实此方法检测弓网接触力是可行的,且检测精度满足要求.     

基于DSP技术的动车组接触网动态参数检测系统研究

针对采用检测方式无法较好地实现对动车组弓网高频动态特性进行测试的问题,开发了基于TMS320C5402的检测系统,以实现完全意义上的非接触式接触网检测。文中计算了相关检测算法,介绍了系统的总体设计,详细说明了系统的硬件设计,完成了系统的软件主程序流程图设计。 目录摘要：本文提出了通过测量动车组受电弓滑板变化状态并用配套算法计算出相应参数的方法,设计了检测系统。     

弓网离线模拟试验平台的设计

受流问题是制约电气化铁路提速的瓶颈之一,而弓网离线电弧是高速列车受流的关键问题.为了全面的把握弓网离线状态,设计了弓网离线模拟试验平台.实现正弦周期内不同时刻离线及回合过程的电弧放电现象,并采用示波器和数据采集卡实现对离合瞬间电压、电流和光强等波形的同步记录,为弓网离线检测法和列车受流质量的研究及抑制电弧危害打下基础.     

强侧风对受电弓的气动作用规律

建立了弓-车-网组合模型,基于压力修正法的N-S方程,采用分离式求解SIMPLE算法,对强侧风条件下的受电弓气动特性进行了数值模拟.分析了受电弓的气动荷载在不同侧风速度,不同风向角下的变化规律及强侧风对受电弓绕流流场的影响.结果表明：随侧风速度及角度的增大,受电弓的气动力及力矩呈非线性变化;受电弓流场区域内产生大量漩涡及低速尾流区,接触网及车体对受电弓流场有明显影响.研究结果可为提高受电弓在侧风作用下的稳定性和安全性提供一定的理论依据.     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

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针对智能交通的广泛应用与需求,提出了一种黄网格区域违章车辆智能监测算法。首先通过连续帧差法生成不含任何车辆信息的静态背景,然后结合差分图像分割算法和二值数学形态学算法来提取车辆目标,最后通过监测车辆并判断其在黄网格区域滞留时间来判断该车是否违章。监测系统采用多摄像头远近景协同拍摄的方法,保存车辆违章的视频片断并提取车牌信息,最终结果作为交警处罚违章车辆的依据。本文提出的黄网格区域违章监测算法具有一定的实际应用价值,在智能交通管理中得到一定的应用。     

基于小波变换的纹理边缘检测方法

根据Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测原理和纹理图像的局部特征,推广了Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测算法．这个推广算法不仅适用于一般图像的边缘检测,而且还可用来提取纹理图像的边缘．     

复杂背景图像中圆检测的新算法

如何在复杂背景图像中确定圆的存在,并将其准确定位,具有广泛的工程应用价值.本文通过对大量圆定位算法的研究,提出了一种利用圆形性特征在复杂背景图像中进行圆检测的新算法.经实验证明,此算法实现了复杂背景图像中圆形炮管的自动定位与分割,对于发生形变的图像,此算法仍具有较好的位移、旋转和伸缩不变性,可应用于工程中的圆检测.     

运动车辆检测的APG-TR算法

为了提高智能交通系统中运动车辆检测的准确率,提出了一种基于张量恢复的APG-TR算法。采用张量表征交通视频图像,保持视频图像高维结构特征。通过张量恢复,重建出张量的低秩部分与稀疏部分,实现交通视频图像中交通背景与运动目标车辆的分离与交通视频内在特征的提取。利用交通监控系统采集到的交通视频106帧图像对本文算法进行了测试。测试结果表明:在晴天条件下,APG-TR算法的平均正确率为91.4%,在雨、雾天气条件下,正确率分别为86.4%、85.2%,相比帧差法更加稳定与准确。APG-TR算法具有良好的收敛速度与鲁棒性,在智能交通领域中具有广泛的应用前景。     

一种基于图像处理的危化车辆识别方法

高速路口车道上对危险化学品车辆进行识别,对实时监测危险化学品车辆、保证事故后的及时救援有重大意义.根据危化车辆车顶必须安装危险标志灯的特征,针对监控设备抓拍的车辆头部图片,采用边缘检测、连通边缘提取、相似三角形检测等一系列算法,检测图像中是否存在标志灯,从而实现对危化车辆的识别.最后采用Matlab实现了识别算法,验证了本方法的准确性和可行性.