动车组运行故障图像检测系统(TEDS)运用研究与思考

动车组运行故障图像检测系统(TEDS)是动车组运用安全保障的重要辅助设备。介绍TEDS设备特点及具体联网技术方案,从设备自身方面和现场运用方面具体分析TEDS存在的问题,并提出下一步工作建议。     

高速铁路建设动车组运行故障图像检测系统的实践

动车组运行故障图像检测系统(简称TEDS)是动车组运行安全监控的有效检测设备.其部署与安装具有建设难度大、技术要求高、业务涉及面广的特点.本文主要介绍2013年郑州铁路局在已运营的京广高速铁路郑州东站南北咽喉处,建设2套TEDS的实践过程,对TEDS完整的实施方案、架构设计、业务管理等进行了有效的探索,保证TEDS正常稳定运行,为确保高速动车组运行安全提供了可靠的装备保障.     

适用于无砟轨道的TEDS系统设计与实现

本文介绍研发的新型动车组运行故障图像检测系统TEDS设备满足无砟轨道道床上的安装需要和动车组安全运行的要求,符合中国铁路总公司《动车组运行故障图像检测系统(TEDS)探测站设备暂行技术条件》(铁总运[2015]242号)的技术标准,经实际使用检验取得预期效果。     

基于卷积神经网络的动车组行车安全图像缺陷检测与分割

动车组运行故障动态图像检测系统TEDS在客运专线安装部署,为动车组安全运行提供保障。针对TEDS缺陷自动检测精度低的问题,提出基于卷积神经网络的TEDS缺陷检测与分割模型,采用特征金字塔网络提取缺陷的多尺度融合特征,采用可改变感受野的可变形卷积DCN适应缺陷形态的多样性。TEDS缺陷检测任务中缺陷数量远小于背景数量,采用在线困难样本挖掘OHEM筛选出困难样本,重新输入预测网络以平衡正负样本的比例。通过对几个动车段的TEDS图像数据进行试验分析,结果表明该模型的准确率、召回率优于传统方法。另外,迁移学习试验结果验证了模型的泛化能力,且该模型可以实现缺陷的精准分割。     

动车组故障轨边图像自动检测系统的设计与实现

动车组故障轨边图像自动检测系统(TEDS)是集高速数字图像采集、大容量图像数据实时处理技术、精确定位技术、模式识别技术、智能化与网络化技术以及自动控制技术于一体的智能系统,可采集运行中动车组车体底部、车体两侧裙板、车辆连接装置、转向架等可视部位的外观图像,并实时传输至监测中心,对图像进行故障识别报警。TEDS系统采用人机结合方式,可及时发现动车组关键部位故障,有助于提高动车组检修作业质量,保障行车安全。     

基于多源数据分析的TEDS故障识别技术研究

单点运行的动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）故障自动识别功能存在识别准确率不足，误判率高的问题。为此，提出了一种基于多源数据的动车组故障图像识别方法，以联网运行的TEDS数据为基础，结合传统的差异检测法，对不同空间与时间TEDS采集的同一列车图像进行多源数据融合与权重差异计算，实现了动车组车体异常部位的检测。试验表明，该方法建立了更为准确的对比参考源，减少了环境对成像内容的影响，能够提高动车组运行故障自动识别率，降低误报率。     

关于提升TEDS故障预警准确率的研究

TEDS作为动车组运行途中状态监控的一种手段,在各铁路局均有成熟应用,通过图像对比的方式,发现故障时系统能够自动预警。目前,TEDS报警的准确率只有十万分之二左右,不能满足日常要求。文中通过对深度学习技术的研究,选择适合TEDS图像识别的模型,提升TEDS故障预警的准确率。     

黄石邦柯科技股份有限公司

<正>TEDS动车运行故障图像检测系统评审文号:辆设[2014]108号动车组运行故障图像检测系统(Trouble of moving EMU Detection System,简称TEDS)是利用轨边安装高速相机,采集运行动车组走行部、制动配件、底架悬吊件、钩缓连接、车体两侧裙板、转向架、踏面、轮缘、轮辋等部位图像,采用图像自动识别技术,对图像进行自动异常分析和分级预警,同时利用图像传输技     

城市轨道交通车辆及设备状态监测系统

针对车载设备和部件的实时检测需求,设计了一种由检测终端、车载无线网络、远程服务器组成的车辆及设备状态监测系统,采用无线通信技术和HTTP等网络通信协议,实现对温度、位置等多种传感参数的实时无线远程检测和监测,以及数据存储和智能处理等功能。该系统在城市轨道交通车辆的成功应用表明:有效数据成功传输比例与车辆Wi-Fi网络覆盖情况及运行线路的移动通信信号状况均成正相关;车辆实时定位功能满足了车辆监控管理需求;车辆走行部温度监测,实现了走行部部件状态实时监测和故障告警预警等功能,提高了车辆检修效率。     

北美铁路车辆安全轨边检测系统的现状及思考

介绍在北美和澳大利亚铁路已广泛应用的轨边检测设备,分析北美车辆安全检测设备的发展趋势及特点,提出应加快建设我国铁路车辆安全防范、预警系统.     

用于动车组故障检测的图像识别算法

动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）通过比对现场图像与其历史图像,实现列车运行状态的实时监测和自动报警。由于不同时间采集的图像存在一定程度的差异性,使得单纯基于SIFT特征匹配的故障识别算法误报率较高。为此,本文提出一种自适应融合局部和全局匹配的图像故障识别算法:将图像以车厢为基准对齐配准;基于SIFT特征匹配,通过局部比对粗略定位故障区域;以上述区域为模板,搜寻历史图像以精准定位故障位置。实验结果表明,本算法能有效地分析和预警运行动车组的异常情况,使得系统用户可及时发现重大故障,提升动车运营质量。     

用于动车组故障检测的车号识别算法

列车车号是其身份的唯一标识，动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）根据列车车号在图像库中找寻该列车拍摄的历史图像，以其比对现场采集图像，从而实现对运行列车状态的实时监测。然而动车组目前尚未安装射频识别电子标签，鉴于此，利用视频分析技术对动车组车号图像进行自动识别成为亟需解决的问题。文章提出一种基于语义共生概率的模板匹配算法对车号字符进行识别。实验结果表明，本算法对车号的识别正确率和有效性满足铁路总公司的相关要求，保障了TEDS的工作效果。     

基于序列互相关特性和SVM的入侵检测研究

通过刻画特权进程的系统调用来进行入侵检测已被广泛研究，采用的大多是人工智能方法，如支持向量机、隐马尔可夫模型和神经网络等。针对这种基于人工智能的入侵检测系统，本文提出应用序列互相关特性选择训练数据的方法。序列的互相关特性是刻画序列之间的相互关系的重要手段，使用具有一定特性的序列来训练人工智能模型，可以提高入侵检测的效率。在本文中，使用了支持向量机（SVM）来评价序列的互相关特性在模型训练中的作用。实验仿真说明，这种方法可以有效的提高入侵检测率。     

钢轨探伤车综合智能检测系统

大型钢轨探伤车普遍采用超声波检测钢轨内部疲劳伤损,但国内已有的超声波系统架构平台在复杂线路区间探伤检测运用时存在数据拥塞和计算机死机现象而导致区段漏检,并且伤损的识别主要依靠人工全程回放。为提高信号处理速度和伤损识别能力,降低人工回放的工作量,进行了基于新型总线的超声波探伤系统和基于卷积神经网络深度学习的伤损智能识别技术研究;为提高钢轨表面和近表面的伤损检出能力,开展了钢轨表面图像检测技术研究;为实现各检测系统数据同步采集和同步回放,综合判定钢轨健康状况,设计了空间同步定位系统。经验证和对比,在平均伤损误报率基本相当的前提下,采用了深度学习算法的系统的平均人工伤损检出率比既有系统提高了4%以上;各系统之间同步误差在1 m以内,伤损实际复核的定位精度在3 m以内。     

隧道检修一体化机器人系统设计及关键技术分析

机器人作为一种能替代人工且能大幅度提高工作效率的创新技术,在隧道维护方面的应用倍受关注。近年来,研究者基于机器人系统开发了各种隧道检测设备,但难以同步实现隧道修复的功能。目前,我国运营隧道的检测与维修均是分开进行的,且维修过程仍以传统的人工维修为主,导致一些较为严重的隧道结构病害未及时修复而产生巨大安全隐患,同时检修与维修作业人员会长时间处于复杂、密闭的隧道环境中而不利于身体健康。基于此,本文提出一种隧道检修一体化机器人系统概念,并对该系统三维成像结构形式和技术、隧道检修优化方法进行分析,可解决隧道病害成像、修复定位、修复能力等关键检修问题。结合当前隧道机器人检测系统,设计了检修一体化机器人系统,为我国运营隧道的检修与维修方法提供新的思路。     

激光测量在高速铁路扣件扣压力检测的适用性研究

为了提高铁路扣件扣压力检测的自动化程度,弥补人工检测精度低、效率低等方面的不足,研发一种基于激光测量原理的扣件扣压力自动检测系统。首先基于人工检测的原理建立高度差的测量模型,然后对测量系统采集到的数据进行处理分析,通过数据噪声处理、有效数据组的判定、特征点的提取得到测量模型所需结果,验证系统的适用性和有效性。为了验证特征值提取方法的有效性,对H-h高度差的提取结果与标准棒料直径进行比对,精度达到0.0064,在提取效果上具有较优的表现。测量系统的不确定度达到0.086,满足检测精度要求。     

城市轨道交通轨道检测系统关键设备研制及应用

为了探索一种可应用于城市轨道交通运营列车组的轨道检测方法,基于ARM微处理器和现场可编程门阵列(FPGA)设计搭载式轨道检测系统。分析了搭载式轨道检测系统的总体架构和数据处理印刷电路板的设计过程,并对系统的核心部件嵌入式微处理板卡进行了重点探讨,该板卡可实现小型化、低功率、多样化数据集成。对该系统进行了动态试验验证,试验结果说明该系统在准确性、重复性、一致性等方面都满足标准要求。搭载式轨道检测系统可安装于城市轨道交通运营列车上进行实时检测,大大提高了轨道检测的效率和实时性,可有效指导线路养护维修工作,且该系统不必占用专门检测车资源,具有良好的经济效益。     

机车车轴超声自动检测系统设计

针对机车车轴缺陷复杂,检测难度大,目前手工超声检测效率低、可靠性差的现状,设计一项机车车轴超声自动检测系统。该系统的设计基于对车轴结构和缺陷的分析,并从机械设计模块、超声探伤模块和控制及软件设计模块3方面进行研究。设计完成的系统采用螺旋轨迹扫查方式,由6组探头同时扫查车轴面,实现了缺陷的判定与显示、自动存储检测结果和生成检测报告等功能。与手工检测方式相比,该系统极大提高了车轴检测的效率和可靠性。