基于数据挖掘的铁路车站信号平面布置图信息提取

针对铁路车站信号平面布置图因数据格式不同而导致其数据无法二次利用的问题，提出基于数据挖掘的车站信号平面布置图信息提取方法。文章构建铁路信号工程图例模型与编码，基于RVDBSCAN算法，将图形数据聚类为图形组；通过C4.5决策树构建模型，以识别铁路信号图例。试验结果表明，聚类方法 FMI评分0.986 0，分类算法准确率95.64%，能够准确识别布置图中的图例符号数据，为布置图信息的二次利用提供了数据通用接口。     

一种基于BIM模型的铁路站场线路结构数据提取智能算法

基于BIM的铁路站场智能审查中，识别站场线路结构并提取为可用于审查的整体线路是关键问题。站场线路为线状实体工程，线路的BIM模型往往被道岔、轨缝、绝缘头等构件分割，因此线路结构具有离散性，难以被识别并提取为可用于审查的整体线路集合数据。针对这一问题，结合知识工程、图论，分别对线路规范、知识等文字性描述条文与线路图形结构等图形信息进行计算转译，两者结合后对线路图形信息进行识别，从而实现对整体线路结构数据的获取。首先，根据线路中线信息，获取识别站场线路结构所需的推理知识，建立线路基本特征与线路结构特征计算表达，依据一阶逻辑形式语法编制了线路结构描述的多级词汇表，并进行知识编码形成线路结构的计算语义表达；然后，根据线路在BIM软件中的数据结构，与图论相结合，实现了对线路结构图的计算转译，形成线路结构的无向图，随后根据深度搜索算法并结合线路基本特征，构建了一种考虑线路结构特征知识的类树结构构建算法，实现了单次遍历树形结构即可获取初步的线路整体结构数据；进一步，使用线路结构特征与一阶推理分析初步线路整体结构，从而将其提取为最终的整体结构数据。结果表明，本文所述算法可以高效地分析各类站场线路结构并...     

铁路客站BIM自动化生成技术研究

随着铁路工程建设的高质量发展,铁路建筑信息模型（BIM,Building Information Modeling）自主化建模对BIM自动化生成技术的需求日益增长。文章以铁路客站为例,根据其二维图纸自动转化生成BIM的工程需求特点,从数据采集、转换、构件匹配、模型优化等方面,提出了BIM自动化生成技术体系主要内容。基于数据交换格式（DXF,Data Exchange Format）的数据读取、矢量图形识别、图形巡径模糊识别技术,提出了二维图纸关键信息存储方式和提取方法;基于BIM构件间的逻辑关系,提出了标准构件模型的二维转三维、快速布置及优化技术。研究结果表明,在铁路工程建设项目中应用以上技术,可提高BIM建模效率,提升铁路工程管理质量与水平。     

一种大型带状数字地形模型数据结构

基于铁路勘测设计海量数据的特点 ,综合利用图形分幅、面积细分、四叉树分割等数据结构技术 ,提出了一种适用于大型带状数字地形模型数据存储结构的栅格 -矢量模型 ;本文提出的方法有效地解决了虚拟环境选线系统中地形信息获取、识别和利用等问题     

基于接触网支柱号在线智能识别定位技术研究

阐述应用图像在线智能识别技术,研究铁路基础设施检测设备的数据里程精确定位的关键技术;选题、技术路线、方案实施等,内容涉及到数字成像、边缘识别、特征提取、图形识别模型、软件设计等。     

包装图形与文字的人性化设计

通过对包装图形、文字的人性化设计分析,归纳出包装在图形与文字上的人性化设计是准确地传达商品信息,易读、易识别,审美意蕴的表达等几个方面。     

基于模糊熵和Hough变换的受电弓滑板裂纹检测方法

针对受电弓滑板裂纹故障将严重危及行车安全的问题,提出一种基于模糊熵和Hough变换的滑板裂纹检测方法。首先依据像素邻域内的灰度分布,提出一种基于区间二型模糊熵的边缘检测方法,可以获得主体特征增强的滑板边缘图像;然后,采用连通域方法去除孤立噪声点,获得主要包含边界线、接缝、螺钉和裂纹四类图形元素的滑板边缘图像;在此基础上,采用Hough变换分析各类图形元素在参数空间的特征分布,从而提出一种基于极角约束Hough变换的裂纹提取方法,通过有效地排除非裂纹图形元素的特征点,最终实现滑板裂纹的自动检测。仿真实验表明,本文的边缘检测方法能够获得线性特征增强的滑板边缘图像,为后续的Hough变换提供有利基础;本文的裂纹提取方法能够准确实现滑板裂纹的识别和定位。     

工程数量计算软件的应用

“LB算量”是国内率先基于AutoCAD图形平台开发的工程量自动计算软件，通过应用实例展示其与传统手工算量方式的巨大差异和强大的图形功能，期冀成为工程系统建设方、承包方、审价方工程造价人员又一强大工具。     

机器视觉理论用于铁路接触网检测系统的研究

文章阐述了应用机器视觉理论研制非接触式接触网检测系统的关键技术：选题、技术路线、精密平台的搭建、方案实施等,内容涉及到数字成像、边缘识别、几何光学设计、图形识别模型、多任务多进程软件设计。     

由实测应变响应识别结构动态载荷

研究基于实测应变响应的结构动载荷识别问题，推导出结构测点应变模态矩阵，在模态分解的基础上应用精细逐步积分构造法构造了一种高效精确的载荷识别公式，数值算例验证了本方法的识别精度是好的。     

李沙育图形在测量中的意义

示波器的李沙育图形，广泛应用于频率和相位的测量。这种测量法不仅为我们提供了示波器频率及相位测量方法，而且揭示了所有测试仪器的测试理论基础。正确引导学生认识示波器的李沙育图形，不仅能帮助他们掌握用示波器测频和测相位差的方法，而且能对其他所有基于示波测试原理的仪器的学习，打下良好的理论基础。     

路基探地雷达图像层位智能识别与状态评价

针对有砟铁路路基层位探地雷达图像人工追踪效率低、精度低的问题，提出了基于深度学习的路基层位智能识别与状态评价技术。根据多条线路现场实测数据建立样本集，基于YOLO v5和U-Net训练智能识别模型，提出了层位厚度、道床-基床界面平整度评价指标计算方法。结果表明：本文提出的有砟铁路路基层位智能识别方法具有较高精度，且U-Net模型识别效果优于YOLO v5模型，识别、评价结果与人工追踪结果偏差较小，满足铁路路基检测工程的实际需求。     

机车车辆—轨道耦合动力学仿真系统的集成研究

机车车辆－轨道耦合动力学仿真已经开展了数值仿真，图形可视化等研究，但如何将相关的研究集成起来，形成一个单平台的较为完善的仿真系统，是一个急待解决的问题，文中采用面向对象的系统设计方法，结合基于变参数的车辆几何的结构的三维生成，基于帧图象的动力学可视再现和曲线二维可视化等技术，将系统可视化模块和动力学计算模块有效地结合起来，研究了系统开发环境的结合方式，系统集成框架，基于CVF，VC和OPENGL等不同语言间的混合联编等问题。并给出了系统集成中基于标识集的数据传递流程和共享方式，定义了不同的独立模块之间的数据接口，提供了一个考虑计算，图形，和综合可视界面的合理的系统开发环境，形成了一套综合的机车车辆轨道耦合动力仿真系统集成软件。     

机车乘务员标准化作业质量智能评判系统

贯彻落实机车乘务员标准化作业制度是保障铁路行车安全的有效手段和重要措施。针对机车乘务员作业视频文件检索，研发机车乘务员标准化作业质量智能评判系统。该系统依托人工智能技术，采用集文字、图形、视频等多手段识别分析于一体的多模态超融合分析技术，具有行为检索准确率高、检出率高、检索速度快等特点，能够根据乘务员标准化作业情况进行智能评分，并具有丰富的多维度统计功能。     

基于Auto CAD平台的装卸机械图纸管理系统

基于Ａｕｔｏ ＣＡＤ软件生成的设计图形，介绍装卸机械图纸管理系统的设计思想和相关技术，结合Ｕ型门式起重机辅助设计绘图系统，在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下用ＶＢ编写应用程序实现图纸管理系统的设计。     

JTP型谱识别通用式机车信号

为满足铁路运输安全需要，针对轨道电路信息的特点，设计开发了JTP型谱识别通用式机车信号接收设备。信号分辨采用频域的频谱分析和识别方法，软件系统吸纳了FIR抗混叠滤波和噪声泄漏消除等多项先进技术。研制了独特的记录功能，包括原始记录转换、数据回放、谱线查看、不合格数据的统计打印、图形打印等。机车信号所有技术性能均达到较高水平。     

一种基于神经网络的分类系统

本文研究一种基于神经网络的分类系统，该系统采用传统模式识别与神经网络结合的方法，即在特征提取选择的基础上，用神经网络分类器进行分类识别。本文还针对ＢＰ算法易陷于局部极小的缺陷，提出了模拟退火法和ＢＰ的组合算法。将此分类系统用于脑干听觉诱发电位识别，其分类性能大大优于最近邻分类器。     

牵引供电运营中图形图片管理子系统的设计

介绍了采用多层分布式技术实现牵引供电运营管理系统中图形图片管理子系统的方法。该系统基于MIDAS技术,不仅实现了局域网上图形图片的存储、浏览,还支持图形图片上其他独立实体的信息化和其他业务系统的紧密关联。     

基于脑电频域特征的高速铁路调度员监控工作注意水平识别方法

高速铁路调度员监控作业的注意力水平识别是全周期注意识别的重要组成部分。针对监控作业交互少、反馈弱以及视觉特征不显著的特点，设计基于信息感知密度的注意诱导实验作为客观评价参照，采集全头脑电并提取了57个通道的7项频段指标为识别特征。采用Pearson相关系数进行特征初筛，采用Logistic回归-预测变量重要性排序的包裹式方法对特征进行进一步降维并进行注意水平识别。实验结果表明：基于左额叶和双侧枕叶的17个脑电频段特征的多项Logistic回归模型对低注意水平有81%的识别准确率。脑电频段特征对应负责大脑思维功能和视觉加工处理的脑功能区，反映高铁调度员在监控工作中的注意水平变化对应的认知功能变化。     

基于约束推理的车站咽喉图型识别及优化设计模型

通用型计算机辅助设计(CAD)软件中不包括铁路车站咽喉平面设计的工具,因此需要研究专业的设计平台。本文认为解决该问题的途径是,首先基于人机交互的图型环境,输入并建立车站咽喉的结构图型,然后通过有效的计算手段识别和判定这种咽喉结构,最后通过结构计算实现车站咽喉平面设计的目标。文章认为模块法比画线法输入咽喉结构图型效率更高,也便于识别。因此,将车站咽喉的基本图形分解为6种基本图元,并对这些图元进行了恰当的描述。应用矢量对接判定条件,识别咽喉结构图型中图元的连接关系。依这种关系,应用约束推理方法和最优化的数学模型,计算满足咽喉设计条件下最优岔心位置坐标和最大平行进路数,从而实现车站咽喉平面设计优化和自动化。