基于卷积块注意力模块和双向特征金字塔网络的接触网支持装置检测方法研究

接触网支持装置是接触网悬挂状态检测监测图像分析的关键对象，对支持装置零部件的检测定位是实现缺陷自动分析的基础。针对接触网支持装置零部件种类多、尺寸差异大、存在遮挡、部分零部件相似度高等问题，提出一种融合卷积块注意力模块（convolutional block attention module,CBAM）和双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network,BiFPN）的接触网支持装置检测方法。在YOLO v5s网络模型基础上，该方法通过CBAM增强接触网支持装置的特征提取，结合BiFPN，实现不同零部件分辨率特征图的融合。利用4C装置获得的图像数据集，开展验证试验。试验结果表明，相对YOLO v5s网络模型，融合CBAM和BiFPN的接触网支持装置检测方法，网络平均精度mAP@0.5提高2.12%；能显著提升小目标检测效果，提高定位的准确性和稳定性，对接触网状态的智能分析有重要意义。     

基于粒子滤波的电力机车电气故障诊断

采用分布式传感器网络(DSN)对列车电气系统的各种状态信息进行检测,根据动态空间模型理论建立系统状态方程和观测方程,采用粒子滤波技术对系统滤波状态进行估计,通过二值决策法对每个传感器获得检测信息并与阈值对比,对比结果由故障诊断中心融合并给出最终决策结果,如果确认处于故障状态则给出故障预警.由于传递给诊断中心的数据是二值结果,降低了通信量,提高了实时性能.实验仿真结果验证了诊断系统的适用性和可靠性,也验证了粒子滤波在非线性、非高斯系统中的适用性.     

一种基于几何约束的轨道提取方法研究

针对基于Hough变换或螺旋曲线模型的视觉轨道检测方法存在的不足,本文提出了一种基于几何约束的轨道提取方法.该方法利用摄像机和轨道平面之间的成像关系近似满足单因矩阵的特点,利用逆透视映射(IPM)将输入图像转换为Bird-view图像,并采用一种改进的边缘检测方法进行边缘检测.然后将二值化的边缘图像在垂直方向上分割为多个区段,在每个区段上,利用先验知识生成的系列模板图像,对分段IPM图像进行去噪处理和Chamfer距离变换后进行距离匹配检测,将轨道检测转换为一个二维匹配搜索过程.在分段检测结果的基础上,进一步利用曲线拟合得到边缘图像中完整的轨道曲线方程.该曲线方程通过已知的单因矩阵转换为原始图像中的曲线描述,实现在原始图像中的检测和定位.实验验证了所提方法的可行性和可靠性.     

三轴AMR 车辆检测器的车型分类设计实现

随着城市机动车数量的不断增加,城市交通向智能交通方向的快速发展,传统 的车辆检测器已经不能满足智能交通对交通状况反映的要求. 车辆检测器的车型分类功 能成为检测器发展的趋势,针对目前AMR 车辆检测器弱化车型结构对磁场强度影响的 问题,设计了一种新型的AMR 车型识别检测器.单个检测器可以采集三个方向地磁变化 量,结合一个高精度的时间模块,可以获得磁场强度在立体三维空间的变化,丰富了采集 信息.通过比较常见的车型分类算法优缺点,采用DAG-SVM 进行车型分类. 实验测试的 结果表明,该检测器可以有效地对车辆进行分类.     

复杂环境基于多信息融合的车辆跟踪方法

平交路口复杂环境下基于视觉的车辆跟踪容易受到如车辆在图像上投影的尺 度变化,车辆的排队与消散过程中邻近车辆间的遮挡及分离等因素的影响.针对该问题, 本文提出了一种利用局部特征增强的Mean-shift 改进算法,利用SIFT 特征点对尺度、旋 转变化鲁棒的特性,将其与基于跟踪区域颜色特征的跟踪方法相融合实现车辆跟踪,较 好地解决了在车辆尺度、运动方向变化,以及遮挡情况下的跟踪问题.同时通过引入跟踪 车辆分离的判定条件,结合特征点聚类算法解决了相邻车辆发生分离时的判断及跟踪问 题.实验结果表明,在多种交通场景的车辆跟踪过程中,本文提出的算法有较好的鲁棒性, 定位结果更加精确.