基于YOLO的铁路侵限异物检测方法

基于现有的铁路侵限异物检测方法只能识别出静态障碍物且识别速度较慢的问题,提出一种基于YOLO算法的铁路侵限异物检测方法.针对铁路侵限异物检测的特殊性,合理设计YOLO模型结构.采用24个卷积层、4个最大池化层及2个全连接层完成异物图像的提取、降维、识别输出,并使用实拍疑似侵限异物图片对YOLO模型进行预训练,达到学习及降低过拟合的目的,最终实现了异物定位及识别的功能.实验中通过对1 660张单幅疑似铁路侵限异物图片进行检测,结果表明,该方法对正常曝光的侵限异物图片检测准确率较高,而且在识别速度方面较AlexNet及Adaboost算法具有较大的优越性.     

CTCS-3级列控系统速度监控曲线的分析研究

CTCS-3级列控系统采用静态曲线与动态曲线相结合的方式监控列车的运行速度,是目前铁道部大力推广使用的列控系统。为此介绍该系统的结构组成及其速度监控的基本原理,说明静态速度监控曲线、动态速度监控曲线的分类及其关系,并结合实例提出了CTCS-3级列控系统中最低限制速度曲线,以及由最低限制速度曲线计算出各种动态曲线的方法,为CTCS-3级列控系统速度曲线的计算提供了方便。     

基于PMT电压一次积分值的城轨弓网电弧检测系统

为了能有效地检测出城市轨道交通列车运行中发生的弓网燃弧现象,设计了一种基于弧光中紫外波段日盲特性的城轨弓网电弧检测系统。首先,确定275～285 nm波段作为弧光日盲紫外检测法弓网电弧检测的特征光波段;其次,通过对光电倍增管(Photomultiplier tube,PMT)等效电路的分析,确定其阳极输出电压的一次积分值作为衡量弓网电弧强弱的特征量;最后按要求对系统各部分结构及主要参数进行了设计。该系统在兰州市轨道交通1号线进行了电弧检测试验,试验结果表明:该燃弧检测系统能够有效检测出燃弧现象、线性反应电弧的强弱,且不受自然光及列车运行方向的影响。     

基于MAS的分布式计算机联锁系统研究

目前的计算机联锁系统是以联锁计算机为核心的集中控制方式,该部分一旦出现硬件故障,其影响面会很大.为了提高计算机联锁系统的稳定性和可靠性,采用MAS技术实现计算机联锁系统.通过对系统中的Agent特性进行了详细的讨论,并给出了相应Agent的模型,对该模型的功能进行了分析.最后通过对举例站联锁功能的仿真,分析了系统的联锁功能.结果表明:该系统由于降低了问题的复杂度,有效的改善了联锁系统的性能.