基于改进Faster R-CNN的高铁扣件检测算法

针对高铁无砟轨道中扣件发生松动,导致高铁扣件发生偏移或丢失的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的高铁扣件检测算法。在特征提取网络中引入可变形卷积,构建可变形残差卷积块,使特征提取过程更加集中于扣件区域,实现扣件状态的精确提取;并采用Alpha-IoU作为目标回归损失函数提高高铁扣件的回归精度。实验结果表明,该算法提高了高铁扣件的检测精度,相比于其他算法,能更准确地进行扣件定位和状态检测。     

基于机器视觉的桥梁检测技术现状及发展

基于机器视觉的桥梁检测技术相对传统检测技术具有自动化程度高、检测效率好、检测成本低、不影响交通以及高耸构件检测便捷等优点。文中分析了采用机器视觉进行桥梁检测的研究应用现状;梳理了进行图像采集、病害自动识别以及裂缝测量的技术手段与方法,并分析了每种手段与方法的优缺点与适用范围。最后提出了该技术的发展方向:重点发展高效的图像获取手段与细微裂缝的自动识别算法。     

机器视觉新技术在自动表面检测中的探讨

介绍了机器视觉的作用、应用领域与国内外研究现状,提出了机器视觉新技术的研究及其在自动表面检测中的应用.     

基于机器视觉的隧道智能检测技术研究现状及技术分析

基于机器视觉的隧道检测技术可实现隧道病害的快速采集、自动识别和管理,由于采集速度快、识别精度高,是目前最受关注的隧道快速检测手段。介绍了国内外几款具有代表性的隧道快速检测设备,并对各家产品进行了分析比较,探讨了未来隧道检测设备研发方向。     

基于机器视觉的路面破损检测系统研究

分析了系统的基本组成和总体结构,介绍了软件设计流程以及网络设计与训练过程.同时考虑到传统图像分割算法的局限性,设计了一种检测图像内任意区域实时检测算法.可以适应路面龟裂、横裂、纵裂、块裂等多种缺陷以及缺陷并存的复杂道路样本图像.     

融合PHOG和MSLBP特征的铁路扣件检测算法

为了提高铁路扣件检测的识别率和鲁棒性,以及扣件图像PHOG特征的有效性,提出了简单有效的枕肩定位算法,该算法首先在提取PHOG特征前,根据枕肩、扣件和背景间的位置关系去除冗余背景信息;然后,模拟人眼视觉注意机制,设计MSLBP特征采样方式,提取扣件图像的宏观纹理特征;最后,采用分层次加权融合的方法联立两类特征,并采用SVM分类器进行扣件分类识别,提出一种基于计算机视觉和PHOG-MSLBP融合特征的缺陷识别算法.将该算法应用于实验,结果表明:与使用PHOG、MSLBP单一特征相比,基于PHOG-MSLBP融合特征检测算法的平均识别率分别提高了6.3%、4.5%,且鲁棒性更强,可满足扣件缺陷自动化检测的需要.     

基于机器视觉的接触网几何参数检测方法

提出了一种基于机器视觉技术的接触网几何参数检测方法。检测过程中,通过线阵相机对锚段关节、支柱等关键零部件的识别,实现检测数据精确定位,同时采用振动补偿技术消除由检测车体振动所造成的检测误差.检测结果表明,该方法能够有效地提高接触网动态几何参数检测精度,具有实际意义.     

基于结构相似深度卷积自编码的异常扣件检测模型

介绍了轨道扣件系统的基本功能,概述了已有的轨道异常扣件检测技术,归纳了基于机器视觉的传统检测方法和深度学习方法所关注的问题及存在的不足; 介绍了自编码的基本思想与形式化过程,提出了一种基于编解码架构的异常扣件检测模型; 分析了传统像素级图像相似度评价指标的缺陷,实现了基于结构相似的损失函数和图像异常判定; 构建了轨道扣件图像数据集,验证了模型的性能; 将代表性的误报与漏报图像可视化,描述了这些图像的表观特征,分析了发生漏报与误报可能的原因。研究结果表明：结构化相似指标显著提升了模型的检测性能,与具有相同网络架构但使用平均绝对误差和均方误差作为相似度评价指标的检测模型相比,模型的F值分别提升了14.5%和16.2%;与其他对比模型相比,提出的模型取得了最高的检测精确率和F值,分别达到了98.6%和98.1%,与次优的RotNet模型相比分别提升了6.0%和9.8%;召回率为97.1%,略低于深度支持向量数据描述(DSVDD)模型的98.4%;整体上看,F值比所有对比模型均高出超过9%,提出的模型表现出了明显的性能优势。     

基于多入侵线的视频车速检测方法

为提高视频中车速检测的精度,提出一种基于多入侵线的视频车速检测方法。首先在视频中布设已知相对距离的多条入侵线,其次检测车辆经过每条入侵线时的帧数,最后结合帧数、摄像机的采样时间、入侵线间的距离生成关于车速的概率密度函数模型以计算车速。通过构建仿真环境验证模型性能,仿真结果表明：减小摄像机的采样时间、增加入侵线数量、增大入侵线之间的距离可以提高模型性能,并且在不同检测条件下使用多入侵法进行车速检测的误差率都更低。采用Deepsort+YOLOv5目标跟踪算法实现视频中车速的检测,同时,在视频车速检测综合数据集BrnoCompSpeed上与主流车速检测方法进行实验对比,实验结果表明,该方法测量结果的平均误差率为1.40%,与主流视频车速检测方法相比精度更高。     

基于GPU的高速铁路扣件实时探测技术

针对传统的图像模式识别算法提出一种GPU加速新方法,结合对CUDA架构的分析,通过充分利用GPU优秀的并行计算能力和高存储器带宽提高图像处理速度.分别对不同大小及不同批数量(单次处理图像数)的图像进行识别处理,并对其进行了多种优化,实验证明相同算法在GPU上的实现与CPU相比处理速度最高提升了 600倍左右,达到了平均...     

自适应铁路场景前景目标检测

现代铁路系统中,智能视频分析技术已被广泛应用于异物入侵监测,前景目标检测是入侵判断的必要过程. 背景差分常用于检测前景目标,但铁路场景复杂,存在动态变化的背景区域和未知类型的目标,现有基于阈值分割或深度学习的背景差分算法都不能满足需求,故提出一种基于阈值自适应调节的前景目标检测算法. 利用像素值在时间上的动态信息,分割结果的反馈信息和由超像素提供的空间信息确定阈值调节因子,动态调节阈值以适应环境变化;提出一种灵活可靠的背景模型初始化方法,消除鬼影问题,实现一帧到多帧初始化的灵活切换. 实验结果表明,所提算法在铁路场景上取得了较好的准确率和误分类率,且平衡了精度和速度.     

基于深度图像和彩色图像相结合的高速铁路桥梁裂缝宽度检测识别算法研究

针对高速铁路中桥梁比重大,地质灾害发生后难以及时对桥梁损伤进行检测评估的困难,提出了利用深度图像和彩色图像相结合的桥梁裂缝损伤宽度非接触式检测识别算法。首先,研究了裂缝的彩色图像预处理算法,通过灰度化、图像增强、轮廓提取获得了裂缝在彩色图像中的轮廓;其次研究了不同视场相机的配准问题,搭建了实验室检测环境,提出了联合Harris角点检测和Hough变换的彩色图像和深度图像配准算法,完成了将二维彩色图像点向三维空间坐标的转换,实现了高速铁路桥梁裂缝宽度检测识别。现场测试表明,深度图像和彩色图像结合能够实现高速铁路桥梁裂缝宽度检测识别,识别相对误差在10%以内。     

高铁快运背景下生鲜农产品的最优订货决策

针对高铁快运运输速度快和生鲜农产品易发生质量损耗的特性,建立高铁快运背景下生鲜农产品供应链的最优订货决策模型.运用指数函数模型刻画生鲜农产品的新鲜度随运输时间的衰减关系;鉴于高铁快运和普通运输在单位运输费用和运输时间上的差异,在供应商主导和零售商主导两种决策模式下,定量化分析供应链主导者选择高铁快运的必要条件.研究结果表明:基于高铁快运的生鲜农产品供应链系统存在最优的订货策略;供应商比零售商受高铁快运的单位运输费用影响更大;供应链最大化期望利润是关于生鲜农产品新鲜度参数和价格弹性指数的单调减函数.      

高速铁路列车运行图结构优化研究

为提高高速铁路列车运行图的通过能力,通过紧凑铺画列车运行图,合理安排列车运行线顺序,优化了列车运行图结构;将列车运行图结构优化问题转化为旅行商问题,以巡回路径总费用最小化为目标建立0-1整数规划模型,并利用遗传算法求解。用2015年京沪高速铁路数据进行实例验证,求得列车运行图结构的优化方案。计算结果表明:原方案开行39列列车最少需628min,优化方案的开行时间比原方案的开行时间减少了133min,约21.2%,能更好地满足客流高峰时段或突发性客流激增时需尽快密集发车的要求。      

基于探地雷达的高铁无砟轨道结构层病害检测

为了检测高速铁路(高铁)无砟轨道混凝土结构内部在施工过程中产生的缺陷,避免在高速列车荷载作用下发展成路基病害,运用探地雷达技术对高铁无砟轨道结构进行了二维正演模拟分析.基于有限差分法,在时间域上推导了探地雷达二维正演模拟方程.针对易形成高铁无砟轨道病害缺陷的多种复杂工况,建立了CRTSⅡ型板式无砟轨道的地电模型,分别对CA砂浆层不同填充程度、CA砂浆层硬化过程进行了二维正演数值模拟,分析了探地雷达二维正演模拟图像的特征.模拟结果表明,二维正演模拟可以清楚地分辨板式无砟轨道结构内不同介质层的分界面,以及钢筋的数目和位置.      

面向路基监测的WSN分簇自适应加权融合算法

部署在铁路路基监测区域内的无线传感器网络（WSN）,由于节点能量和带宽等资源的限制,要求数据的采集、处理、传输满足低能耗、高效率和高可靠性. 本文提出面向智能监测的无线传感器网络分簇部署策略,在感兴趣的区域内部署尽量多的节点,并根据数量类型、环境特征等因素将网络以簇为单位进行划分. 以簇为单位,采用自适应加权数据融合处理技术,将采集的地温数据按照精度分别乘以权重值再进行平均值处理,有利于降低数据冗余度,提高数据准确度和采集效率. 仿真性能分析表明,该方法可以显著提高数据传输效率,降低网络能耗,延长网络生命周期.     

基于交路单元的高速铁路乘务交路编制模型与算法

为了解决高速铁路列车乘务计划编制过程中的乘务交路自动化生成问题,从工作实际的角度出发,首先提出以交路单元作为列车乘务交路编制基本单位的方法,在此基础上建立以最小费用为目标的乘务交路编制优化模型,在该模型中对异车体换乘的接续时间进行区分。然后,针对该模型特点,对基于贪婪思想的启发式算法进行求解。最后,以京津城际铁路北京南站至天津站间的列车数据对该算法进行了验证。计算结果表明,用该方法编制的最小费用乘务交路在值乘时长和换乘次数方面能够体现出较好的均衡性。     

����·������WSN�ִ�����Ӧ��Ȩ�ں��㷨

部署在铁路路基监测区域内的无线传感器网络（WSN）,由于节点能量和带宽等资源的限制,要求数据的采集、处理、传输满足低能耗、高效率和高可靠性. 本文提出面向智能监测的无线传感器网络分簇部署策略,在感兴趣的区域内部署尽量多的节点,并根据数量类型、环境特征等因素将网络以簇为单位进行划分. 以簇为单位,采用自适应加权数据融合处理技术,将采集的地温数据按照精度分别乘以权重值再进行平均值处理,有利于降低数据冗余度,提高数据准确度和采集效率. 仿真性能分析表明,该方法可以显著提高数据传输效率,降低网络能耗,延长网络生命周期.     

高速铁路综合地线的接地效果

为提高综合贯通地线的利用率,以其接地阻抗及对钢轨电流的分流系数作为接地效果的评价指标,对地线半径、埋设深度、横向连线间隔和土壤电阻率与系统接地效果的关系进行了研究.结果表明,地线半径、横向连线间隔和土壤电阻率对接地阻抗和分流系数影响较大,埋设深度的影响较小.与遂渝线无砟轨道的实验结果相比,接地阻抗相差17.3%,分流系数相差11.4%.