基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法

针对现有基于灰度阈值的钢轨擦伤检测算法受光照等外部环境的影响较大的问题，本文提出了一种基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法。首先通过分析采集图像在垂直方向的灰度均值曲线，提取出钢轨顶面区域；然后运用边缘检测的方法得到擦伤区域边缘的候选像素点；最后运用形态学处理删除不属于擦伤区域的虚假边缘，确定钢轨擦伤区域的位置。用测试数据集对本文算法进行检测性能评测，并与基于灰度阈值的算法进行对比。结果表明：本文算法对圆斑状钢轨擦伤样本的检测准确率为96.4%，而基于灰度阈值的算法的检测准确率为86.8%，本文算法的检测准确率大幅提升，能够对钢轨擦伤进行有效检测。     

可视化接地装置接地状态自动识别方法研究

结合城市轨道交通可视化接地装置的特点,提出一种基于Canny算子进行边缘检测并使用Hough变换定位刀闸位置的方法,从而为变电所综合监控系统、车辆段安全生产管理系统等提供一种判断接地刀闸位置的辅助手段,并利用构建卷积神经网络(CNN)进行模型训练,从而提高刀闸区域的识别精度。     

基于深度学习与Hu不变矩的绝缘子故障检测

针对高速铁路接触网绝缘子故障检测问题,提出一种基于深度学习EAST模型与Hu不变矩的图像检测方法.利用EAST模型生成检测图像的掩膜图,与图像进行掩膜操作得到绝缘子区域,实现定位功能;利用二值化边缘检测提取绝缘子每片轮廓;利用Hu不变矩逐片进行轮廓相似度对比,通过对比结果判断绝缘子是否存在故障.实验结果表明,本文方法可...     

基于改进Radon变换的直线钢轨识别算法

针对传统Radon变换在直线轨道检测方面速度慢且不能从众多边缘直线中识别出钢轨,提出基于改进Radon变换的直线轨道识别算法。首先,通过阈值筛选的边缘点;其次,利用先验知识,建立极角约束域;然后通过Radon变换提取所有直线,再利用直线角度差和直线平均距离筛选出钢轨边缘直线;最后将本文算法与传统Hough变换算法和传统Radon变换算法的比较,实验结果显示本文算法能精准识别出钢轨,且速度更快。     

复杂环境下基于视觉显著性特征的铁轨识别方法

为解决复杂环境下铁轨边缘识别问题,提出一种基于显著性特征的复杂环境铁轨识别方法:通过引入多尺度Gabor能量算子和环境抑制算子,建立基于视觉机制的边缘检测模型,实现铁轨边缘特征的检测,并对环境干扰信息进行抑制;建立铁轨显著性评价模型,对检测结果中对非铁轨边缘进行滤除;提出基于统计学的铁轨特征增强方法,对铁轨边缘片段进行连接增强。试验结果表明,该方法对于光照变化和噪声干扰的鲁棒性较强,相比其他的边缘检测方法,更适用于复杂环境下的铁轨识别,同时可以应用于相似检测环境下的其他场景。     

一种基于时间自动机模型的区域控制器测试序列生成方法

轨道交通区域控制器对行车安全至关重要,设备投入使用前需进行严格的测试,针对目前区域控制器测试序列人工生成,测试效率低的问题,提出一种基于时间自动机模型的测试序列自动生成方法。首先分析区域控制器的功能建立时间自动机模型,用UPPAAL对模型的正确性进行验证;编写MFC应用程序,利用Tiny XML解析库解析模型文件,提取状态信息和变迁条件,生成测试案例集;由测试功能划分测试序列的初始状态和结束状态,并根据测试案例的串接条件,利用深度优先搜索设计最小重复度算法将测试案例串接成测试序列;最后,利用该方法生成了区域控制器切换功能的测试序列,通过分析可知生成的测试序列符合区域控制器的工作流程和测试环境,结果证明该方法能有效提高测试序列的生成效率。     

基于工业CT的铁路货车铸件缺陷自动检测

针对采用传统方法检测铸件缺陷存在检测效果不明显的问题,为提高检测效率,研究基于工业CT的铁路货车铸件内部缺陷自动检测算法.首先用工业CT扫描重建得到铸件的断面图像,然后对图像计算分形维数,利用铸件缺陷区域分形维数较高的特点自动定位出缺陷的大致区域,再用Facet模型对定位区域进行边缘检测,以便确定缺陷的准确形状.用工业CT对摇枕和侧架进行缺陷检测的结果表明,该方法不仅能获得铸件内部缺陷的位置和准确形状,而且处理自动化程度较高.     

基于智能视频分析的区域式客流计数算法

在客流计数的实现方法中,计算机视觉方式具有实时、准确、抗干扰能力强和经济适用的优势.比较常用客流计数算法,并针对铁路车站等与公共交通有关的人员密集场所提出基于智能视频分析的区域式客流计数算法.实验表明:基于智能视频分析的区域式客流计数算法具有良好的环境适应性,在系统配置要求不高的条件下准确率高,易于操作,实时性强.     

铁路既有线复测平面曲线优化方法

利用坐标法进行铁路既有线复测后,根据测量曲线的连续大地坐标点系,通过合理的方式对既有线线路进行优化计算是一项十分重要的工作。在讨论平面曲线特征分界点判别依据的基础上,分析基于圆曲线最小二乘拟合计算模型的原理及其不足;通过建立夹直线、缓和曲线和圆曲线的调整量计算模型,提出以夹直线的最小二乘拟合为切入点,以曲线调整量最小为优化目标,以圆曲线半径、缓和曲线长为优化参数,建立平面曲线调整量优化模型,利用夹直线的连续性对连续多段平面曲线实现一次性优化计算;采用定步长迭代方法进行优化模型求解,通过优化计算得到既有线各曲线要素特征值及各测点的调整量。计算实例表明:优化模型算法简单、有效,适用于各类平面曲线,并在大曲线半径上有效避免了圆曲线最小二乘拟合法存在的病态结果。     

一种快速的车道线检测方法

针对辅助驾驶系统中重要的车道线检测问题,提出了一种基于霍夫变换和最小二乘法拟合的车道线检测方法。根据相机参数确定图像中的感兴趣区域,对感兴趣区域中灰度图像进行高斯滤波和边缘检测,并利用颜色信息进一步选取检测到的边缘像素。利用霍夫变换提取边缘像素组成的直线,并利用角度信息去除错误的提取结果。用最小二乘法对车道左右两侧提取出的标识线像素分别进行直线拟合,从而检测出当前车道的标识线。通过对800帧不同车道线种类的图片进行算法检验,结果表明该方法能达到30帧/秒的实时检测速度,晴好天气下的直线车道线的检测正确率为99. 6%。     

地铁站台光照动态调控方法

为满足地铁站台的照度需求并降低照明能耗,基于最小能耗光照调控模型和改进遗传算法的动态调控方法,对站台光照进行控制。先将站台公共区划分为多个子区域,在照明模拟软件DIALux中建立站台照明模型,进行照明模拟以获取照度数据,并考虑子区域光照的耦合关系来构建照度的等式约束;再利用变量独立性分析处理等式约束,进而建立无等式约束最小能耗光照调控模型;最后,基于反向学习策略提出自适应反向学习方法,对遗传算法进行改进,并依据站台客流特征确定子区域照度设定值,作为光照调控模型的输入,利用改进算法求解光照调控模型,获得LED灯具的最佳调光比,实现光照的最优控制。通过算法对比试验和光照调控模拟试验,结果表明:改进算法在收敛速度、局部寻优能力和稳定性方面优于粒子群算法、竞赛选择遗传算法和反向遗传算法;利用提出的动态调控方法进行光照调控,可将照度偏差控制在1.33%以内,并实现52.06%的照明节能,在满足照度需求的同时显著降低照明能耗。     

基于分段曲线模型的铁路轨道检测算法

针对现有铁路轨道检测识别算法的准确性和鲁棒性不高的问题,提出一种基于直线和双曲线相结合的分段曲线模型实现轨道线的检测、跟踪与验证。本算法首先依据轨道图像的边缘信息,通过多约束条件下的Hough变换初步检测轨道位置,确定轨道线消隐边界并标定近远景区域。然后,在近景区域,采用直线模型实现前方直轨拟合;在远景区域,融合轨间距离、轨道方向和像素灰度等先验知识构造边界置信度函数,设定可漂移窗口搜索算法完成特征点提取,以最小二乘法进行双曲线模型拟合。最后,依据模型切换及窗口搜索策略完成轨道线的跟踪。测试结果表明:该算法不仅较好地解决了弯轨描述问题,而且提高了检测的准确性和鲁棒性。     

基于卷积LSTM的混凝土裂缝图像识别技术

为有效解决混凝土裂缝图像识别出现的断裂和内部空腔问题,提高裂缝整体区域定位识别精度,本文提出了基于卷积长短期记忆网络（Long Short Term Memory networks,LSTM）的裂缝识别方法。通过滑动窗口切分裂缝图像使邻近裂缝间呈现时空延续性;基于编解码的图像分割思想,构建基于VGG(Visual Geometry Group)骨干网络的特征提取编码器,结合卷积LSTM模块学习裂缝的上下文关联特征,通过解码器和分类模型实现裂缝分割,建立编解码特征独立的EDConvLSTM(Encoder-Decoder Convolutional Long Short Term Memory networks)裂缝分割模型,并进一步构建编码器与解码器特征融合的FEDConvLSTM(Fused Encoder-Decoder Convolutional Long Short Term Memory networks)模型,将高层特征与底层特征相结合,在保证裂缝完整性的同时充分挖掘裂缝的边缘信息,实现混凝土裂缝的精准分割。利用Github平台Yhlleo提供的开放基准数据集DeepCra...     

基于区域分类和电子地图的室内定位研究

为辅助盲人独立乘坐地铁出行,解决传统室内定位法易产生定位点跳跃和定位实时性差等问题,提出一种融合区域分类和电子地图的方法。该方法分为离线区域分类和在线定位2个阶段:在离线阶段通过迭代寻优,为蓝牙传感器产生的RSSI序列寻找最佳高斯滤波模板,采用滤波后的序列均值构建位置指纹库,并利用支持向量机模型对位置指纹库进行1级分类;在线阶段,采用滑动窗口对待定位区域进行2级分类,在窗口范围内采用基于欧氏距离的KNN算法求取位置坐标,并利用电子地图的路径层信息对定位坐标纠偏,进一步控制误差范围,提高定位效率。实验表明:该滤波方法将定位精度提高近4%,使用该定位算法最终能达到1.59 m定位精度。     

基于煤炭储配基地的区域循环准时制班列组织模式及其机车周转模型研究

为提高煤炭市场响应速度和产品供给时效,降低全程物流成本和创造衍生价值,提出固定车底并基于煤炭储配基地的区域循环准时制班列的煤炭运输组织模式;以完成所有配送任务所需的机车数量最少为优化目标,构建基于煤炭储配基地的区域循环准时制固定车底班列的机车周转模型,设计基于蚁群算法的模型求解算法;结合河南济源区域实际的煤炭货源OD数据及铁路运营数据,验证了区域循环准时制班列机车周转模型和求解算法的可行性,以及该煤炭运输组织模式的效果。     

铁路货车车轮踏面伤损检测中剥离与擦伤定位方法

针对铁路货车车轮踏面伤损检测问题,设计铁路货车车轮踏面伤损动态检测系统,提出剥离和擦伤的定位方法.首先对车轮踏面图像进行平滑去噪;然后对图像进行基于平稳小波和Canny融合算法的边缘检测,并根据标准车轮的宽度确定踏面区域;最后,根据剥离和擦伤的不同特征,对剥离踏面区域图像进行基于分块思想和种子填充算法的剥离粗定位后,再进行基于Canny算法和跟踪法的剥离精定位,并给出基于踏面边缘线搜索的擦伤定位方法.实验结果表明:在铁路货车运行速度为0.5 km/h～10 km/h时,踏面剥离的定位准确率达到96.7%,定位精度达到3 mm;擦伤定位准确率达到97.8%;可满足现场动态检测的要求.     

基于深度图像的列车乘客目标识别技术研究

针对轨道交通中高密度客流的特点,提出了一种基于深度图像的局部法向量特征提取方法,利用球面坐标系参数(,)表示物体表面切平面法向量的特征信息,通过提取检测区域的局部法向量作为目标特征,以实现目标识别及头部轮廓提取。采用深度图像能有效地解决轨道车辆高度及光照等环境因素的局限性,并通过试验验证该方法的实时性和准确性。     

基于DE S的高速列车气动阻力分布特性研究

基于Realizable k-ε方程的DES数值模拟方法,研究某高速列车头、中和尾车不同区域对整车气动阻力系数的贡献值,并结合风洞试验结果,验证本文所采用的计算方法,计算与风洞试验结果两者偏差在2％以内;各车辆的瞬态气动阻力系数时程曲线在均方根值上下波动,其中头车的脉动幅度最小,尾车最大;头车、尾车的头部曲面区域及各个车辆转向架区域的气动阻力占整车气动阻力的77．8％;前端转向架区域气动阻力系数从头车、到中间车、到尾车大幅度减少,后端转向架区域气动阻力系数逐渐增加;从流场结构来看,列车的头部、风挡、车底结构以及车尾处产生了大量的漩涡;沿车长方向,头车车体附近的漩涡情况好于中车和尾车。     

中国区域速度场多面函数拟合稀疏建模方法研究

分析多面函数建模中核函数结点选择存在的问题,探讨LASSO等变量选择及空间降维方法,在此基础上,提出多面函数拟合的稀疏建模方法和惩罚参数选取指标。该方法通过最小化正则化损失函数,实现模型参数估计与核函数结点筛选,所构建模型易于解释且具有较强的泛化能力。中国区域速度场建模结果显示,多种方案下的模型变量参数筛选保留率在19.42%～51.17%之间,外符合精度提升率达到3.29%～16.50%,表明该方法可有效降低模型结构复杂度并提高建模精度。     

高速铁路接触网悬挂装置开口销不良状态检测方法研究

针对高速铁路接触网支撑装置中开口销缺失、松脱和张角不足问题,提出两种基于灰度分布特征的检测判据。在定位阶段,依据斜腕臂及其连接处的线特征,对斜腕臂进行Hough直线检测并提取其两侧边缘的斜率特征,实现斜腕处开口销的初定位,利用PBoW模型对初定位图片进行分类;采用SIFT算法准确定位非斜腕处开口销。在检测阶段,使用Hough累加矩阵提取连接处螺钉的圆形特征,对销钉所处的圆环区域实现精确提取;针对圆环内无其他零部件遮挡和干扰情况,根据圆环内非连通区域分布规律给出表面开口销缺失和张角不足检测判据;根据销钉受力部分和两端非受力部分的灰度分布,给出双耳下方开口销不良状态检测判据。实验表明,本文方法能够较准确地实现多位置开口销不良状态的同时检测。