唐山新型多铰接100%低地板现代有轨电车下线

正2019年4月25日,有轨电车家族的第四代产品——新型多铰接100%低地板现代有轨电车,通过了厂内调试试验,在唐山下线。多铰接100%低地板现代有轨电车,采用悬浮车厢技术,5辆编组仅需3台转向架,2辆悬浮车厢布置自由度高、载客量大,与以往的单铰接现代有轨电车相比,在定员相近的情况下,新型多铰接有轨电车长度缩短了近5m,可以     

多车型低地板有轨电车动态包络线计算方法研究

铰接形式的模块化低地板有轨电车的车体之间采用铰接装置进行连接,因此限界校核时不能完全采用基于全动态包络且适用于常规4轴地铁车辆的CJJ/T 96—2018标准。文章以四模块单车型和七模块浮车型两种具有典型特征的低地板有轨电车为例,通过对编组形式和铰接形式的分析,提出了可适应多种车型的低地板有轨电车动态包络线的计算原则和方法。目前,该方法已成功运用在多个低地板有轨电车项目的车辆限界校核工作中。     

铰接型车辆车体挠度研究

基于传统列车编组与铰接型列车编组的特点,介绍了车体在整备、载客情况下的变形趋势,给出了铰接型车辆挠度值的确定及验证步骤,以实例形式展示了某铰接型车辆车体挠度值的设计、制造、试验及数据采集、数据分析等过程,通过对比,证明对于车辆定距为8 m的铰接型车辆,单节车体制造时预制5~7 mm挠度,是可行合理的。     

视频拼接技术在列车安全监控中的应用

传统列车监控系统中,采用多个独立摄像头对车厢内不同部位进行监控。这种监控画面存在视野狭窄、视角不一的问题,当出现突发事件时,需要在多个监控画面间来回切换,寻找和判断事故原因。为此提出一种基于拼接技术的车厢全景监控方案,采用的视频拼接核心算法中结合了PCA-SURF和改进BBF算法,并利用索引表法对多路视频帧序列进行实时拼接。试验结果表明,该算法相较于传统SURF算法可将单帧拼接时间降低90%,正确匹配率平均达到92.2%,在实时性和准确性方面取得了良好的效果。     

技术站配流与调机运用综合问题的拉格朗日松弛算法

技术站调度问题中配流与调机运用是关系密切的两个基础问题。基于单机器调度和资源分配理论,构建单解单编技术站配流与调机运用综合问题的混合整数线性规划模型,同时确定出发列车的编组内容和调机的解编任务,使得出发列车满足列车编组要求,且车辆在站加权总停留时间最小。设计拉格朗日松弛算法松弛掉连接约束,将原问题分解为解体子问题、配流子问题和编组子问题,对偶问题采用传统次梯度优化算法求解。最后,采用既有文献算例对该算法的有效性进行测试,结果表明:与分支定界算法相比,该算法能够实现计算质量和时间的较好折中。     

基于ZigBee协议的列车监控图像传输系统的设计

提出一种基于无线网络传输协议—ZigBee的列车监控图像传输系统。在车厢内部设置多个摄像头用于采集高清晰的监控图像并通过无线网络将图像实时地传送至列车监控中心。列车长在列车监控中心可实时掌握车厢内的情况,以便指挥及调度列车运行。     

全景图自动生成技术在地铁中的应用

全景图自动生成技术能够将不同角度拍摄的列车周边场景图片自动拼接成一张连续的图像,完整展现列车每时刻的周边场景。介绍了全景图自动生成技术中的图像配准、图像拼接两个主要技术,并将其应用于地铁无线集群通信系统中,实时并完整显示每列列车所在的位置及周边的场景,从而为列车调度提供可视化的操作界面,并为列车的实时跟踪提供多维度的、清晰的现场视频数据。     

基于改进列生成算法的高速列车开行方案优化研究

针对编制开行方案涉及因素多、建模及求解困难的特点,结合有容量限制的多商品流网络设计问题,建立确定列车开行对数、开行区段、停站方案及编组形式的多目标整数规划模型,运用权重法将多目标规划转化为单目标规划。鉴于标准的列生成算法难以协同处理网络设计与网络配流问题,设计综合使用列生成与行生成策略的启发式算法确定列车的运行路径及停站方案,采用改进分支策略的分支定界算法求解最终模型。最后,以京沪高铁为例进行验证,在有效时间内获得较高质量解,该解与最优解的误差率为2.13%,且优于京沪高铁实际采用的开行方案。     

单向编组站配流与调机运用综合问题

单向编组站配流与调机运用综合问题研究的是确定出发列车的编组内容,指派并调度解体和编组调机的任务,使得出发列车满足列车编组要求,调机任务没有冲突,且车辆在站总停留时间最小。基于并行机调度和资源分配理论,建立该问题的混合整数线性规划模型。设计有偏随机键遗传算法求解该优化模型,基于平均分配和随机分配规则生成初始种群,并采用参数均匀交叉算子以使子代能有效继承父代的优化特征。最后,以1个实际算例对所提出方法的有效性进行测试,并与现场采用的贪婪算法、直接求解模型的优化求解器CPLEX进行比较。算例结果显示所提算法在计算质量和计算效率上的优越性。     

基于尺度不变特征变换的钢轨蠕变检测研究

针对钢轨现有定点蠕变检测技术的不足,提出一种基于尺度不变特征变换及图像配准的非接触式实时观测方法。通过安装于轨侧观测桩上的相机对待检钢轨进行拍摄,提取图像中轨腰附近预定义的感兴趣区域,而后基于尺度不变特征变换,与同一视场中钢轨未蠕变图像的对应感兴趣区域进行配准,得到定场环境下多关键点在像素坐标系中的轨向及高低位移集。根据相机的内外及畸变参数将像素位移集映射到世界坐标系,对轨向及高低位移集分别求均值,得出钢轨的轨向及高低蠕变量。为验证方法的有效性,搭建试验平台并采用OpenCV开发了仿真系统。研究结果表明:高低和轨向蠕变的相对测量误差均值分别低于0.606%和1.170%。     

基于Faster R-CNN的铁路扣件定位方法研究

准确的扣件定位是进行扣件状态检测、保障轨道交通车辆安全运行的基础,传统的基于图像处理的方法难以满足快速准确智能检测的需要.针对这一情况,提出一种基于改进Faster R-CNN的深度学习理论方法,进行扣件定位.首先,建立检测图像数据集并进行图像标注,然后根据实际扣件图像特点建立Faster R-CNN检测模型,利用标注...     

定位像素篡改的安全脆弱水印算法

脆弱水印用于鉴定数字媒体的真实性和完整性,篡改检测性能和安全性是脆弱水印算法的两个重要指标。本文提出一种基于密钥生成和嵌入像素水印信息的安全脆弱水印算法,在不增加水印嵌入容量的前提下,采用邻域像素比较的篡改检测方法有效提高算法的篡改检测性能。本文首先利用混沌迭代生成水印信息,然后将生成的水印信息置乱加密后嵌入在原始图像的最低位。认证时,通过比较像素邻域中不一致像素数目与设定阈值的关系判定像素的有效性,并推导给出阈值的动态选取方法和篡改比例与虚、漏警概率关系。理论分析和实验结果表明该算法不仅能抵抗拼贴攻击(Collage Attack),而且提高精确定位水印算法的篡改检测性能。     

基于物联网技术的动车组一体化运用检修作业管理系统的研究

通过对动车组一体化作业管理流程的分析及现场作业过程中存在的管理问题,提出了建设以物联网为技术基础的动车组一体化检修作业管理信息系统,利用RFID、传感器、移动互联和图像信息采集识别等物联网技术,实现对动车组检修作业过程数据的实时共享,提高动车组一体化检修作业管理效率和现场安全作业保障。     

一种改进的十字交叉轨道扣件定位方法

针对传统的十字交叉定位法对轨道扣件区域定位不准确,对图像要求较高,需要特定角度的光照采集才能实现扣件定位,定位过程较慢等问题,提出一种改进的十字交叉定位法对其进行定位。通过对其图像中扣件的初步位置判断定位,然后用中值滤波的图像增强,Canny算子的边缘提取,灰度投影的判断来提高定位准确性,加快定位速率,通过实验表明,改进的定位方法能够很好解决光照采集角度、快速有效的定位和判断出扣件,实现对扣件区域的初定位。     

间接接触网自动检测方法的研究

提出了一种通过对受电弓状态的检测,间接判断接触网是否有故障可能的方法。利用图像处理技术,采用霍夫变换分析采集受电弓图像的倾斜角度。建立受电弓形状模板,提出受电弓重合面积比这一参数,利用模板匹配法分析受电弓形变情况。实验证明,该方法可以有效判断受电弓的倾斜和变形情况,从而实现接触网故障报警。     

基于深度学习的铁路客站视频融合智能监控系统的图像处理优化技术研究

针对复杂铁路客站现场全景视频高维特征缺乏、融合匹配不准确等问题,提出一种基于深度学习的铁路客站视频融合智能监控系统的图像处理优化技术。文章通过尺度不变特征变换算法检测出图像关键点,利用卷积神经网络进行高维特征提取,对错配点使用随机抽样一致性算法进行剔除,并对虚影问题进行了优化以获得更好的细节效果。提出的图像处理优化技术已应用于连云港—镇江高速铁路扬州东站。应用结果表明,该技术能有效防止图片失真,获得更好的拼接效果。     

铁路综合视频监控系统图像增强研究

在全数字铁路视频监控基础上,综合行业特点和应用需求的综合视频监控系统成为新的研究热点,并已在青藏铁路拉萨段、京津高速铁路中成功运用.综合视频监控范围包括运输、安监、公安系统等.对于运输系统,需要对岔道线等处安装摄像机,以提供实时图像信息,为铁道沿线安全诊断提供依据.现有的沿线监控采用视频分析技术,对运动目标进行跟踪处理,而对固物研究较少.通过将图像处理方法引入视频监控系统,结合计算机辅助处理,自动定位异物侵线,从而可以达到线路安全自动监测的目的.图像处理中一个重要的环节是图像增强,本文重点研究了铁路岔道图像增强方法.     

基于激光摄像技术的钢轨波磨检测方法研究

目前常用的钢轨波磨检测方法有弦测法和惯性基准法,弦测法传递函数不恒定,惯性基准法受车速影响大。针对钢轨波磨检测方法的缺点,提出了一种基于激光摄像技术的波磨检测方法,通过多传感器并行工作对钢轨轮廓进行高频率采样,通过FPGA(现场可编程门阵列)对传感器获得的光条图像进行ROI(Region Of Interest)提取,将图像的ROI传送至上位机提取轮廓数据,进而完成钢轨的波磨信息提取。论证了通过多传感器并行工作提高钢轨轮廓的采样频率的可行性,在Xilinx SP605开发板上实现了光条图像ROI的实时提取。试验表明,ROI提取能够有效减小通信的数据量。     

基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷检测

相比传统的物理检测算法,基于机器视觉的检测算法具有检测速度快、操作便捷等诸多优点,但因受光照不均、相机失焦抖动、雨雪天气等外界因素的影响,导致检测精度降低.针对这一问题,提出一种基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷视觉检测算法.首先,对图像进行Gabor滤波去噪,以减少噪声对缺陷检测的影响;然后,利用HSV空间变换方法...     

一种基于人脸序列模式的机车驾驶员疲劳检测方法

驾驶疲劳是导致事故的重要原因,本文在综述基于面部特征的机车驾驶员疲劳检测方法的基础上,提出了基于Gabor变换的人脸特征融合抽取模型,并在此基础上,结合隐马尔可夫模型(HMM)提出基于人脸图像序列的机车驾驶员疲劳检测方法。根据在疲劳和非疲劳状况下人脸模式特征的不同,首先利用Baum-Welch学习方法从疲劳图像序列训练学习得出疲劳模式下的HMM参数;然后,在疲劳模式识别时,把待识别的人脸图像序列表示成Gabor融合特征序列,再利用Viterbi算法计算该特征序列属于疲劳模式的概率值,从而实现对人脸图像序列的疲劳识别;最后,对各种姿态下的不同人脸图像序列数据进行了仿真测试。实验结果表明,与已有基于单幅人脸图像的疲劳识别方法相比,具有更好的疲劳识别性能。%