LKJ人机界面单元显示字符识别的方法

人机界面(DMI)单元是列车运行监控装置(LKJ)的用户交互设备。通过对图像字符识别方法的研究,设计了基于点阵对比方式的字符识别方法,来对DMI图像中的字符做识别,识别的结果提供给系统校验程序使用。通过将界面中的字符点阵信息与字库点阵信息作对比,得到界面中所显示的字符信息。经过大量图像识别测试后得到识别正确率可达到98%,对整幅图像识别时间在1 s以内。结果表明,基于点阵识别的字符识别方法可以满足系统校验程序的使用要求。     

接触网安全巡检系统中的支柱号牌识别算法

针对接触网安全巡检系统中利用支柱号牌进行智能缺陷分析定位的问题,提出了一种支柱号牌识别算法。该算法采用霍夫直线检测实现支柱定位,根据号牌特点实现号牌定位、号牌字符分割算法,最后采用HOG特征和支持向量机(SVM)实现字符识别。该算法识别率较高,对智能缺陷定位具有重要意义。     

基于OCR的CRTSⅢ型轨道板类型和编号自动识别技术研究

研究一种基于OCR技术的无砟轨道板类型和编号自动识别技术。采用工业相机对轨道板的喷绘区域进行拍照,获取原始影像,然后对影像进行目标区域提取、OSTU二值化、膨胀腐蚀等预处理操作,从而获取目标影像。利用Tesseract-OCR对目标影像进行字符识别、字符相似度计算和白名单设置,并对识别过程和识别结果进行控制和优化。轨道板类型和编号自动识别系统是轨道板智能检测系统的一部分,可为轨道板智能检测系统提供稳定可靠的识别结果,提高轨道板智能检测系统的自动化程度。     

基于图像处理和双BP神经网络的电气化铁路接触网立柱标识牌识别算法研究

故障位置点定位是实现轨道维护及保养的前提,利用接触网立柱标识牌实现定位是一种常用的轨道定位方法,但常规的识别方法存在识别率低且速度慢的缺点。针对该问题,提出一种基于图像处理和双神经网络的接触网立柱标识牌识别算法。首先利用Hough变换提取出接触网支柱区域,减小识别区域,其次通过形态学方法实现标识牌的定位与裁剪,再采用水平投影方法对字符进行分割,最后对字符中的字母和数字分别进行特征提取,利用两路并行的反向传播神经网络进行识别。通过实验验证了该算法的有效性,结果表明:该方法精度可达98.3%,相较于传统识别方法速度提高了17%。因此该识别算法能够实现轨道故障位置的快速精确定位,可用于轨道智能巡检系统。     

一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法研究

提出一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法,该方法包括车号定位、片段聚类与车号识别3部分.基于连通体分析技术,提出利用货运列车车号字符间特定的几何比例关系有效地定位车号区域;在车号定位基础上,利用视频序列时空冗余信息建立帧信息补正模型,对部分定位错误帧图像进行补正并通过片段聚类方法将包含相同内容的车号视频序列进行切...     

基于图像分析的计算机联锁软件上位机界面信息提取

计算机联锁自动化测试能够节省软件测试阶段的人力成本，而实现自动化测试的前提是需要提供可靠的站场信息。文章以上位机界面显示规范为主要技术文件，提出一种基于计算机视觉图像分析与文字识别技术提取计算机联锁软件上位机界面信息的方法，该方法通过挖掘可量化的信号设备和功能按钮图元特征，以及二者在界面内名称的字符特征，实现基于上位机界面截图的站场信息提取功能。以中国铁路广州局集团有限公司连江口车站计算机联锁软件为例，验证了该方法的可行性，为自动提取站场信息提供了新思路。     

铁路客票票号自动识别系统的研究

本文结合我国铁路客票售票系统逐步自动化、智能化的特点,将人工智能技术应用于铁路车票售票设备,详细论述铁路火车票票号自动识别的基本理论与具体实现方法,对图像采集系统获取的原始图像进行图像处理、字符数据训练和字符识别。并从理论上对字符识别过程进行论述,通过实验验证其可行性。     

智轨列车基于稀疏点云和图像的车辆识别技术

针对识别智轨列车的前方车辆三维信息来保证其行车安全的问题,提出一种面向智轨列车基于稀疏点云和图像的车辆识别技术.首先采用基于角度阈值的算法分割地面并提取障碍物点云,然后提出距离角度约束算法遍历障碍物点云求解聚类点集,通过二次求解优化聚类结果获取预融合聚类点集,最后采用YOLOv3网络模型进行车辆检测,构建基于几何模型的图像点云映射关系,将车辆图像识别信息与预融合聚类点集进行匹配,实现了车辆三维信息识别.研究结果表明:在16线激光雷达稀疏点云条件下,所提方法在多障碍物共存的开放式场景中具有较高的识别率和实时性,满足智轨列车动态检测需求.     

基于SBB算法的复杂背景手势输入系统

弱假设学习在近年来的机器学习领域得到越来越广泛的应用。本文提出一种多分类的基于应力的SBB(Stress Based Boosting)算法。在实时情况下,对输入的英文手语字母进行分类和识别,并转换成相应的汉字,实现了汉字的手势输入。首先对视频流进行预处理,利用双检测方法,消除噪声和背景得到手部区域,使用固定尺度的兴趣点检测器,利用特征提取器归纳出手部特征点,再利用SBB算法的学习规则对含有特征点的新样本进行分析和归类,采用应力反馈对于错判的手势进行纠正。在每个周期,都加入特征学习过程。算法能集中原手势训练集,通过已有分类器的分类结果确定分类策略。本系统具有自主学习、分类快速准确的特点。实验结果证明,本系统在实际条件下具有较高的识别率和鲁棒性,具备很好的应用前景。     

CTCS-3级列控系统车载设备人机界面信息的识别方法

研究基于图像识别的CTCS-3级列控系统车载设备人机界面信息的识别方法。首先,根据人机界面信息具有位置固定、字体和大小确定、信息量有限等特点,将人机界面信息划分为图标、数字和字母、汉字3种类型。根据各类信息的特点,分别进行灰度、二值化、切分和归一化等预处理,其中采用改进的基于最大宽度回溯的字切分法提高切分单个汉字的准确度。然后,对图标采用改进的6主色法提取颜色特征,采用统计法提取面积特征;对数字和字母提取欧拉数和8等分面积特征;对汉字提取欧拉数、细化的面积特征和笔画复杂性指数。最后,针对3种类型信息,分别构造决策树对提取的特征进行分类,实现车载设备人机界面信息的识别。以图标和汉字为例的实验结果表明,本文的方法能够准确地实现DMI界面信息的识别。     

图像识别技术在BIM运维管理中的应用研究

针对当前铁路运维管理中利用BIM技术构建的运维管理平台,提出基于图像识别技术维护日常运维的应用方案:将图像识别技术和BIM技术结合应用到运维管理的信息化系统中,通过对比不同的识别技术,提出了应用YOLOV3更新设备状态信息的方法,以提高运维管理工作的效率和质量.     

基于人脸识别技术的铁路实名制进站核验系统研究及设计

设计基于人脸识别技术的铁路实名制进站核验系统,解决人证一致性自动检验的问题。利用人脸识别技术、应用集群技术、负载均衡技术,结合客票系统架构,实现旅客进站票证人一致性的核验,已经应用于多个车站。对旅客进站记录及数据进行收集和分析表明,人脸识别率达97%,旅客可以在5 s内完成进站核验,满足铁路旅客实名制进站核验业务的效率要求。结果表明,基于人脸识别技术的实名制进站核验系统技术方案的可行性,为铁路未来实施全面刷脸进站提供技术支撑。     

基于图像处理的城轨列车车号识别系统

针对现有射频识别标签易脱落损坏导致丢失车号的问题,提出了基于图像处理的城轨列车车号识别系统。利用工业相机拍摄城轨列车侧面车号,再采用加速稳健特征算法和变换不变低秩纹理方法对拍摄到的图片进行车号定位、校正、分割操作,利用Visual Geometry Group-16(VGG-16)网络模型对分割好的车号字符进行识别。试验结果表明,该系统具有鲁棒性好、识别准确率高等特点,能够满足城轨列车车号获取的要求。     

基于铁路调度指挥作业指令的关键词识别技术应用研究

针对规范铁路调度人员的口头指令这一问题,计划使用关键词识别技术来对调度人员的作业指令进行识别记录,对不规范用语进行约束调整。采用基于关键词–废料模型的关键词识别技术,使用非词格依赖的最大互信息准则端到端训练方法,进行关键词识别模型训练,实现对铁路调度人员口头指令的自动识别。针对出现频率最高的2个关键词进行实验分析,研究该方法在工业场景下应用的可行性。实验结果表明,通过调节参数控制误识率,可达到一定的关键词识别率,具备应用可行性。     

基于人脸识别的刷脸检（验）票技术研究与实现

文章以铁路检票系统为基础,在现有的纸制票、磁票、二代身份证、中铁银通卡（IC卡）介质检票的基础上,提出基于人脸识别的刷脸检（验）票方案;该方案利用人脸识别技术、大数据技术,结合12306售票系统、检票系统实现刷脸检（验）票,已经应用于多个铁路局。对使用的数据进行收集和分析表明,人脸识别率达97%,检票通行率完全符合铁路标准。以中铁银通卡用户刷脸为例,验证了方案的可行性,为铁路全面实施刷脸检（验）票提供技术支撑。     

基于模式识别的地铁列车状态耦合分析系统设计与应用

针对地铁列车部件因状态耦合作用而相互影响的问题,提出了一种基于模式识别的地铁列车状态耦合分析系统设计方法。该方法通过轮轨耦合分析、弓网耦合分析及部件状态特征识别技术,将异常特征进行模式抽取,获取导致异常特征的故障原因。结合某地铁列车,将该方法应用于所开发的服役安全保障系统。应用情况表明,该方法通过工况模式识别和特征耦合分析,可有效地降低干扰并获取异常特征信息,从而能够准确分析故障原因,为快速定位和精准维修提供技术支持。     

基于数字图像分析的铁路货车闸瓦插销窜出故障自动识别方法

本文基于数字图像分析技术,提出一种TFDS铁路货车闸瓦插销窜出故障的自动识别方法。算法对原始输入图像进行必要的区域定位、直方图均衡化、去噪等预处理;针对处理后的闸瓦插销的图像,设计适合其形状、纹理和位置3个方面特征的梯度方向直方图来描述闸瓦插销的特征向量;提取特征向量输入到已经训练好的线性可分支持向量机分类器模型中进行故障判断和自动识别。实验数据证明了该识别算法的稳定性、可靠性和实用性。     

分布式光纤传感在铁路通信光缆盗挖告警中的应用

与目前应用的光缆防护技术相比,分布式光纤传感具有成本较低、灵敏度高、抗电磁干扰、可复用、分布式连续测量等优点,因此,提出了一种基于分布式光纤传感的铁路通信光缆盗挖告警方法。该方法通过提取振动信号的时域特征和小波域特征作为特征向量,来识别盗挖过程中产生的振动事件类型。同时,还设计了一种两级振动模式识别方案,在正常情况下,系统只对时域特征进行监测,当时域特征的值超出设定的阈值时,再联合小波域特征进行模式识别。由此,提出的方法可以减少大量复杂的小波域变换计算,提高算法的时效性。