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《现代城市轨道交通》2021,(8)
随着接触网故障检测技术的发展,接触网悬挂状态检测系统可得到接触网定位器的海量高清图像用于线下故障排查。为提高接触网定位器底座开口销缺失检测的准确性和效率,基于自编码器无监督网络模型,根据定位装置开口销区域的图像特征设计开口销缺失识别算法,并通过实际现场图像数据验证算法的有效性和通用性。试验分析表明,该算法对于背景复杂、光照不均等现场实际图像均具有良好的适应性,算法检测准确率达90%以上,可提高接触悬挂零部件缺陷检测效率,具有重要的实际工程意义。 相似文献
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针对道岔系统故障诊断需要大量数据且较难获取的情况,提出基于波形相似度的健康状态评估及故障检测算法.使用SURF算法进行特征点预提取,提高计算的实时性;通过Hausdorff距离计算待识别曲线与标准曲线间的相似度,确定健康值及理论故障时间;对于已经处于故障状态的样本,与故障曲线库内模板曲线进行对比,选择匹配度最大的故障模... 相似文献
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动车组运行故障动态图像检测系统(TEDS)通过比对现场图像与其历史图像,实现列车运行状态的实时监测和自动报警。由于不同时间采集的图像存在一定程度的差异性,使得单纯基于SIFT特征匹配的故障识别算法误报率较高。为此,本文提出一种自适应融合局部和全局匹配的图像故障识别算法:将图像以车厢为基准对齐配准;基于SIFT特征匹配,通过局部比对粗略定位故障区域;以上述区域为模板,搜寻历史图像以精准定位故障位置。实验结果表明,本算法能有效地分析和预警运行动车组的异常情况,使得系统用户可及时发现重大故障,提升动车运营质量。 相似文献
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提出一种基于激光摄像检测的轨距计算新算法,该算法将按照轨距定义寻找轨顶踏面下16 mm内2股钢轨工作边之间的最小距离作为轨距测量值。考虑摄像机镜头畸变影响,建立2个激光摄像式传感器之间空间姿态关系的非线性标定模型,并给出一种标定方案。为了能快速定位轮廓特征点,提出钢轨轮廓特征曲线的概念,并给出特征曲线的一种定义方式,利用特征曲线能快速寻找轮廓特征点。与传统检测方法相比,新算法只用了2个激光摄像式传感器,不需要其他辅助传感器来对车体振动进行修正。最后通过实际地铁线路设置障碍试验,验证了该检测方法具有一定的抗干扰能力、稳定性高、结构简单、在线计算实时性强和检测精度高等特点。 相似文献
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机车走行部的故障目前仍以人工检测为主,既有的车辆故障图像识别系统TFDS不能适应机车要求,亟待研发机车专用的走行部故障图像识别系统。根据机车走行部故障特征,提出了机车走行部故障图像识别系统构成及其原理,探讨了高清晰度图像的获取、低照度条件下图像的获取以及图像识别方法,并深入分析了建立机车走行部故障特征库,以及机车走行部故障评判及报警分级处理等问题。 相似文献
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根据铁路货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)的分布特点,本文提出采用网页采集信息技术获取TFDS动态检车员作业信息,通过作业信息比对实现作业质量抽查功能. 相似文献
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改进Hough变换在调车信号灯识别中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于改进Hough变换的调车信号灯识别算法。算法利用信号灯图案的几何性质简化了计算,可以应用快速变化的实时图像序列。对现场获取的图像序列的处理验证了本算法的有效性。 相似文献
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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。% 相似文献
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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... 相似文献
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针对采用面阵相机的货车故障轨边图像检测系统(TFDS)存在的不足,研究了线阵扫描技术在TFDS系统中应用的原理和构成,并进行了现场运用分析。 相似文献