基于自编码器的接触网定位器底座开口销缺失识别算法研究

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。     

基于图像处理的接触网定位线夹目标检测

随着接触网故障检测技术的发展,接触网悬挂状态检测监测装置可得到接触网定位装置的海量高清图像用于线下故障排查。为提高故障检测的效率和准确性,基于图像处理技术,根据定位线夹区域的结构特征设计定位线夹目标区域的检测算法,并通过实际图像数据验证算法的有效性和通用性。该算法对于背景复杂、光照不均、含噪声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,极大提高了检测效率并为进一步的缺陷检测奠定了基础,具有重要的实际工程意义。     

国铁刚性接触网检测数据分析与评价标准探讨

通过对国内电气化铁路典型刚性悬挂应用情况的梳理,从接触网几何参数、接触线平顺性、弓网受流等方面分析刚性悬挂接触网特征,对比柔性悬挂接触网动态检测参数响应特点,对国铁刚性悬挂接触网各参数动态检测评价值的范围进行了适用性分析,并提出了动态检测评价标准建议值.     

基于级联Faster R-CNN的高铁接触网支撑装置等电位线故障检测

在高速铁路接触网支撑与悬挂装置中,等电位线起到保证定位管与定位器间可靠电连接的作用。当其发生散股故障时,会对定位器支座造成电化学腐烛,甚至导致定位器与支座连接处断裂脱离,影响行车运行安全。针对高速铁路接触网支撑装置等电位线散股问题,提出一种基于级联Faster R-CNN目标定位的等电位线不良状态检测方法。通过分析接触网4C检测车采集到的接触网支撑及悬挂装置图像,利用第一级Faster R-CNN获得定位器支座部件特征并实现定位;利用第二级Faster R-CNN学习等电位线散股故障特征;通过对比分析等电位线正常及故障占比,实现等电位线正常与故障分类。实验表明,本方法能够较准确地实现等电位线不良状态检测,测试集识别准确率达到94.5%。     

高速铁路接触网参数特征提取

为实现高速铁路接触网状态的综合评价,基于接触网参数的多样性,需对接触网状态参数数据进行预处理及特征提取。本文提出AR谱模型与模糊分析相结合的方法,利用AR谱模型绘制接触网线谱,对接触网线谱峰值处的检测数据进行分析,运用模糊分析求出各参数在整体评价体系中所占权重,为接触网的状态评估提供依据。     

基于卷积块注意力模块和双向特征金字塔网络的接触网支持装置检测方法研究

接触网支持装置是接触网悬挂状态检测监测图像分析的关键对象，对支持装置零部件的检测定位是实现缺陷自动分析的基础。针对接触网支持装置零部件种类多、尺寸差异大、存在遮挡、部分零部件相似度高等问题，提出一种融合卷积块注意力模块（convolutional block attention module,CBAM）和双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network,BiFPN）的接触网支持装置检测方法。在YOLO v5s网络模型基础上，该方法通过CBAM增强接触网支持装置的特征提取，结合BiFPN，实现不同零部件分辨率特征图的融合。利用4C装置获得的图像数据集，开展验证试验。试验结果表明，相对YOLO v5s网络模型，融合CBAM和BiFPN的接触网支持装置检测方法，网络平均精度mAP@0.5提高2.12%；能显著提升小目标检测效果，提高定位的准确性和稳定性，对接触网状态的智能分析有重要意义。     

基于深度自编码网络的接触网开口销缺失识别

在对接触网悬挂装置状态进行检测时,因为缺少开口销缺失的样本,智能识别难以保证较高的准确率。本文提出了一种基于YOLO v2检测算法与深度降噪自编码网络的接触网开口销缺失识别方法,实现对开口销的定位及定位后开口销图像重构,通过分析重构误差判断接触网开口销是否缺失。试验证明该方法能有效识别开口销缺失情况。     

北京京天威科技发展有限公司

<正>接触网悬挂状态检测监测系统是2010年由广州铁路(集团)公司和北京京天威科技发展有限公司联合研制,针对接触网的"车对网"检测设备。系统设备安装在作业车或者检测车上,对接触网整体和局部关键部位进行精确定位和图像抓拍,能够连续检测接触网安装情况以及接触线、电分相绝缘器等磨损状况,同时采用人机结合的方式对故障进行识别,实现对接触网设备的高速、高清晰度图像检查。系统于2010年8月在武广高铁(广州铁路(集团)公司管内)成功进行了首次平推检查,分析40000余根     

图像识别技术在接触网悬挂状态检测中的应用

提出了一种新型基于计算机图像自动识别的接触网零部件悬挂状态检测算法。它与之前的人工肉眼图像判断和传统人工巡检相比,具有检测精度高、检测速度快、环境适应力强等优点。     

高铁接触网健康状态的熵权多信息综合评估

为了改进目前普遍采用的简单的铁路接触网检测评价方法,提出接触网健康状态的模糊综合评估模型。利用模糊数学对接触网的检测数据进行处理,采用隶属度函数评价各指标属于评判集的隶属程度;通过熵权理论挖掘检测数据中所蕴含的信息,确定各检测指标的评价权重,对接触网的健康状态进行综合评估,并对评判集的秩进行加权综合实现接触网健康值的量化。对某铁路区段实际接触网状态的评估表明:该方法可行,且评价结果更为直观。     

基于4C图像弱监督检测的接触网开口销检测方法

接触网悬挂状态检测监测装置（4C检测装置）的应用有效指导了接触网设备的维修,提高了铁路行车安全性。除了传统的人工检测,目前大量的开口销图像依靠全监督视觉方法检测,且开口销在图像中占比较小,因此数据标注过程所需人力成本较大。本文提出基于弱监督的4C图像开口销检测方法,旨在仅对训练数据进行图像级标注即可完成目标检测任务,达到完善接触网开口销检测手段、提升检测效率及智能水平的目的。     

基于激光位移传感器的定位触发技术研究

接触网悬挂状态检测监测装置(4C)对接触网零部件进行检测,需要接收触发信号。定位触发设备运用激光测距传感器测量得到定位器相对车顶的高度信息,经过编码器脉冲分频、定位器高度自识别、定位器判断、脉宽调制4个环节,实现对接触网悬挂状态检测监测装置相机、光源的精准触发。基于定位触发设备的接触网悬挂状态检测监测装置在某试验基地和运营线路进行现场测试,结果表明:触发信号精准,检测装置可清晰地拍摄出支持装置、吊柱座、接触悬挂等设备照片,照片重复性良好。     

地铁接触网(轨)动态检测系统精度验证

地铁接触网(轨)动态检测系统是借助于高科技网轨综合检测车,在车辆行驶时,连续检测接触网(轨)悬挂性能、参数,分析、处理数据,以正确评价接触网(轨)接触悬挂与集电器受流质量。主要探讨地铁接触网(轨)动态检测系统精度验证方法。     

青藏铁路高铁接触网检测车

为满足青藏铁路兰新高速铁路段线路内海拔高于2 500 m的正线区段接触网智能化检测、监测的需求,研制了青藏铁路高铁接触网检测车。研制过程中采取了一系列针对性措施以适应高原地区高海拔、低气压、缺氧、高寒、大风沙、强紫外线等恶劣的环境条件。该车安装有接触网悬挂状态检测、监测装置,可对接触网悬挂系统的零部件实施高精度成像检测,在自动识别和分析检测数据的基础上,形成维修建议,指导接触网维护。     

基于SIFT特征匹配的高速铁路接触网支撑装置耳片断裂检测研究

针对高速铁路接触网支撑结构中旋转双耳耳片断裂的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(Scale-invariant Feature Transform,SIFT)的图像检测方法。利用待分析接触网支撑与悬挂装置图像和标准旋转双耳图像之间的局部特征点匹配,实现旋转双耳的定位与提取,通过分析旋转双耳上边界曲线上各点的弯曲度,判断是否存在耳片断裂故障。实验表明:本文所提方法能在复杂的接触网支撑与悬挂装置图像中准确识别耳片断裂故障,不受拍摄距离、拍摄角度以及曝光度等因素的影响,且具有较高的检测效率。     

接触网刚性悬挂的静力与动力分析

通过对接触网刚性悬挂的模型的假设在ANSYS软件中建立了有限元模型，经模态分析计算得到了接触网刚性悬挂固有频率。利用广州地铁二号线检测到的接触压力的数据对接触网刚性悬挂的结构实现了多荷载瞬态动力振动分析。结果表明合理处理端头悬臂以及合理选择跨距对接触网刚性悬挂的设计施工是非常重要的。     

高铁接触网异物自动化智能检测方法

基于接触网安全巡检装置(2C)采集的海量图像数据,提出高铁接触网异物自动化智能检测方法,以实现稳健、可靠、精准的高铁接触网安全异常检测。该方法面向2C图像的特点以及接触网安全运行需求,首先对图像进行预处理,然后设计基于深度神经网络的异物检测方法,利用已标定样本训练异物检测模型,并通过预训练和重训练步骤进行深度学习模型的优化,最后将训练好的模型应用于真实场景中对特定异物进行自动检测。对采集的2C图像进行相关试验,结果表明,该方法可以快速有效地检测出接触网异物,准确率达到96.5%以上,具有较高的应用价值。     

秦沈客运专线接触网总体设计

从明确弓网系统及接触悬挂评价标准入手 ,通过对秦沈客运专线接触网设计的分析和总结 ,确立高速接触网的设计理论和方法。接触网是通过与其接触线相互摩擦运动的受电弓向电动车组或电力机车受流 ,弓网间稳定、良好的功率传输是实现高速行车的关键。为了衡量弓网间的受流质量 ,首先应确定对弓网关系进行评价的标准 ,而接触悬挂的评价标准则用于悬挂参数的确定。所选悬挂参数能否满足弓网间受流标准的要求并是否为最佳 ,需要通过计算机仿真或试验进行验证和优化。高速接触网的设计要体现安全、可靠和免维护性。因此 ,精确设计的概念应始终贯穿其中     

铁路货车装载状态高清图像监视系统

<正>由郑州铁路局科学技术研究所研制的铁路货车装载状态高清图像监视系统以高清视频设备为基础,采用先进的计算机技术及信息处理与集成技术,实现高清视频、图像信息的自动采集、检测监控和集中管理。可对货车装载状态实时、全天候、不间断地监视,能够实现对铁路货运关键岗位、关键环     

基于2阶级联轻量级卷积神经网络的高铁接触网悬挂紧固件缺陷识别方法

基于高铁接触网悬挂运行状态监测图像,分析监测图像与普通图像的区别;将紧固件缺陷检测问题转换为紧固件检测和运行状态精细识别2个过程,提出基于2阶级联卷积神经网络的紧固件缺陷识别方法。首先,设计紧固件检测网络,由轻量级特征提取网络、全局注意力模块及相互增强的分类器和检测器组成,实现目标紧固件实例的高效检测;然后,搭建1个包含4个卷积层、2个池化层、1个全连接层和1个输出层的多标签分类网络,完成紧固件运行状态的精细分类,实现缺陷识别。运用紧固体缺陷识别方法,对某高铁线路接触网状态监测图像数据进行试验分析,结果表明:2阶级联卷积神经网络的方法可以快速准确地检测紧固件的缺陷,紧固件定位平均检出率达98.2%,紧固件缺陷平均识别精度达95.8%,较单一检测网络提高约21.5%。