高速列车智能视频分析应用研究

为提升高速列车智能化水平，搭建高速列车智能视频分析系统，主要由车载摄像机、视频监控服务器、智能分析主机等设备构成，可通过车厢控制器与其他车载系统和设备进行信息交互。该系统基于深度学习算法构建智能视频分析模型，实现车厢敏感人员识别、车厢乘客拥挤度检测、车厢遗留行李检测、车厢重点位置监控、司机疲劳驾驶监测等功能；当检测和识别出异常事件时，告警信息可在旅客信息系统的显示终端上自动显示，或由广播装置播放告警信息。     

基于运行模态参数辨识的动车组异常振动在线监测技术

针对动车组抖车、晃车异常振动发生时，振型较单一且模态阻尼比下降的特点，提出一种基于运行模态参数辨识的动车组异常振动监测技术。采用时域模态分析方法，对车体振动加速度进行实时计算，获得模态频率、阻尼比和参与因子，根据模态参与因子确定当前振动的主导振型，由主导振型的模态频率判断是否存在动车组异常振动，并根据模态阻尼比对动车组异常振动的严重程度进行量化分级报警。动车组车体平稳性监测装置现场服役跟踪数据验证表明，该技术具有较高的识别精度。