铁路道岔转换设备综合监测系统设计

在分析现有转辙机监测系统所存在问题的基础上,设计了一套采用视频图像分析技术、传感器技术构建的铁路道岔综合监测系统.该系统通过全天候实时监测道岔缺口偏移量,实现缺口有超限趋势预警和缺口超限报警,及时发现道岔缺陷;采用传感器技术,对液压转辙机的液压、液位,转辙机内的温度、湿度及转辙机振动等道岔运用环境实时监测,生成监测曲线,便于及时分析掌握道岔状态.     

动车组故障轨边图像自动检测系统的设计与实现

动车组故障轨边图像自动检测系统(TEDS)是集高速数字图像采集、大容量图像数据实时处理技术、精确定位技术、模式识别技术、智能化与网络化技术以及自动控制技术于一体的智能系统,可采集运行中动车组车体底部、车体两侧裙板、车辆连接装置、转向架等可视部位的外观图像,并实时传输至监测中心,对图像进行故障识别报警。TEDS系统采用人机结合方式,可及时发现动车组关键部位故障,有助于提高动车组检修作业质量,保障行车安全。     

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。%     

二、三维相结合的工业设计制图体系研究

工业设计是一门融造型美学、工程技术等相关学科为一体的新兴学科，面对各种造型的产品，仅用二维视图作为产品的技术图样，难以完整、精确地表达设计信息。本文从工业设计的专业特点出发，结合计算机图像技术的应用，提出了二、三维相结合的工业设计专业制图课程体系新思路。     

医学彩色内窥镜图像边缘检测方法的研究

考虑到医学彩色内窥镜图像的特殊性，用Ｋ－Ｌ变换，将经锐化处理后的彩色图像分解成３个正交彩色基Ｉ＾１，Ｉ＾２和Ｉ＾３，提出用Ｋｉｒｓｃｈ算子对含丰富特征的单色图Ｉ＾１进行边缘检测，并用Ｉ＾２和Ｉ＾３进行补偿，使获得的彩色回显图像边缘清晰，细节丰富。     

利用C＋＋Builder实现屏幕图像的发送和接收

利用NMStrm和NMStrmServ两个控件，编写出一个能在网络上连续发送和接收屏幕图像的例程。程序运行可靠，能够满足实时性的要求。     

铁路综合视频图像去雾算法研究与探讨

受雾霾等复杂介质环境影响,铁路视频监控系统获得的视频图像降质严重,使得雾霾天图像复原方法研究成为亟待解决的关键性问题。铁路雾霾视频监控图像具有分辨率低、灰度分布集中等主要特点,深入研究分析直方图均衡算法、Retinex图像增强算法和暗通道先验去雾算法的图像处理原理,分析图像处理效果。利用3种算法对铁路室外图像进行分析处理,结果表明3种算法均可以实现去雾,直方图均衡算法存在颜色失真和光晕现象; Retinex图像增强算法清晰度最好,但处理后的图像存在部分失真;暗通道先验去雾算法处理图像较为自然。     

基于深度图像的列车乘客目标识别技术研究

针对轨道交通中高密度客流的特点,提出了一种基于深度图像的局部法向量特征提取方法,利用球面坐标系参数(,)表示物体表面切平面法向量的特征信息,通过提取检测区域的局部法向量作为目标特征,以实现目标识别及头部轮廓提取。采用深度图像能有效地解决轨道车辆高度及光照等环境因素的局限性,并通过试验验证该方法的实时性和准确性。     

城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术研究

为实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测,对城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术进行研究。提出一种基于图像处理的受电弓滑板磨耗检测方法,其步骤为:首先,对采集系统采集到的原始图像进行图像滤波,滤除原始图像中的混合噪声;然后,采用基于直方图凹度分析的自适应Canny边缘检测方法对滤波后的图像进行边缘检测,检测出图像内受电弓滑板边缘;最后,通过相机标定和曲线融合获得实际的受电弓滑板磨耗曲线,以判断受电弓滑板磨耗是否超限。试验结果表明:该方法能有效地检测出原始图像中的受电弓滑板磨耗曲线,能有效地实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测。