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《铁道标准设计通讯》2016,(11):41-44
针对钢轨裂纹红外图像采集过程中产生的噪声大、对比度低的问题,以及传统直方图均衡化方法在对红外图像增强时灰度级减少和细节信息丢失等不足,提出频域增强与空域增强相结合的红外图像增强算法,以弥补传统算法在红外图像增强时的不足。在空间域上采用直方图均衡化对红外图像进行处理,提高图像对比度降低图像噪声;在频率域上采用高通滤波对红外图像进行锐化处理,增强图像的边缘和细节信息。仿真结果表明:该算法在对钢轨裂纹红外图像增强时很好地抑制了背景噪声,而且有效地凸显了钢轨裂纹内部微弱的细节纹理,保护图像的细节信息,为更好地提取钢轨裂纹的缺陷信息提供条件。 相似文献
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为改善高速列车运行舒适度和车下悬挂设备的振动水平,建立了车辆-设备系统垂向动力学模型,推导了车辆系统振动加速度频率响应函数;结合轨道不平顺激励谱函数计算了车下悬挂设备振动加速度均方根,联合人体舒适度加权滤波函数计算了车体振动参考点的垂向舒适度指标;引入目标级联分析(ATC)法逐层分解车辆-设备系统振动指标,构建了车辆-设备系统两层指标分解数学模型,采用指数罚函数策略协调两层振动指标之间的耦合问题;提出了以车辆运行舒适度和车下悬挂设备振动加速度为指标的多目标优化方法,建立了以车下设备悬挂刚度和阻尼为设计变量的优化模型;联合车下设备悬挂参数动力吸振器(DVA)设计法对比探讨了ATC法在复杂车辆系统参数优化设计中的应用效果。分析结果表明:与DVA设计法相比,ATC法优化后车辆中部舒适度在300 km·h-1工况下提高了8.5%,设备振动水平减小了约20%;在全速域区间,ATC法对车体中部的振动衰减是DVA设计法的2倍,且对设备的振动衰减比DVA设计法大4.5 dB;与优化前相比,ATC法优化后车辆中部舒适度指标最大提升了15%,设备振动加速度减小了0.18 m·s-2。由此可见,ATC法可以运用于复杂轨道车辆结构参数优化设计中,能有效改善车辆系统的振动水平,也可为车下设备悬挂参数优化设计提供指导。 相似文献
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准确的多目标感知系统是自动驾驶技术的关键。本文提出了一种基于相机与激光雷达融合的多目标检测算法。针对相机传感器无法获得准确的目标距离等深度信息,激光雷达无法获得准确的目标类别信息的问题,首先采用嵌入自适应特征融合模块的YOLOv7网络处理相机数据,同时对激光雷达数据进行点云预处理以消除无用的噪声点;其次,利用坐标变换将激光点云数据和相机数据转换到像素坐标系中;最后,采用基于ROI感兴趣区域的方法对点云进行聚类处理,以参数加权的方式融合两种传感器的检测结果。实验结果表明,嵌入改进YOLOv7网络的融合算法能够检测出更加准确的目标信息。 相似文献
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轨枕作为固定钢轨和扣件的重要轨道零部件之一,由于长期承受钢轨传来的各种作用力,其端部易出现掉块,造成轨道机械结构稳定性下降,故轨枕掉块缺陷检测对保证列车正常运行起到重要作用。针对轨枕掉块缺陷检测方法存在精度较低和缺陷样本少的问题,提出一种计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法。首先,采用Copy-Pasting数据增强方法增加轨枕图像中掉块小目标数量,解决缺陷样本少的问题;其次,通过降低网络下采样倍数和删除大尺度检测层的方式改进YOLOv5s模型的多尺度检测层,提高轨枕掉块缺陷检测精度和速度;然后,将锚框之间的平均交并比作为距离量度改进K-means聚类算法,并使用遗传算法优化,重新匹配适合轨枕掉块缺陷检测的锚框;最后,使用跨尺度连接结构和双向特征加权融合模块改进YOLOv5s的特征融合结构,增强特征融合能力。实验结果表明,与原模型相比较,改进后的YOLOv5s模型平均精度达到94.1%,提高2.3%,检测速度达到93.3 fps,提高26.6 fps,能够准确且快速地识别轨枕掉块小目标缺陷。 相似文献
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基于动态规划的多目标的TBD算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在弱目标检测领域中,动态规划法是一种有效的能量积累方法。文章针对低信噪比下的多目标检测问题,提出了一种基于动态规划的多目标检测前跟踪算法。该算法能够较有效地估计搜索空间中的目标个数,也能分离出每个目标的航迹。 相似文献
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合孔成像雷达(SAR)是一种全天候、全天时、主动式高分辨率的微波遥感成像雷达。SAR成像技术在战略侦察、战场监视、情报搜集、攻击引导、打击效果评估等诸多方面有着广泛的应用。文章对SAR雷达信号模型的建立和成像的处理方法进行了剖析和研究。 相似文献
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