基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法

针对列车人工检测受电弓状态效率低下的问题,提出基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法.首先,将运用帧间差抓取受电弓视频中得到的包含弓网的图像作为原始训练数据集;然后,对复杂的受电弓图像背景进行分割处理,采用超像素分割获得最大特征区域,结合特征图像的HOG(方向梯度直方图)获得最大特征ROI(感兴趣区域),形成训练数据集...     

基于碰撞试验的车辆碰撞声信号特征

为使车辆碰撞发生重大交通事故后,能够及时报警和施救,将声音识别技术应用于交通事故的检测和报警。采用声音信号特征提取方法,通过试验搜集车辆典型碰撞声、自然界雷声、喇叭声等多种交通复合声音信号。使用Matlab工具,对采集的车辆正常行驶过程中无干扰、有干扰以及不同车速和不同角度碰撞时的3类声信号特征进行频谱分析。分析表明:发生重大交通事故时的车辆碰撞声信号频率远远高于其余两类状态,完全可以通过提取车辆碰撞声音信号特征来判断是否发生了重大交通事故。     

基于多尺度卷积类内迁移学习的列车轴承故障诊断

考虑变工况下列车轴承振动数据分布不一致情况下, 传统深度学习诊断模型的泛化能力下降, 提出了一种多尺度卷积类内自适应的深度迁移学习模型; 模型利用改进的ResNet-50网络分析振动数据的频谱, 得到了中间层次特征, 构造了多尺度特征提取器, 从不同尺度处理中间层次特征得到高层次特征; 将高层次特征作为分类器的输入, 同时计算了伪标签以缩短在不同工作条件下收集的振动信号的条件分布距离来进行类内匹配; 为了验证模型的通用性和优越性, 将提出的模型分别用于列车轮对轴承数据集和凯斯西储数据集的多个工况进行试验验证和分析。研究结果表明: 通过对齐不同域中同一类样本的高层次特征作为分类器的输入, 提出的模型获得了更为理想的故障诊断精度; 在列车轴承6个变工况诊断实例中, 平均诊断精度为90.75%, 与传统深度学习模型相比, 模型诊断精度平均提高了约10%, 召回率为0.927;在凯斯西储数据集的12个变工况诊断实例中, 模型平均诊断精度达99.97%, 比传统模型提高约10%。可见, 利用伪标签减小了不同域之间的条件分布差异, 很好地处理了源域和目标域数据分布不一致的问题; 多尺度特征提取器能从不同尺度对齐样本的高层次特征, 增强了模型的泛化性与鲁棒性, 是解决变工况列车轴承故障诊断问题的一种有效模型。     

基于波形特征提取和FA-Grid SVM的MVB故障诊断

列车通信网络的故障诊断一直是列车健康管理的难点,文章针对列车MVB(多功能车辆总线)网络,提出了一种基于波形特征提取和联合萤火虫网格寻优支持向量机(FA-Grid Support Vector Machines, FA-Grid SVM)相结合的故障诊断方法。通过提取MVB总线物理波形的时域特征,作为支持向量机的样本,构建MVB故障数据集;基于SVM较优参数点基本集中于同一区域这一现象,提出FA-Grid两步寻优的参数优化模型。试验结果表明,与传统网格寻优和遗传算法(GA)相比,提出的FA-Grid寻优模型时间复杂度低,分类效率高,能够准确地对MVB故障进行诊断。     

基于对称极坐标法的变速器齿轮磨损故障诊断的研究

本文中引入对称极坐标表示法,对变速器齿轮磨损故障进行研究.首先将测得的变速器振动信号的时域波形转换为极坐标图形,通过图形变化来辨识变速器齿轮磨损故障.然后利用二进小波变换法来提取磨损故障特征,研究特征提取对极坐标图形变化的影响.最后,根据图像与标准磨损图像的相关系数对变速器齿轮的磨损状态进行分类.结果表明,该方法能揭示变速器齿轮磨损状态与极坐标图形的映射关系,实现变速器齿轮磨损故障可视化监测与诊断.     

基于改进多尺度排列熵的列车轴箱轴承诊断方法研究

多尺度排列熵作为非线性方法,被广泛应用于时间序列复杂性和随机性的评估之中。由于粗粒化过程中的缺陷会导致熵值精度低、稳定性差,提出了改进多尺度排列熵。通过仿真信号与传统多尺度排列熵方法比较发现,在不同尺度下改进多尺度排列熵方法估计的熵值结果更加稳定,且误差减小。结合马氏距离特征选择与遗传算法优化的支持矢量机模式识别算法,提出了一种智能化的轴承故障诊断方法。通过列车轴箱轴承实验数据进行验证,结果表明该方法可准确识别出不同类型的故障轴承。     

云计算环境下模糊舰船图像局部特征提取方法研究

为弥补SIFT算法在匹配精度上存在的不足,设计云计算环境下的模糊舰船图像局部特征提取方法。在云计算服务框架中,实现矢量描述子的分类操作,完成云计算环境下的舰船图像节点匹配处理。在此基础上,按照舰船图像的局部特征构造需求,建立模糊图像的稀疏数据库,再根据必要特征提取量的计算结果,实现新型模糊舰船图像局部特征提取方法的顺利应用。对比实验结果表明,与SIFT算法相比,应用新型局部特征提取方法后,舰船图像模糊匹配精度最大值接近75%,传统提取遗留问题得到妥善解决。     

基于精密机载三维激光扫描测量的高速公路改扩建勘测设计方法

提出基于精密机载三维激光扫描测量的高速公路改扩建勘察设计新方法,研究精密激光点云数据的获取及车道标线激光点的提取技术,基于激光点云数据的路线平、纵、横拟合设计与纵、横断面设计线自动生成技术,从而在不干扰现有道路交通流的情况下,实现高速公路基础设施三维信息的高精度提取与改扩建勘测设计。京港澳高速公路京石段(K45～K236)应用表明:该方法经济、高效、安全,成果精度完全满足高速公路改扩建详测与施工图设计要求。     

多车道复杂环境下汽车驾驶倾向性特征动态提取

对多车道复杂环境下汽车驾驶倾向性特征动态提取进行研究,有利于准确推演驾驶人意图,对汽车辅助(自动)驾驶系统、特别是其主动安全预警子系统构建也具有十分重要的意义.以3车道场景为例,分析目标车位于不同车道时周边的交通态势(主要指车辆集群编组关系,重点以目标车位于中间车道为例),设计实验采集人、车、环境等相关动态信息,运用粗糙集理论,进行基于最小信息熵的连续属性离散化和基于启发式贪心算法的属性约简,提取不同态势下驾驶倾向性类型特征向量.实验验证表明,文中提取的多车道复杂车辆编组关系下汽车驾驶倾向性动态特征向量是科学合理的,能够准确反映驾驶人倾向性.研究结果可为建立多车道复杂环境下驾驶倾向性动态辨识模型提供理论依据.     

基于HOG-Gabor特征融合与Softmax分类器的交通标志识别方法

为了提高交通标志识别的正确率和实时性, 提出了一种基于HOG-Gabor特征融合与Softmax分类器的交通标志识别方法。采用Gamma矫正方法提取HOG特征, 采用对比度受限的自适应直方图均衡化方法提取Gabor特征, 基于线性特征融合原理, 将提取的HOG和Gabor特征向量直接串联, 得到刻画交通标志的融合特征向量, 采用Softmax分类器对融合特征向量进行分类, 采用德国交通标志识别基准(GTSRB) 数据库测试了所提方法的有效性, 比较了基于单特征与融合特征的交通标志识别效果。试验结果表明: 在图像增强过程中, 针对HOG特征, 采用Gamma矫正方法的分类正确率最大, 为97.11%, 针对Gabor特征, 采用限制对比度的直方图均衡化方法的分类正确率最大, 为97.54%;采用Softmax分类器的最小分类正确率为97.11%, 耗时小于2s;针对HOG-Gabor融合特征, 采Softmax分类器的识别率高达97.68%, 因此, 基于HOG-Gabor特征融合与Softmax分类器的交通标志识别方法的识别率高, 实时性强。