基于深度学习的接触网鸟巢异物识别研究

随着中国高速铁路里程的迅速增长,接触网安全稳定运营面临巨大压力,对其进行视频监控具有重要意义.针对影响电气化铁路接触网正常工作的鸟巢异物进行研究,提出一种基于深度学习的鸟巢异物检测方法,首先利用最邻近插值法进行图像缩放,然后采用双边滤波算法对图像进行去噪,进而用直方图均衡化算法进行图像增强.通过将YOLO v3与Fas...     

基于图像处理铁路信号灯特征提取

利用数字图像处理技术通过MATLAB对铁路信号灯图像进行了图像增强,图像剪切及边缘检测处理,实现了信号灯几何特征(面积、周长,圆形度)的提取,为实现对信号灯的有效监测和识别提供了技术保障.     

基于Copula函数的高速列车转向架故障特征提取

为了实时监测高速列车转向架关键部件的工作状态,提出了一种基于Copula函数的特征提取方法.以某型高速列车转向架正常、抗蛇形减振器失效、空气弹簧失效、横向减振器失效4种工况的振动信号为研究对象,将信号进行聚合经验模态分解,针对得到的本征模态函数,使用Gaussian Copula函数构建它们的联合概率密度函数.提取边缘分布的Kullback-Leibler Distance值,及联合概率密度函数的均值和方差作为特征,采用支持向量机进行识别.实验结果表明,在200 km/h速度下,故障平均识别率在95%以上,表明了该特征提取方法的有效性.      

功率谱估计在舰船噪声特征提取中的应用仿真

为更好地实现舰船识别与管理的目的,设计研究功率谱估计在舰船噪声特征提取中的应用方法.依照舰船实际信号与噪声信号的差异性推导滤波器结构,在滤波器内迭加一个白噪声谱改善信号失真问题,利用滤波器对舰船噪声信号进行白化处理.采用Welch功率谱估计法,通过窗函数截断白化处理后的舰船噪声时程离散信号,获取不同段舰船噪声信号的功率...     

三角网模型多目标加权最短路径的特征线提取

针对倾斜摄影测量三维重建得到的三维模型在地物拐角棱线处结构粗糙、噪声较大、规则性缺失,难以快速准确提取出理想特征线的难题,提出一种基于多目标加权最短路径的特征线提取方法.首先对模型进行预处理,使模型具有完整、连续的拓扑结构,并将模型以有向图结构进行组织;其次顾及距离、方向和三角网变化趋势计算权重,约束迪杰斯特拉算法获取...     

旋转机械故障诊断模型的泛化性能研究与改进

泛化能力是机器学习的重要评价指标,由于现实中的工业应用中外部环境十分复杂,在旋转机械工作时,其负载是不断变化的。如何使用一种负载下训练好的网络模型对另一种负载的数据集进行故障诊断是目前众多学者的研究重点。针对网络模型训练与测试时的数据特征分布不同来进行网络泛化性能的改进研究,通过改进网络模型的首层卷积核尺寸与随机失活来加强网络特征提取能力,采用AdaBN优化算法使得网络模型在训练与测试时的参数进行调整,提高网络的泛化能力。     

一种用于监测城轨车辆司机盹睡系统的设计与实现

设计了一套城轨车辆司机盹睡系统,该系统首先从视频图像中检测出人脸,根据人脸检测的结果提取出眼睛部位,通过结合人眼状态并融合人体的姿态和运动特征,如头部姿态的俯仰角,人眼的开/闭合度等特征,从而实现乘务员盹睡状态的智能识别.该系统可实时监控城轨车辆司机的工作状态,并对不安全行为及时提示,保障运行安全.     

城市道路设施综合养护工单数据分析与应用

挖掘城市道路设施综合养护工单数据并对其进行分析,有助于深入掌握养护设施的特征,科学地优化城市道路设施综合养护业务的管理流程。对综合养护工单数据进行分析,包括提取工单数据中包含的整改问题分类特征、发现时间分布特征和工单来源特征等,并利用描述文本数据总结专业巡检工单与公众投诉工单在关注的问题上的差异,通过这2种工单的相互补充提升城市道路设施综合养护水平。在此基础上,提出基于K近邻方法的综合养护派单方法,优化传统的仅根据剩余处置时限派单的过程,在分配处置时间不足1 d的工单的同时,将剩余的时限较长的工单按K近邻原则分组推荐,提高工单处置效率。     

基于串行分类器的车牌字符识别

在特征提取的基础上,对采用Bayes分类器和支持向量机的车牌字符识别方案进行比较,提出在Bayes分类器的基础上,再利用支持向量机对Bayes分类器不易区分的车牌字符进行识别的二级串行分类器融合的改进方案,在一定程度上既克服了Bayes分类器对车牌字符识别率低的问题,又解决了支持向量机识别速度慢的问题,可滿足车牌字符识别实时性和高识别率的要求。     

一种基于脸部特征提取和验证的人脸检测方法

提出了一种基于特征提取和验证相结合的人脸检测方法。首先应用肤色模型快速得到人脸候选区域，然后采用基于自适应的阈值选择策略对图像进行细分割，接着使用人脸椭圆形状来筛选可能的人脸，最后通过色度和灰度信息提取人脸特征，从而有效地检测出人脸。实验结果表明：该算法能够取得较好的检测效果。