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关于动车组故障轨边图像检测系统的设计 被引量:3
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作者 赵俊彦 任崇巍 王德明 《铁道机车车辆》 北大核心 2011年第6期19-22,共4页
说明了图像检测技术在动车组故障检测上应用的必要性,在介绍目前成熟的客车故障轨边图像检测系统原理的基础上,结合动车组图像检测范围和动车组物理构造,对动车组图像检测内容进行分析。在详细描述了系统采用的关键技术后,给出了动车组... 说明了图像检测技术在动车组故障检测上应用的必要性,在介绍目前成熟的客车故障轨边图像检测系统原理的基础上,结合动车组图像检测范围和动车组物理构造,对动车组图像检测内容进行分析。在详细描述了系统采用的关键技术后,给出了动车组故障轨边图像检测设备的设计方案,并对西安动车所系统的应用情况和故障进行了简单的展示,最后提出了未来动车组故障图像检测技术发展的前景。 展开更多
关键词 车组 故障 轨边 图像检测 检测范围
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货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)的原理与应用 被引量:18
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作者 刘瑞扬 《中国铁路》 北大核心 2005年第5期26-27,共2页
介绍TFDS系统原理、组成、功能及信息资源管理,概述系统给列检工作带来的转变和系统运用取得的成果。
关键词 图像检测系统 运行故障 应用 货车 信息资源管理 系统原理 工作带 列检
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货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)
3
《中国铁路》 北大核心 2006年第5期72-72,共1页
该系统是一套集高速数字图像采集、大容量图像数据实时处理精确定位技术,模式识别技术,智能化、网络化和信息化技术、自动控制技术于一体的智能系统,能对货车隐蔽和常见故障进行动态检测。
关键词 图像检测系统 运行故障 货车 数字图像采集 数据实时处理 模式识别技术 控制技术 信息化技术 定位技术 智能系统
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基于特征金字塔网络的TFDS图像去噪算法
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作者 陈佳伟 岳建海 +1 位作者 周航 胡准庆 《铁道学报》 北大核心 2025年第9期104-118,共15页
为进一步提高深度学习方法对货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)图像去噪效果和边缘保持性,提出一种基于特征金字塔网络的图像去噪算法。该算法构建了一种由CBAM-Wnet特征提取网络、内容增强器和转换器三部分构成的新型图像去噪网络模... 为进一步提高深度学习方法对货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)图像去噪效果和边缘保持性,提出一种基于特征金字塔网络的图像去噪算法。该算法构建了一种由CBAM-Wnet特征提取网络、内容增强器和转换器三部分构成的新型图像去噪网络模型。采用特征金字塔网络与U-Net衍生网络,以增强模型的多尺度特征提取能力;利用内容增强器、卷积注意力机制(CBAM),以及转换器提高模型的边缘感知能力;构建新型复合函数,降低网络过拟合风险,同时提高其去噪性能。试验结果表明:与主流算法相比,所提算法在去噪效果和边缘保持性方面均表现更佳;在高斯噪声条件下的TFDS图像去噪任务中,峰值信噪比(PSNR)相较于其他算法平均提升0.86 dB,提升幅度为2.40%;结构相似(SSIM)性指数平均提升1.95%;在模拟真实世界噪声的TFDS图像去噪任务中,相较于其他算法,该算法的PSNR平均提升0.68 dB,提升幅度1.78%;SSIM平均提升1.28%。 展开更多
关键词 图像降噪 货车运行故障图像检测系统 特征金字塔网络 复合金字塔损失
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动车组轴温报警故障分析及优化 被引量:3
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作者 韩志远 盖建宝 +3 位作者 李晓锋 肖刚 李尧 汪盼盼 《中国铁路》 2023年第10期39-44,共6页
轴温检测系统是动车组走行部安全运行的重要保障。基于复兴号动车组轴温检测系统的工作原理,对连接器、接地碳刷接触不良,轴箱、轴承、通气阀排气不畅等非传感器故障原因进行分析,为轴温检测系统故障的排查与处置提供新的思路。研究提... 轴温检测系统是动车组走行部安全运行的重要保障。基于复兴号动车组轴温检测系统的工作原理,对连接器、接地碳刷接触不良,轴箱、轴承、通气阀排气不畅等非传感器故障原因进行分析,为轴温检测系统故障的排查与处置提供新的思路。研究提出优化压夹尺寸、优化接地碳刷结构、加强碳粉清洁、注重轴承维护保养、加强远程温度监控等检修运用措施,以降低轴温检测系统故障率。针对当前轴温传感器故障判断逻辑缺陷问题,建议对不同生产厂家的温度传感器故障逻辑进行统型,并进一步优化轴温传感器故障逻辑,从而明确故障原因、缩短处置时间,减少轴温预报警故障对铁路运行秩序的影响。 展开更多
关键词 车组 轴温检测系统 温度传感器 连接器 接地碳刷 轴承 故障逻辑优化
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一种无需预设模板的动车组故障识别算法 被引量:1
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作者 李超 刘子宽 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期563-568,共6页
针对现有动车组故障识别算法存在较高故障识别误报率与漏报率的问题,提出了一种无需预设模板的动车组故障识别算法.将动车组图像以车厢为单位进行划分,以当前列车的其他车厢作为历史图像进行图片比对,确定出故障区域所在的位置.对多种... 针对现有动车组故障识别算法存在较高故障识别误报率与漏报率的问题,提出了一种无需预设模板的动车组故障识别算法.将动车组图像以车厢为单位进行划分,以当前列车的其他车厢作为历史图像进行图片比对,确定出故障区域所在的位置.对多种车型的模拟分析结果表明,所提算法在保障检测漏报率的基础上,误报率可降低至少20%.此外,针对复兴号列车,该算法在保持漏报率为12%的条件下,几乎可达到零误报. 展开更多
关键词 智能交通 车组故障识别算法 预设模板 故障检测 高斯混合模型 SIFT特征匹配 图像匹配 非极大值抑制
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复杂场景下铁路货车锁紧板偏转故障检测 被引量:9
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作者 邹荣 李健康 +1 位作者 徐家祥 许桢英 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期917-922,共6页
结合铁路安全运营的迫切需求,以铁路货车运行故障图像动态检测系统(TFDS)中锁紧板偏转故障检测为研究背景,在无故障目标自动识别模式下对锁紧板姿态进行故障判别。针对锁紧板姿态是否位于正常范围内,提出一种新颖的偏转角度估计方法。... 结合铁路安全运营的迫切需求,以铁路货车运行故障图像动态检测系统(TFDS)中锁紧板偏转故障检测为研究背景,在无故障目标自动识别模式下对锁紧板姿态进行故障判别。针对锁紧板姿态是否位于正常范围内,提出一种新颖的偏转角度估计方法。算法依据锁紧板轮廓由近直线段组构成,提出采用直线段特征描述物体,形成特征稀疏表达,并对直线段特征采用方向编码方式,在有向Chamfer匹配下实现偏转角度估计,整个过程仅需一个模板。实验证明该算法能有效识别出偏转角度位于正常范围内的物体,并具有较好的鲁棒性和准确性。 展开更多
关键词 直线段特征 方向编码 故障检测 锁紧板 铁路货车运行故障图像检测系统(TFDS)
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基于聚焦线性注意力Retinexformer的TEDS图像实时暗光增强方法研究 被引量:1
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作者 王登飞 苏宏升 +2 位作者 陈光武 陈登科 赵小娟 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4840-4850,共11页
列车高速运行下,表面部件易产生机械损伤,影响列车的安全运行。用于损伤检测的动车组运行故障图像检测系统(TEDS)需进行检测的部件形态多样、体积大小不一,且因对列车底部、夜晚进行图像采集时的暗光环境导致图像大部分区域偏暗,对比度... 列车高速运行下,表面部件易产生机械损伤,影响列车的安全运行。用于损伤检测的动车组运行故障图像检测系统(TEDS)需进行检测的部件形态多样、体积大小不一,且因对列车底部、夜晚进行图像采集时的暗光环境导致图像大部分区域偏暗,对比度低,给工作人员对故障的分析和标注带来干扰,影响检测的实时性和准确率,提出一种基于线性聚焦注意力的Retinexformer(RetinexFLAformer)网络对TEDS图像进行暗光增强。首先分析Retinexformer中进行自注意力计算的相似矩阵存在低秩的问题,采用线性聚焦注意力对网络进行改进,在保证计算复杂度不变的情况下,提高相似矩阵的秩以增加网络的特征多样性;其次增加空间一致性损失、曝光控制损失和颜色恒定损失,来抑制由于曝光不均引起的局部区域对比度下降和颜色畸变;最后在以上改进的基础上进一步调整网络结构构建FastRetinexFLAformer,以达到更快的暗光图像处理速度。研究表明,改进后的RetinexFLAformer能有效提高TEDS图片的暗光增强效果,和其他算法对比,评价指标PSNR和SSIM分别提高0.55和0.023;FastRetinexFLAformer网络参数文件只有3.34 M,可达到当前主流方法相当的处理效果,且能有效提升暗光增强速度,达到TEDS系统的实时性需求。研究成果可有效提高TEDS系统的图片质量,提高损伤识别和标注的精准度,提升工作人员的效率,更好地保障铁路的安全运行。 展开更多
关键词 动车组运行故障图像检测系统 暗光增强 Retinexformer 线性聚焦多头自注意力 空间一致性损失
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基于轻量级注意力生成对抗网络的TEDS图像盲去模糊研究
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作者 王登飞 苏宏升 +2 位作者 陈光武 吕晓聪 赵小娟 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3797-3808,共12页
列车高速运行易导致列车表面部件出现机械损伤,影响列车的运行安全。用于损伤检测的动车组运行故障图像检测系统(TEDS)需进行检测的部件形态多样、体积大小不一,且因列车运动、拍摄设备的震动等带来的拍摄图片不同程度的模糊,给工作人... 列车高速运行易导致列车表面部件出现机械损伤,影响列车的运行安全。用于损伤检测的动车组运行故障图像检测系统(TEDS)需进行检测的部件形态多样、体积大小不一,且因列车运动、拍摄设备的震动等带来的拍摄图片不同程度的模糊,给工作人员对故障的分析和标注带来干扰,影响检测的实时性和准确率,故提出一种基于轻量级注意力生成对抗网络的TEDS图像盲去模糊算法。第1步,采用改进的带通道注意力和空间注意力机制的线性倒残差瓶颈模块构建轻量级特征提取网络,将其提取的5种尺度的特征送入特征金字塔网络(FPN)构建生成器,使生成器能有效地关注重点信息、综合底层和高层信息、从多尺度提取特征;第2步,采用谱归一化U_Net作为判别器网络,对局部信息产生更精确的梯度反馈,并在局部,全局双判别器的基础上加入逐像素判别,增强对图像纹理和细节上的对抗学习。研究表明,算法处理后TEDS图片较其他算法对不同尺度的目标均有更好的去模糊效果,图像有更高的清晰度;评价指标PSNR和SSIM达到28.6和91.2%,较其他算法分别提升了0.7和3.8个百分点;轻量级网络参数文件只有13.6 M,与其他算法相比,其速度取得几十倍的提升,在不使用GPU的情况下每分钟可对75张TEDS图片进行去模糊处理,达到TEDS系统的实时性需求。研究成果可有效提高TEDS系统的图片质量,提高损伤检测和标注的精准度,提升工作人员的效率,更好地保障铁路的安全运行。 展开更多
关键词 动车组运行故障图像检测系统 盲去模糊 注意力机制 生成对抗网络 MobileNet
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