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高速铁路轨枕定位技术的研究
被引量：
4
1
作者
朱洪涛
刘广路
《铁道标准设计》
北大核心
2012年第8期5-7,共3页
随着高速铁路的大量建成与投入使用,日常维护成为各项工作的重点难点之一[1]。这就要求轨道静态测量除需满足不平顺幅值测量精度要求外,还需具备较高的超限部位的定位能力。传统的里程测量技术在长距离测量中存在较大的累积误差,超限处...
随着高速铁路的大量建成与投入使用,日常维护成为各项工作的重点难点之一[1]。这就要求轨道静态测量除需满足不平顺幅值测量精度要求外,还需具备较高的超限部位的定位能力。传统的里程测量技术在长距离测量中存在较大的累积误差,超限处所难以精确定位,同时不能满足无砟轨道逐枕调整的维护要求。给出了利用电涡流式接近开关实现轨枕定位的方法来消除里程累积误差,准确定位轨道超限部位,并针对现场不可避免的轨枕漏识、误识现象,给出了相应的算法。实验证明,系统能够可靠地定位轨道超限部位,使高速铁路与既有有砟线路的维修更加便捷。
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关键词
高速铁路
无砟轨道
轨检仪
轨枕定位
接近开关
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职称材料
基于改进YOLOv8n模型的轨道交通轨枕精确定位技术
2
作者
闫晓夏
郭建钦
+3 位作者
翟胡超
刘玉涛
李俊鑫
王亮先
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025年第7期124-129,共6页
[目的]在轨道交通检测监测中,轨道的精确里程信息对于检测数据的高效利用具有重要作用,因此需要研究并设计一种轨枕精确定位技术。[方法]由于轨道视频巡检系统采集图像并进行里程定位存在一定误差,故采用YOLOv8n目标检测模型对巡检图像...
[目的]在轨道交通检测监测中,轨道的精确里程信息对于检测数据的高效利用具有重要作用,因此需要研究并设计一种轨枕精确定位技术。[方法]由于轨道视频巡检系统采集图像并进行里程定位存在一定误差,故采用YOLOv8n目标检测模型对巡检图像的轨枕和地面电子标签进行定位和里程校正。基于YOLOv8n模型,使用全新的(增强交并比)方法,通过损失函数改进和轨枕计数的结构约束优化提出了一种基于改进YOLOv8n模型的轨枕目标检测模型YOLOv8n_SC。创新地引入结构优化算法,解决了轨枕被分割在前后2张图像内的计数问题,对重复检测和漏检问题进行结构化约束补齐。以广州某市域地铁线路为例,采用改进后的YOLOv8n_SC模型对线路轨枕和电子标签进行检测和里程校正,极大改善了对轨枕的漏检和误检。[结果及结论]经上述改进和约束后的轨枕精确定位模型YOLOv8n_SC显著提高了轨枕的定位精度,实现了轨枕级的精确里程定位方法,轨枕定位准确率达100%。在不增加系统设备情况下,YOLOv8n_SC模型提高了巡检图像采集系统的里程精度,使系统具有较好的可实施性。
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关键词
轨道交通
轨枕定位
目标识别
里程校正
结构约束
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职称材料
基于改进Sobel算子的铁路轨枕自动定位方法
被引量：
11
3
作者
张天龙
许贵阳
《铁道建筑》
北大核心
2019年第10期123-126,共4页
针对传统方法对铁路轨枕定位效率差、效果不理想等问题,提出一种基于改进Sobel算子的轨枕精确定位方法。首先将传统Sobel算子由原来水平和垂直2个方向模板增加至8个方向模板,提高边缘的检测精度;然后采用最大后验概率估计法对采用8方向S...
针对传统方法对铁路轨枕定位效率差、效果不理想等问题,提出一种基于改进Sobel算子的轨枕精确定位方法。首先将传统Sobel算子由原来水平和垂直2个方向模板增加至8个方向模板,提高边缘的检测精度;然后采用最大后验概率估计法对采用8方向Sobel算子检测出的梯度图像选取最佳阈值并进行二值化处理,增强算法的抗噪声能力;最后,将处理后的图像进行灰度投影,实现轨枕精确定位。试验结果表明,该方法能快速、准确地定位轨枕,为铁路轨枕状态检测提供可靠的、高精度的轨枕图像。
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关键词
轨枕定位
现场试验
8方向Sobel算子
二值化
灰度投影
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职称材料
题名
高速铁路轨枕定位技术的研究
被引量：
4
1
作者
朱洪涛
刘广路
机构
南昌大学机电工程学院
出处
《铁道标准设计》
北大核心
2012年第8期5-7,共3页
文摘
随着高速铁路的大量建成与投入使用,日常维护成为各项工作的重点难点之一[1]。这就要求轨道静态测量除需满足不平顺幅值测量精度要求外,还需具备较高的超限部位的定位能力。传统的里程测量技术在长距离测量中存在较大的累积误差,超限处所难以精确定位,同时不能满足无砟轨道逐枕调整的维护要求。给出了利用电涡流式接近开关实现轨枕定位的方法来消除里程累积误差,准确定位轨道超限部位,并针对现场不可避免的轨枕漏识、误识现象,给出了相应的算法。实验证明,系统能够可靠地定位轨道超限部位,使高速铁路与既有有砟线路的维修更加便捷。
关键词
高速铁路
无砟轨道
轨检仪
轨枕定位
接近开关
Keywords
high-speed railway
ballastless track
track inspection instrument
sleeper locating
proximity switch
分类号
U23 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv8n模型的轨道交通轨枕精确定位技术
2
作者
闫晓夏
郭建钦
翟胡超
刘玉涛
李俊鑫
王亮先
机构
铁科院(深圳)研究设计院有限公司
广东城际铁路运营有限公司
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025年第7期124-129,共6页
基金
中国城市轨道交通协会科研重点专项(CAMET-KY-2022004)
中国铁道科学研究院集团有限公司科研基金课题(AJG23Y170)。
文摘
[目的]在轨道交通检测监测中,轨道的精确里程信息对于检测数据的高效利用具有重要作用,因此需要研究并设计一种轨枕精确定位技术。[方法]由于轨道视频巡检系统采集图像并进行里程定位存在一定误差,故采用YOLOv8n目标检测模型对巡检图像的轨枕和地面电子标签进行定位和里程校正。基于YOLOv8n模型,使用全新的(增强交并比)方法,通过损失函数改进和轨枕计数的结构约束优化提出了一种基于改进YOLOv8n模型的轨枕目标检测模型YOLOv8n_SC。创新地引入结构优化算法,解决了轨枕被分割在前后2张图像内的计数问题,对重复检测和漏检问题进行结构化约束补齐。以广州某市域地铁线路为例,采用改进后的YOLOv8n_SC模型对线路轨枕和电子标签进行检测和里程校正,极大改善了对轨枕的漏检和误检。[结果及结论]经上述改进和约束后的轨枕精确定位模型YOLOv8n_SC显著提高了轨枕的定位精度,实现了轨枕级的精确里程定位方法,轨枕定位准确率达100%。在不增加系统设备情况下,YOLOv8n_SC模型提高了巡检图像采集系统的里程精度,使系统具有较好的可实施性。
关键词
轨道交通
轨枕定位
目标识别
里程校正
结构约束
Keywords
rail transit
sleeper positioning
target recognition
mileage correction
structural constraints
分类号
U216.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于改进Sobel算子的铁路轨枕自动定位方法
被引量：
11
3
作者
张天龙
许贵阳
机构
北京建筑大学机电与车辆工程学院
北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室
出处
《铁道建筑》
北大核心
2019年第10期123-126,共4页
基金
国家自然科学基金(51605023)
文摘
针对传统方法对铁路轨枕定位效率差、效果不理想等问题,提出一种基于改进Sobel算子的轨枕精确定位方法。首先将传统Sobel算子由原来水平和垂直2个方向模板增加至8个方向模板,提高边缘的检测精度;然后采用最大后验概率估计法对采用8方向Sobel算子检测出的梯度图像选取最佳阈值并进行二值化处理,增强算法的抗噪声能力;最后,将处理后的图像进行灰度投影,实现轨枕精确定位。试验结果表明,该方法能快速、准确地定位轨枕,为铁路轨枕状态检测提供可靠的、高精度的轨枕图像。
关键词
轨枕定位
现场试验
8方向Sobel算子
二值化
灰度投影
Keywords
sleeper positioning
field test
eight-direction Sobel operator
binarization
gray projection
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U213.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高速铁路轨枕定位技术的研究
朱洪涛
刘广路
《铁道标准设计》
北大核心
2012
4
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职称材料
2
基于改进YOLOv8n模型的轨道交通轨枕精确定位技术
闫晓夏
郭建钦
翟胡超
刘玉涛
李俊鑫
王亮先
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进Sobel算子的铁路轨枕自动定位方法
张天龙
许贵阳
《铁道建筑》
北大核心
2019
11
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职称材料
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