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融合轨枕检测和卡尔曼滤波的中低速磁浮列车测速定位优化算法研究
被引量：
3
1
作者
潘洪亮
邱宇
唐少强
《城市轨道交通研究》
北大核心
2022年第3期15-20,共6页
可靠、准确的速度位置信息对于中低速磁浮列车的安全行驶起着至关重要的作用。基于中低速磁浮列车测速定位中常用的轨枕计数检测方法,采用2套涡流传感器冗余设备采集列车的速度、位移数据,提出不同速度下列车测速定位的优化算法。在该...
可靠、准确的速度位置信息对于中低速磁浮列车的安全行驶起着至关重要的作用。基于中低速磁浮列车测速定位中常用的轨枕计数检测方法,采用2套涡流传感器冗余设备采集列车的速度、位移数据,提出不同速度下列车测速定位的优化算法。在该优化算法的基础上融合了卡尔曼滤波,通过不断迭代和更新,得到准确的速度位置信息,并计算出采用2套测速设备时2组速度数据的计算权值。采用Matlab软件对优化算法进行仿真,结果表明:该算法可以显著提高中低速磁浮列车速度位置信息采集的精度和可靠性。
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关键词
中低速磁浮列车
测速定位
轨枕检测
卡尔曼滤波
优化算法
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职称材料
轻量化YOLOv5s-OCG的轨枕裂纹检测算法
2
作者
董超群
汪战
+3 位作者
廖平
谢帅
荣玉杰
周靖淞
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第9期1838-1845,1880,共9页
针对高铁轨枕运行年限增加导致裂纹缺陷增多的安全隐患,以及高铁轨枕表面裂纹漏检与误检问题,提出改进的YOLOv5s轨枕裂纹目标检测算法.在YOLOv5s算法主干网络中使用基于多维注意力机制的全维动态卷积代替传统卷积,提升网络整体的特征提...
针对高铁轨枕运行年限增加导致裂纹缺陷增多的安全隐患,以及高铁轨枕表面裂纹漏检与误检问题,提出改进的YOLOv5s轨枕裂纹目标检测算法.在YOLOv5s算法主干网络中使用基于多维注意力机制的全维动态卷积代替传统卷积,提升网络整体的特征提取能力以提高细小裂纹的检测精度;根据ConvNeXt模块和深度可分离卷积提出改进的轻量化C3结构,压缩模型体积和加速网络的收敛以提高检测效率;使用尺度优化的加权GFPN特征融合网络,解决小目标多尺度下采样过程中细节特征丢失的问题,改进的YOLOv5s轨枕裂纹目标检测算法能够有效改善轨枕表面细小裂纹漏检问题.实验结果表明:改进后的算法模型参数量减少了19.7%,精确率、召回率、平均精度均值分别提高了1.8、2.4和4.2个百分点,检测速度达96帧/s.结果表明,提出的轻量化YOLOv5s-OCG算法模型为轨枕表面裂纹的实时性检测提供了一种有效解决方案.
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关键词
轨枕
裂纹
检测
目标
检测
全维动态卷积
轻量化结构
特征融合网络
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职称材料
题名
融合轨枕检测和卡尔曼滤波的中低速磁浮列车测速定位优化算法研究
被引量：
3
1
作者
潘洪亮
邱宇
唐少强
机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
同济大学磁浮交通工程技术研究中心
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2022年第3期15-20,共6页
基金
上海市磁浮与轨道交通协同创新中心基金项目(20132223)
国家重点研发计划项目(2016YFB1200601)。
文摘
可靠、准确的速度位置信息对于中低速磁浮列车的安全行驶起着至关重要的作用。基于中低速磁浮列车测速定位中常用的轨枕计数检测方法,采用2套涡流传感器冗余设备采集列车的速度、位移数据,提出不同速度下列车测速定位的优化算法。在该优化算法的基础上融合了卡尔曼滤波,通过不断迭代和更新,得到准确的速度位置信息,并计算出采用2套测速设备时2组速度数据的计算权值。采用Matlab软件对优化算法进行仿真,结果表明:该算法可以显著提高中低速磁浮列车速度位置信息采集的精度和可靠性。
关键词
中低速磁浮列车
测速定位
轨枕检测
卡尔曼滤波
优化算法
Keywords
medium and low speed maglev train
speed and position detection
rail sleeper detection
Kalman filter
optimization algorithm
分类号
U237 [交通运输工程—道路与铁道工程]
U284.481 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
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职称材料
题名
轻量化YOLOv5s-OCG的轨枕裂纹检测算法
2
作者
董超群
汪战
廖平
谢帅
荣玉杰
周靖淞
机构
重庆科技大学机械与智能制造学院
重庆科技大学石油天然气装备研究院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第9期1838-1845,1880,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(5227041805)
国家重点研发计划资助项目(2018YFB2002205)
重庆市教委资助项目(KJQN202001538).
文摘
针对高铁轨枕运行年限增加导致裂纹缺陷增多的安全隐患,以及高铁轨枕表面裂纹漏检与误检问题,提出改进的YOLOv5s轨枕裂纹目标检测算法.在YOLOv5s算法主干网络中使用基于多维注意力机制的全维动态卷积代替传统卷积,提升网络整体的特征提取能力以提高细小裂纹的检测精度;根据ConvNeXt模块和深度可分离卷积提出改进的轻量化C3结构,压缩模型体积和加速网络的收敛以提高检测效率;使用尺度优化的加权GFPN特征融合网络,解决小目标多尺度下采样过程中细节特征丢失的问题,改进的YOLOv5s轨枕裂纹目标检测算法能够有效改善轨枕表面细小裂纹漏检问题.实验结果表明:改进后的算法模型参数量减少了19.7%,精确率、召回率、平均精度均值分别提高了1.8、2.4和4.2个百分点,检测速度达96帧/s.结果表明,提出的轻量化YOLOv5s-OCG算法模型为轨枕表面裂纹的实时性检测提供了一种有效解决方案.
关键词
轨枕
裂纹
检测
目标
检测
全维动态卷积
轻量化结构
特征融合网络
Keywords
rail sleeper crack detection
object detection
omni-dimensional dynamic convolution
lightweight structure
feature fusion network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合轨枕检测和卡尔曼滤波的中低速磁浮列车测速定位优化算法研究
潘洪亮
邱宇
唐少强
《城市轨道交通研究》
北大核心
2022
3
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职称材料
2
轻量化YOLOv5s-OCG的轨枕裂纹检测算法
董超群
汪战
廖平
谢帅
荣玉杰
周靖淞
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
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