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应用YOLO深度卷积网络的轨道图像定位算法
被引量：
6
1
作者
张雯柏
郑树彬
+1 位作者
李鹏程
郭训
《铁道标准设计》
北大核心
2020年第9期22-27,共6页
将摄影测量技术应用于铁路轨道检测是未来轨检技术的发展趋势。对轨道图像扣件的快速定位,是判断扣件是否缺损,匹配连续图像以及对轨道线形三维重建的基础。由于实际中轨道图像易受到拍摄角度、光照等因素影响,同时有砟轨道图像具有背...
将摄影测量技术应用于铁路轨道检测是未来轨检技术的发展趋势。对轨道图像扣件的快速定位,是判断扣件是否缺损,匹配连续图像以及对轨道线形三维重建的基础。由于实际中轨道图像易受到拍摄角度、光照等因素影响,同时有砟轨道图像具有背景复杂、色彩单一、特征分布多变等特点,使得传统基于钢轨、轨枕布设关系的扣件定位算法具有局限性,对弯道和上下行道岔咽喉区域的扣件定位鲁棒性差。将近年在计算机视觉领域发展迅猛的深度学习算法引入铁路轨道检测,利用YOLO端对端输出的网络特点,根据图像全局信息直接对扣件的Bounding Box和类别进行迭代回归,输出扣件位置信息。试验检测50份测试数据,检测正确率达到94%,检测速度54 fps,可以达到实时检测的要求。
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关键词
摄影测量
轨道图像
扣件
深度学习
YOLO
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职称材料
铁路信号集中监测智能分析与故障诊断测试脚本系统设计与实现
被引量：
12
2
作者
张雯柏
彭翠云
+1 位作者
张立都
胡爱云
《铁路计算机应用》
2020年第1期71-76,共6页
针对铁路信号集中监测(CSM)智能分析与故障诊断系统的测试脚本编写逻辑复杂、误写率高和工作量大等问题,设计测试脚本自动生成系统。根据国家铁路集团有限公司发布的CSM智能分析技术规范,搭建测试平台,按照信号设备类型对测试脚本分类统...
针对铁路信号集中监测(CSM)智能分析与故障诊断系统的测试脚本编写逻辑复杂、误写率高和工作量大等问题,设计测试脚本自动生成系统。根据国家铁路集团有限公司发布的CSM智能分析技术规范,搭建测试平台,按照信号设备类型对测试脚本分类统计;根据信号设备故障业务逻辑,以数据驱动化的设计思路,编写脚本生成系统;在南昌西、丹霞山、滕州等3站审核试验。应用结果证明,大型信号集中站1万多个脚本生成时间控制在200 s以内,脚本逻辑性好、准确性高、实用性强,能极大地缩短测试周期,很好地解决测试脚本编写和应用过程中出现的问题,为信号测试提供了新思路。
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关键词
铁路信号
智能分析
测试脚本
轨道电路
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职称材料
题名
应用YOLO深度卷积网络的轨道图像定位算法
被引量：
6
1
作者
张雯柏
郑树彬
李鹏程
郭训
机构
上海
铁大
电信
科技股份
有限公司
研究
与
发展中心
上海
工程技术大学城市轨道交通学院
出处
《铁道标准设计》
北大核心
2020年第9期22-27,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51975347,51478258)。
文摘
将摄影测量技术应用于铁路轨道检测是未来轨检技术的发展趋势。对轨道图像扣件的快速定位,是判断扣件是否缺损,匹配连续图像以及对轨道线形三维重建的基础。由于实际中轨道图像易受到拍摄角度、光照等因素影响,同时有砟轨道图像具有背景复杂、色彩单一、特征分布多变等特点,使得传统基于钢轨、轨枕布设关系的扣件定位算法具有局限性,对弯道和上下行道岔咽喉区域的扣件定位鲁棒性差。将近年在计算机视觉领域发展迅猛的深度学习算法引入铁路轨道检测,利用YOLO端对端输出的网络特点,根据图像全局信息直接对扣件的Bounding Box和类别进行迭代回归,输出扣件位置信息。试验检测50份测试数据,检测正确率达到94%,检测速度54 fps,可以达到实时检测的要求。
关键词
摄影测量
轨道图像
扣件
深度学习
YOLO
Keywords
photogrammetry
track images
fasteners
deep learning
YOLO
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
铁路信号集中监测智能分析与故障诊断测试脚本系统设计与实现
被引量：
12
2
作者
张雯柏
彭翠云
张立都
胡爱云
机构
上海铁大电信科技股份有限公司研究发展中心
出处
《铁路计算机应用》
2020年第1期71-76,共6页
基金
国家自然科学基金(51975347,51907117)
文摘
针对铁路信号集中监测(CSM)智能分析与故障诊断系统的测试脚本编写逻辑复杂、误写率高和工作量大等问题,设计测试脚本自动生成系统。根据国家铁路集团有限公司发布的CSM智能分析技术规范,搭建测试平台,按照信号设备类型对测试脚本分类统计;根据信号设备故障业务逻辑,以数据驱动化的设计思路,编写脚本生成系统;在南昌西、丹霞山、滕州等3站审核试验。应用结果证明,大型信号集中站1万多个脚本生成时间控制在200 s以内,脚本逻辑性好、准确性高、实用性强,能极大地缩短测试周期,很好地解决测试脚本编写和应用过程中出现的问题,为信号测试提供了新思路。
关键词
铁路信号
智能分析
测试脚本
轨道电路
Keywords
railway signal
intelligent analysis
test script
track circuit
分类号
U284.91 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
TP39 [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
应用YOLO深度卷积网络的轨道图像定位算法
张雯柏
郑树彬
李鹏程
郭训
《铁道标准设计》
北大核心
2020
6
在线阅读
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职称材料
2
铁路信号集中监测智能分析与故障诊断测试脚本系统设计与实现
张雯柏
彭翠云
张立都
胡爱云
《铁路计算机应用》
2020
12
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职称材料
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