基于卷积神经网络的接触网支柱号识别方法研究

接触网支柱号是铁路供电部门现场运营维护的重要定位参数。基于卷积神经网络的接触网支柱号自动识别方法结合接触网图像的实际特点,对视频图像进行了归一化图像预处理,并对实际的支柱图片进行了卷积神经网络的训练,在支柱号识别确定的过程中考虑了接触网支柱号的分布特点,提高了支柱号识别的准确性。利用实际线路数据进行测试,取得了较好的识别精度和较快的识别速度。通过实验验证,该方法能够辅助铁路基础设施检测系统中缺陷的定位,指导现场运营维修。     

轨道与接触网几何检测融合技术研究

为解决现有轨道和接触网几何参数检测系统相对独立、同步误差大的问题,对二者进行融合.改变检测系统硬件架构,统一两系统编码器脉冲及数据接口,提升系统硬件集成度及数据对齐精度;依据QNX系统开发融合系统软件,保证系统实时性及执行效率;制作L形工装,依据特征波形验证数据对齐精度;在实验室模拟车体振动的测试环境,分别采集静态及动...     

接触网几何参数测量中的车辆振动补偿方法研究

基于车载方式进行接触网几何参数高精度测量必须进行车辆振动补偿。采用结构光立体视觉技术,研究基于2个激光二维传感器的车辆振动补偿方法。运用激光二维传感器扫描钢轨获得钢轨内侧轮廓的二维位移数据,经过空间坐标变换、数据预处理、钢轨特征提取和补偿参数计算4个环节,实现车辆相对钢轨平面的空间姿态参数的光学非接触式测量。基于车辆振动补偿方法的接触网几何参数检测装置经中国铁道科学研究院集团有限公司环行铁道试验基地和既有运营线路进行现场测试,结果表明:车体振动补偿准确有效,检测装置可准确测量拉出值和导高等接触网几何参数,测量数据重复性良好,在运营线路接触网周期性动态巡检中有效检出了拉出值等接触网几何参数超限。