基于视觉图像的铁轨平行性检测研究与仿真
机器视觉技术在高速列车轮轨检测中的应用
机器视觉技术在高速列车轮轨检测中的应用随着高速列车的发展，列车轮轨的安全问题越来越引起人们的关注。
在过去的轮轨检测中，主要是依靠人工进行，但是这种方法存在问题，如效率低、误差大、不够全面等。
因此，机器视觉技术应用于该领域已成为研究的热点。
一、高速列车轮轨检测的背景和需求高速列车是我国现代化铁路发展的重要组成部分，其运行速度快、工作条件复杂，对轮轨的安全检测提出了更高的要求。
对于轮轨的检测，主要目的是提高列车运行的安全性能。
列车轮轨的故障主要包括以下几种：轮缘、轮轴、车轮、钢轨凭挂、波状磨耗等问题。
这些问题如果没有及时的检测和修复，容易导致列车的脱轨事故或者其他重大安全事故的发生。
因此，轮轨检测的可靠性和准确性至关重要。
二、机器视觉技术在高速列车轮轨检测中的应用已成为研究的热点。
通过机器视觉技术，可以实现对高速列车轮轨进行全面监测，并快速和准确地定位轮轨故障，从而提高轮轨检测的效率和准确性。
1.数据采集机器视觉技术的应用需要先进行数据采集。
这个过程需要使用大量的图像处理技术。
其中包括图像采集，图像处理和数据存储等。
在进行高速列车轮轨检测时，需要采集大量的数据来获取列车轮轨的图像信息。
以此作为图像处理和分析的基础。
2.图像处理与分析机器视觉技术中的图像处理和分析扮演着至关重要的角色。
数据采集的图像需要进行一系列的图像处理和分析，以获取轮轨的相关信息。
在图像处理和分析过程中，可以通过灰度变换、滤波、增强等技术来提高图像的清晰度和准确性。
同时，还可以采用图像分割技术来提取轮轨的关键特征，从而更好地区分轮轨的位置。
3.故障识别与定位在机器视觉技术中，通过故障识别和定位模块对轮轨进行定位和故障识别。
这个过程包括基于模板匹配的识别方法和基于特征提取的图像识别方法。
其中基于模板匹配的方法是一种用于自动识别特定图像的手段。
基于特征提取的方法是利用轮轨图像的特征对不同的轮轨进行辨别。
三、机器视觉技术在高速列车轮轨检测中的优势机器视觉技术应用于高速列车轮轨检测中，相比传统的检测方法，有着很多的优势。
探究计算机视觉技术在铁路检测中的应用
探究计算机视觉技术在铁路检测中的应用1 前言自1825年世界第一条铁路在英国出现以来，铁路已经成为人们不可或缺的交通工具，越来越多的人在使用铁路出行，由于近年来铁路事故频频发生，促使了计算机视觉技术在铁路检测上的广泛使用并大力发展。
传统的铁路检测一直是靠人工和静态检测，这种检测缺乏实时性和准确性，并且效率低下，根本无法满足铁路的发展。
这就要求研究一种新的检测方法来适应环境的发展，人们就试图将计算机视觉技术应用于铁路检测上，并取得了很好的效果。
将计算机视觉技术应用在铁路检测上显著提高了铁路检测的实时性、准确性，有效的减轻了人工检测中工作条件恶劣，工作量大等缺点。
它能在列车行驶的过程中就能对铁路和列车状况进行检测，并及时的做出预警，防止安全事故的发生。
目前有关铁路检测主要集中在铁路信号检测、轨道检测、接触网检测、电力机车检测及站台环境监测等五个方面。
2 计算机视觉技术计算机视觉，也称机器视觉。
它是利用一个代替人眼的图像传感器获取物体的图像，将图像转换成数字图像，并利用计算机模拟人的判别准则去理解和识别图像，达到分析图像和作出结论的目的。
计算机视觉是多学科的交叉和结合，涉及到数学、光学、人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、图像理解、模式识别等多个领域。
计算机视觉已有多年的发展历程。
随着计算机、控制理论、模式识别、人工智能和生物技术的发展，计算机视觉在机器人、工业检测、物体识别的应用越来越广，研究方向也从二维到三维，从串行到并行，从直接依赖于输入信号的低层处理到依赖于特征、结构、关系和知识的高层处理。
一般的计算机视觉系统是有CCD(电荷耦合器件)摄像机、装备有图像采集板的计算机、光照系统以及专用图像处理软件等组成。
CCD摄像机将所要研究的对象和背景以图像的形式记录下来，这其实是一个光电传感器，将光学信号转成电信号，图像采集板把采集的电信号转为数字信号，即数字化，一般情况下在摄取图像时都需要一个照明系统提供光照，然后再用专用的图像处理软件对图像进行处理，输出分析结果。
基于图像处理的地铁接触轨几何参数动态检测系统
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（） １ 图像采集 系 统 ： 主要 由线 阵
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触 式 检测 方 法 ， 即人 工 持轨 道 尺 的
检 测方 法 。这 种检 测方 法不 仅效 率
图 Ｉ检 测 装 置 系 统 原 理 图
如 图 １ 示 ， 测 系统 的原 所 检
低 、 作 量 大 ， 且 在 有 限 的 拉 电 工 而 时间 内 ， 测点 少 、 度 低 ， 离 列 检 密 脱
必行 。该技 术在 国内几乎 是一 片空
（） 息 定 位 系 统 ： ３信 主要 由速 度 传 感器 组 成 ， 度传 感 器 安装 在 速
车 轮 轴 承 ， 检 测 车 运 行 时 ， 用 当 利 速 度 传感 器 发送 速 度 脉 冲 ， 测量 检 测 车 所运 行 的距离 和 当前 的速 度 ， 实 现定 位功 能 。
０引 言
检 测 接触 轨几 何参 数 ， 即测 量 接 触 轨 中心 位 置 距 轨 道 中 心 位 置 的水 平 距 离 及 接 触 轨 受 流 面 与 相 邻走 形 轨顶 面的垂 直距 离 。在 地铁 中， 电力 机 车 的运 行 需要 通 过 集 电 靴 与接 触 轨 接触 来 获 得 电能 ， 当接 触 轨 出现 故 障 、 电靴受 流 不稳 定 集 时， 牵引 供 电系统 不能 正常 运行 。
图 ２原 始
基于机器视觉的一种改进铁轨表面缺陷检测方法
第43卷湖北师范大学学报(自然科学版)Vol.43第1期Journal of Hubei Normal University(Natural Science)No.1,2023基于机器视觉的一种改进铁轨表面缺陷检测方法李国旺,李 英,马韵琪,夏晨旭(长春理工大学光电工程学院,长春 130022)摘要:由于机器视觉对铁轨表面进行缺陷检测时,其检测的缺陷大小远超过实际缺陷大小,为提高检测缺陷大小的精准性,提出基于机器视觉的一种改进铁轨表面缺陷检测方法。
首先,提出一种基于边缘灰度值水平投影最大值的轨道边缘提取算法,在经过边缘检测后的图像中定位出轨道的真正边缘;然后,利用自适应降噪双边滤波保留缺陷边缘,针对性去除轨道表面噪声,避免了图像分割后需要进行形态学处理而造成的缺陷损失;最后,基于Otsu阈值分割引入背景加权,使分割的缺陷更接近实际缺陷。
实验结果表明,低于50个像素的缺陷部分准确率和召回率分别达到:99.64%和100.00%,高于50个像素的缺陷部分准确率和召回率分别达到:97.89%和99.58%.关键词:机器视觉;缺陷检测;阈值分割;特征提取中图分类号:TP274.3 文献标志码:A 文章编号:2096-3149(2023)01-0033-07doi:10.3969/j.issn.2096-3149.2023.01.0050 引言铁路运输是我国重要交通运输方式之一,铁路轨道的质量是列车运行安全的关键因素,对铁轨表面缺陷进行精确的检测是有必要的。
目前铁轨表面缺陷检测方式分为三大类:一是借助传感器(激光[1]、超声波[2,3]、红外线[4]和涡流[5]等)进行缺陷检测的方法,测量的结果对传感器本身的精度和可靠性要求较高,无法满足铁轨检测快速的要求[6]。
二是传统的图像处理和机器视觉方法,对缺陷的检测具有较好的客观性和精准性,但是检测出的缺陷大小远超过实际缺陷大小。
例:甄理利用二值图像边界跟踪法分离缺陷[7];刘蕴辉等人利用灰度阈值分割图像获取铁轨缺陷[8];张闯利用样条小波、方波卷积检测缺陷[9];邬峰等人采用自适应投影算法和Weber对比度裁剪法检测缺陷[10];Deutschl 利用光谱图像差分方法对轨道表面缺陷进行自动检测[11];Nitti采用梯度方法,通过图像像素弧度制变化进行检测[12];Mandriota通过轨道表面纹理特征进行缺陷检测[13]。
铁轨表面缺陷的视觉检测与识别算法研究
铁轨表面缺陷的视觉检测与识别算法研究摘要伴随着社会经济的进步与发展，列車速度有了明显提升，同时对铁路安全性提出了严格要求。
但是，铁轨会伴随着时间的延长而受到损耗，例如：结构缺陷、铁轨构件缺陷、表面缺陷，给列车运行带来不便，安全隐患较多。
由此，铁轨表面缺陷的视觉检测与识别算法得到了重视，成为企业重要研究课题。
关键词铁轨；表面缺陷；视觉检测；识别算法现如今，机器视觉技术得到了迅速发展，将其应用在铁轨质量检测中有助于及时发现存在问题。
应用线扫描相机与LED线性光源的光学成像系统，应用均值平均分割与支持向量机展开波纹检验与判断，利用区域生长于主成分分析及时检测裂纹。
1 系统设计基于高速条件下，通过线阵相机与线阵光源的光学成像形式能够生成清楚的铁轨表面图像。
在列车内安装光电编码设备，主要作用为车速测量。
磁盘阵列利用IP以太网与服务器连接，多应用在储存在线检测的海量铁轨图像数据。
图像处理计算机实现铁轨影像的预处理与铁轨表面缺陷检验。
GPS系统可以准确检测到铁轨坐标位置，输入铁路里程数，更正光电传感器获得距离参数。
实际运行过程中，系统上电后，各系统实现初始化，检验人员通过相机形式、曝光时间等参数。
随后，检验列车初始时待检测铁轨段行驶，车轮光电传感器发出脉冲信号，接收到信号后搜集铁轨成像并输送至磁盘阵列内。
计算机提取成像后，缺陷检测程序检验铁轨外层有无的缺陷，结合缺陷类型划分。
工作人员检查初始影像，诊断有无缺陷问题。
随后，储存缺陷数据便于检修人员检修[1]。
2 铁轨表面缺陷检测识别算法2.1 数字图像处理技术图像处理技术指的是计算机对数字图像的研究，其中包含计算速度、传输带宽、储存容量，综合了额计算机、电子、数据等信息技术。
图像处理可以划分成低级、中级、高级。
数字图像文件格式呈现多样化，BMP格式作为标准Windows 图像格式，在Windows条件下图像软件都兼容BMP图像格式。
数字图像处理特别时工业检测时，BMP格式应用较多。
高速铁路铁轨几何形状检测方法及实现技术研究
高速铁路铁轨几何形状检测方法及实现技术研究高速铁路铁轨几何形状是影响铁路运行安全和车辆维修保养的重要因素。
因此，对铁轨几何形状的检测与分析具有极大的意义。
本文将介绍高速铁路铁轨几何形状的检测方法及实现技术。
一、高速铁路铁轨几何形状检测方法的研究1. 传统检测方法传统的铁路铁轨几何形状检测通常采用人工测量和实地勘测的方法，复杂、低效，且容易出现误差。
因此，近年来国内外学者研究了各种基于激光、摄像头、雷达等技术的非接触式铁轨几何形状检测方法。
2. 激光测量激光光束在铁轨表面扫描，通过激光器接收到的信号来分析铁轨表面的高度信息。
激光测量具有操作简便、数据处理方便、测量精度高等优点，但受光照、天气因素影响，无法在夜晚、雾天及强光照下应用。
3. 摄像头测量通过铁路车厢上的摄像头采集铁轨图像，并应用数字图像处理和计算机视觉技术进行分析得出铁轨几何形状。
摄像头测量方法具备投资成本低、实时性强、测量效率高等优点，但受拍照角度、拍照质量、采集速度等因素影响。
4. 惯性导航测量惯性导航测量方法是利用惯性测量单元采集铁轨直线性位移及曲线性运动、转向角等信息，再通过不同位置的传感器间相互测距来计算铁轨几何形状。
该方法具有测量范围大、精度高、实时性强等优势，但采集设备信号稳定性不佳，干扰现象较多。
二、高速铁路铁轨几何形状检测技术的实现1. 检测平台检测平台是铁路铁轨几何形状检测的关键设备，目前国内外常用的检测平台有三种：第一种是基于地面运行的检测车，适用于人多场景；第二种是基于轨道运行的检测车，避免了绝大部分人因素的干扰，但对于铁路交通的影响较大；第三种是采用无人机遥感技术，适用于小范围、临时铁路施工和抢修等场景。
2. 数据处理铁路铁轨几何形状检测后得到的原始数据需要经过处理和分析得出有价值的信息，应用领域包括：铁路施工、铁路维护、铁路物资供应、铁路安全管理等。
数据处理方法涉及到图像处理算法、计算机视觉、机器学习等领域。
复杂环境下基于视觉显著性特征的铁轨识别方法
复杂环境下基于视觉显著性特征的铁轨识别方法宋亚帆;潘迪夫;韩锟【摘要】A new track edge detection method based on the saliency features was proposed to overcome the detection problem in complex environment. In order to extract the edge of track features, the muti-scale Gabor filter was introduced and the suppressing operator was used to realize inhibition of environmental interference information, which together established the fusion detection model like the Human Visual System. The evaluation model for track salient features was built to further filter out false edges, while enhancing the right edges by angle statistics method. Experimental examples were made including under the condition of varying illumination or noise. The results show that the proposed method is more suitable for track edge detection in complex environment and similar detection scenes, compared with other detection methods.%为解决复杂环境下铁轨边缘识别问题, 提出一种基于显著性特征的复杂环境铁轨识别方法:通过引入多尺度Gabor能量算子和环境抑制算子,建立基于视觉机制的边缘检测模型,实现铁轨边缘特征的检测,并对环境干扰信息进行抑制;建立铁轨显著性评价模型,对检测结果中对非铁轨边缘进行滤除;提出基于统计学的铁轨特征增强方法,对铁轨边缘片段进行连接增强.试验结果表明,该方法对于光照变化和噪声干扰的鲁棒性较强,相比其他的边缘检测方法,更适用于复杂环境下的铁轨识别,同时可以应用于相似检测环境下的其他场景.【期刊名称】《铁道科学与工程学报》【年(卷),期】2018(015)004【总页数】9页(P871-879)【关键词】边缘检测;复杂环境;显著性评价;多尺度Gabor算子【作者】宋亚帆;潘迪夫;韩锟【作者单位】中南大学交通运输工程学院,湖南长沙 410075;中南大学交通运输工程学院,湖南长沙 410075;中南大学交通运输工程学院,湖南长沙 410075【正文语种】中文【中图分类】U216;TP391在危害我国铁路行车安全的众多因素中，异物侵限是其中较为常见且危害较大的一个重要方面。
基于图像处理的铁轨表面缺陷检测算法_刘蕴辉
—236—基于图像处理的铁轨表面缺陷检测算法刘蕴辉1，刘 铁2，王权良1，罗四维1(1. 北京交通大学计算机研究所，北京 100044；2. 中国铁道科学研究院基础设施检测中心，北京 100081)摘 要：对铁路轨道表面缺陷进行检测是保证铁路运输安全的重要手段之一，该文采用计算机图像处理技术对铁路轨道表面的缺陷进行自动化检测，提出了轨道表面缺陷检测的系统设计方案，给出了一种利用图像灰度信息的快速、实时检测算法。
实验验证了算法的有效性和高效性。
关键词：轨道；表面缺陷；检测算法；实时Rail Surface Defects Detection Algorithm Based on Image ProcessingLIU Yunhui 1, LIU Tie 2, WANG Quanliang 1, LUO Siwei 1(1. Institute of Computer, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044;2. Infrastructure Inspection Research Institute, China Academy of Railway Sciences, Beijing 100081)【Abstract 】Detecting the rail surface defects is one of the important means to guarantee safe transportation. This paper adopts the image processing technique to detect the defects automatically. A detection system scheme is designed and the detection algorithm is studied with emphasis. It put forwards a rapid real-time detection algorithm based on the pixels brightness. Experiment verifies the validity and high efficiency of the algorithm. 【Key words 】Rail; Surface defect; Detection algorithm; Real time计 算 机 工 程Computer Engineering 第33卷 第11期Vol.33 No.11 2007年6月June 2007·工程应用技术与实现·文章编号：1000—3428(2007)11—0236—03文献标识码：A中图分类号：TP2741概述铁路轨道表面擦伤、剥离和皱褶的缺陷对轮对、轴承等造成了很大损害。
基于机器视觉的铁路铁轨几何误差自动检测研究
基于机器视觉的铁路铁轨几何误差自动检测研究铁路铁轨几何误差对于铁路运输的安全和效率具有重要影响。
传统的铁轨几何误差检测方法需要人工测量和判断，费时费力且易受主观因素影响。
随着计算机视觉和机器学习技术的发展，基于机器视觉的铁路铁轨几何误差自动检测成为可能。
1. 引言铁路作为一种重要的交通方式，对于城市和国家的发展具有重要作用。
然而，铁路的安全和稳定性对铁轨几何误差的精确检测有着严格要求。
2. 机器视觉在铁路铁轨几何误差检测中的应用机器视觉技术可以通过图像处理和模式识别技术来检测铁轨几何误差。
首先，通过采集铁轨图像，使用图像处理技术进行预处理，包括去噪、增强和边缘检测等操作。
然后，利用机器学习算法对图像特征进行提取和分类，从而实现铁轨几何误差的检测和测量。
3. 图像处理技术在铁路铁轨几何误差检测中，图像处理技术起着重要的作用。
常用的图像处理操作包括去噪、增强、边缘检测、形态学处理等。
这些技术可以使得铁轨图像更加清晰，提高后续的特征提取和分类准确性。
4. 特征提取和分类机器学习算法需要对铁轨图像进行特征提取和分类，以实现几何误差的测量。
特征提取可以通过局部二值模式、方向梯度直方图等方法实现。
而分类算法可以采用支持向量机、卷积神经网络等。
通过这些技术，可以对铁轨几何误差进行自动化测量。
5. 实验和结果分析本研究中，我们采集了大量的铁轨图像，并使用机器视觉技术进行几何误差检测。
通过对比实验和分析，我们得出了几何误差自动检测系统的性能指标，并对系统的可行性进行了评估。
6. 总结和展望基于机器视觉的铁路铁轨几何误差自动检测是铁路安全的重要保障措施。
本研究通过图像处理和机器学习技术，实现了铁轨几何误差的自动化检测。
然而，仍有一些挑战存在，包括数据标注和算法优化等方面。
未来的研究可以进一步完善该系统，并将其应用于实际的铁路维护和管理中。
通过基于机器视觉的铁路铁轨几何误差自动检测研究，可以有效提高铁路运输的安全性和效率性。
一种基于图像处理的铁轨自动检测方法
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文章编号：ｌｏ＿ ４８ｏ７９－ ｏ—０ ｏｏ ３２（ ｏ ｌ－２７＿ 文献标识码： ２ ） －０ ３ Ａ
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种 基 于 图像 处理 的铁 轨 自动 检 测 方 法
关 鹏 ，顾 晓东 ，张立明
（ 复旦大学 电子工程系智能与 图像实验室 ，上海 ２ ０ ３ ） ０ ４ ３
摘
要 ：提 出了一套 局部线 型检测算子 （ Ｌ Ｄ）用于 货运编组站铁轨 的自动检 测。利用该算子提取铁 轨边缘 ，去除检测结果 中的干扰信 ＬＰ
息， 结合 Ｈ ｕ ｈ ｏ ｇ 变换 的思想 ，实现 了断线相连。该检测 结果与 其他边 缘提取 方法相比较 ， 复杂 背景上铁轨的检测更有效 ， 方法 能定位 对 该
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从而造成大量虚警 。
基于机器学习算法的铁路铁轨状态监测与预测研究
基于机器学习算法的铁路铁轨状态监测与预测研究随着社会的发展和科技的进步，铁路交通在人们的日常出行中扮演着重要的角色。
然而，由于长期的使用和外界环境的影响，铁路铁轨往往会出现磨损、裂纹、变形等问题，给行车安全和运营效率带来威胁。
因此，对铁路铁轨的状态进行监测与预测显得尤为重要。
一、铁路铁轨状态监测技术的发展现状铁路铁轨状态监测技术是指对铁轨的各项指标进行实时监测，以实现对铁路铁轨健康状况的及时了解和预测。
目前，铁路铁轨状态监测技术主要包括传统的物理检测方法和基于机器学习算法的智能监测技术。
1. 传统的物理检测方法传统的物理检测方法主要包括轨道几何检测、轨道质量检测和轨道超声波检测。
轨道几何检测是通过测量轨道的几何形状和位置来判断轨道的状态，其缺点是对轨道表面进行直观测量，效率较低。
轨道质量检测是通过测量轨道的质量指标，如垂直度、水平度和平顺度等，来判断轨道的状态。
轨道超声波检测是利用超声波对轨道进行检测，通过分析超声波传播的时间和能量来判断轨道的缺陷。
2. 基于机器学习算法的智能监测技术基于机器学习算法的智能监测技术是近年来发展起来的一种新型监测方法。
机器学习是一种能够从历史数据中自动学习并进行预测的算法，在铁路铁轨状态监测中具有很大的潜力。
以监测和预测铁轨裂缝为例，通过将历史监测数据输入机器学习算法模型中，模型可以学习到裂缝的特征模式，并能够准确地预测出未来出现裂缝的可能性，从而及时采取相应的维护措施。
二、基于机器学习算法的铁路铁轨状态监测与预测方法基于机器学习算法的铁路铁轨状态监测与预测方法主要包括数据采集、特征提取、模型训练和预测四个步骤。
1. 数据采集数据采集是基于机器学习算法进行铁路铁轨状态监测与预测的第一步。
通过传感器等装置对铁路铁轨进行实时监测，并将得到的监测数据进行收集和存储。
监测数据包括轨道的位移、振动、温度等各项指标。
2. 特征提取特征提取是将采集到的监测数据转化为机器学习算法可以处理的特征向量的过程。
一种基于图像处理的铁轨自动检测方法
一种基于图像处理的铁轨自动检测方法
关鹏;顾晓东;张立明
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2007(033)019
【摘要】提出了一套局部线型检测算子(LLPD)用于货运编组站铁轨的自动检测.利用该算子提取铁轨边缘,去除检测结果中的干扰信息,结合Hough变换的思想,实现了断线相连.该检测结果与其他边缘提取方法相比较,对复杂背景上铁轨的检测更有效,该方法能定位铁轨上的障碍物,对减少铁路调车事故有重要的意义.
【总页数】4页(P207-209,212)
【作者】关鹏;顾晓东;张立明
【作者单位】复旦大学电子工程系智能与图像实验室,上海200433;复旦大学电子工程系智能与图像实验室,上海200433;复旦大学电子工程系智能与图像实验室,上海200433
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
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1.基于数字图像处理的直线型铁轨的自动识别 [J], 李睿;武晓春
2.一种基于计算机视觉的铁轨扣件缺失检测方法 [J], 杨樊;陈建政;吴梦
3.基于超声图像处理的HIFU所致组织损伤自动检测方法:实验研究 [J], 田灿;钱盛友;邹孝;刘备;王润民;江剑辉
4.基于图像处理的桥梁裂缝自动检测方法综述 [J], 肖欣忆; 张晓燕; 杜小甫
5.基于时频图像处理的宽吻海豚声通讯信号自动检测方法 [J], 孙馨喆;文立;杨武夷;张宇
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基于神经网络的铁路铁轨检测方法研究
基于神经网络的铁路铁轨检测方法研究随着铁路交通的发展和持续改进，确保铁轨的安全和稳定性变得至关重要。
铁轨的准确检测是维护铁路运行安全的重要环节。
为了提高铁轨检测的准确性和效率，许多研究者将神经网络应用于铁路铁轨的检测中。
本文将研究基于神经网络的铁路铁轨检测方法，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
一、神经网络铁路铁轨检测的原理与方法神经网络是一种模仿人脑神经系统进行计算和学习的算法。
其具有自动学习和自适应的特性，能够从大量的数据中提取特征信息，并完成特定的任务。
在铁路铁轨检测中，神经网络可以通过学习和训练，识别和定位铁轨的位置和属性。
1. 数据准备：铁路铁轨检测需要大量的训练数据，包括铁轨的正样本和负样本。
正样本是指包含完整铁轨的图像，负样本是指没有铁轨或部分被遮挡的图像。
这些训练数据需要经过标注和预处理，以便神经网络能够准确地学习和识别。
2. 网络结构设计：选择合适的神经网络结构对于铁路铁轨检测的准确性至关重要。
常用的神经网络结构包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN能够提取图像的空间特征，而RNN则适用于处理序列数据。
根据具体需求和数据特点，可以采用单一的神经网络结构或者将多个网络结构进行组合。
3. 训练与优化：通过将训练数据输入神经网络进行训练，使网络学习铁轨的特征和属性。
训练过程中需要选择合适的损失函数和优化算法来评估网络的预测结果与真实结果之间的差异，并调整网络参数使预测结果更加准确。
4. 检测与评估：在完成神经网络的训练后，可以将其用于铁路铁轨的检测。
通过将待检测的铁轨图像输入训练好的网络中，网络能够识别图像中的铁轨位置和属性。
通过与真实结果进行比较，可以评估网络的检测准确性和误差。
二、基于神经网络的铁路铁轨检测方法的优势1. 准确性提高：由于神经网络的自学习和自适应性，基于神经网络的铁路铁轨检测方法在准确性上有较大的提高。
网络能够从大量的训练数据中学习铁轨的特征，通过不断优化网络参数，使得检测结果更加准确。
基于视觉测量技术的钢轨轮廓测量系统
基于视觉测量技术的钢轨轮廓测量系统
宋平
【期刊名称】《铁道技术监督》
【年(卷),期】2017(45)1
【摘要】采用视觉测量技术,以轨道检查仪为安装平台,研制一种非接触式的钢轨轮廓测量系统.介绍系统的设计原理、硬件构成和机械结构等,详细说明图像处理与分析流程.系统软件图像处理精度达到亚像素级,能够满足钢轨轮廓测量的要求.
【总页数】3页(P21-23)
【作者】宋平
【作者单位】广州铁路(集团)公司工务处,广东广州510000
【正文语种】中文
【中图分类】U216.3
【相关文献】
1.基于改进测量系统的非定步距相位轮廓测量技术研究
2.基于机器视觉的钢轨轮廓获取研究
3.基于机器视觉的钢轨轮廓测量方法研究
4.基于双目视觉的钢轨磨耗测量技术研究
5.基于计算机视觉的钢轨磨耗自动测量技术的研究
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１ 引言
随着国家经济的飞速发展 ， 铁路运输成为 交通运输 的重 要组成部分 ， 挥着不 可替代 的作用 。双轨轨道 的平 行性 ， 发 与铁路运输的安全性关 系密切 … 。如 果双轨 轨道 的平行性 较差 ， 则会导致列 车发生脱 轨或 者倾覆 ， 成重大 的铁路 运 造 输安全事故 。国家投入 了大量 的资金 和人 力用于研 究双 轨 轨道平行性检测的方法 。双轨轨道平行性检 测 ， 也成 为铁 路运输领域研究 的重点问题。当前 ， 主流 的双轨轨道平 行性
第２ 卷 第７ ９ 期
文 章 编号 ：０ ６ ９ ４ （０ ２ ０ — ３ ８ ０ １０ — ３ ８ ２ １ ）７ ０ １— ３
计
算
机
仿
真
２１年７ ０ ２ 月
基 于视 觉 图像 的 铁 轨 平 行 性 检 测 研 究 与 仿 真
牵 云 伟
（ 重庆电子工程职业学院信息工程系 ， 重庆 ４ １３ ） ０ ３ １ 摘要： 研究视觉图像双轨轨道平行性准确检测问题 。铁 轨由于长期的磨损使得轨道不同的部位存在一定的角度和 径向细微
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ ： ｓ ａｃ ｈ ｃ ｕ ａ ｅ ｐ ａｌｌ ｍ ｅ ｅ ｔ ｎ ｏ ｏ ｂｅ ｔａ ｋ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ａ ｍａ ｅ ．Ｔ ｅ ｃ ｒａｎ ａ ｇｅ Ｒｅ ｅ ｒｈ ｔ ｅ ａ ｃ ｒｔ ａ ｌ ｉ ｄ ｔ ｃｉ ｆｄ ｕ ｌ ｒ ｃ ａ ｅ ｎ ｖｓ ｌｉ ｇ ｓ ｈ ｅ ｔｉ ｎ ｌ ｒ ｅｓ ｏ ｕ ａ ｄ ｒｄ ａ ｌ ｈ ｉ ｏ ｉｎ ｅ ｉｔ ｎ ｄ ｆ ｒ ｎ ａ ｋ ｏ ｉ ｏ ｓｄ ｅｔ ｈ ｎ － ｅ ｍ ａ ，ｃ ｕ ｅ ｙ ｔ ｅ ｅＴ ｌ ｉ ａａ － ｎ ａ ｉｌｓｉ ｔ ｓ ｒ ｏ ｘ ｓ ｉ ｉ ｅｅ ｔｔ ｃ ｓｐ ｓ ｉｎ ｕ ｏｔ ｅ ｌ ｇ ｔｒ ｗｅ ｇ ｄ ｔｔ ｒ ｔ ｏ ｒ ａ ｓ ｄ ｂ ｈ ｌｏ ｎ ｐ ｒ ￣ ｌ ｌｌ ｍ．Ａｎ ｉ ｇ ｌＯ ｌ ｎ ｔ ｇ ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｏ ｂ ｅ ｔａ ｋ ｒｉ ｐ ａｌｌ ｍ ｅ ｅ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｗａ ｒｓ ｎ ｅ ． Ｉ ｅｉ ｓ ｍａ ｅ ｅ ｒ ｅｉ ａ ｉ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｆｒ ｄ ｕ ｌ — ｒｃ ａｌ ａ ｌ ｅ ｉ ｄ ｔｃ ｉ ｌ ｏ ｔ ｍ ｓｐ ｅ ｅ ｔｄ ｔ Ｔ ｍｉ ｎ ｒ ｓ ｏ ｉ ｍａ ｅ ｕ ｅ ｏ ｅ ｄ ｆ ｒ ｎ ｅ ｍａｒｘ ｔ ｓｏ ｍａｉ ｎ ｍｅ ｈ ｄ，ａ ｄ ｃ ｎ ｕ ｔ ｄ ｓ ａ ｅ ｔ ｎ ｆｒ ａ ｉｎ ｏ ｙ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｃ ｓ ｄ ｓ ｆｔ ｉ ｅ ｅ ｃ ｔ ｒ ｆｒ ｔ ｔ ｏ ｈ ｆ ｉ ｎ ａ ｏ ｎ ｏ ｄ ｃ ｅ ｐ ｃ ｒ ｓｏ ａ ｍ ｔ ｆｈ ｐ ｍｐ ｃｒ ｌ ｒ ｋ ｏ ａ
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轨道平行性检测 的准确率 ， 为铁轨检测优化提供了参考。
关 键 词 ： 轨 道 ； 行 性 检测 ； 异 图像 配 准 双轨 平 差 中图 分 类 号 ：Ｐ １ ． ｈ ｎ ｉ ｕｌｔｏ ｆＴｒ ｃ ｒ ｌｌｓ ｓ ａ ｃ ａ ｄ Ｓ ｍ ａ ｉｎ ｏ ａ ｋｓＰａ ａ ｅｉｍ ｌ Ｄｅｅ ｔｏ ｓ ｄ ｏ Ｖｉｕ ｌＩ ａ ｅ ｔ ｃｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ ｓ ａ ｍ ｇ ｓ
畸变 ， 造成平行性误差。传统的图像 的铁轨平行性检测方法 ， 多是 基于平行特征 的有效匹配完成检测 的。由于畸变误 差极
其细微 ， 很容易把铁轨的角度和径 向细微畸变当成一般 的噪声误差混淆 ， 而铁轨检测对精度要求极高 ， 误差会 降低轨 道平行
性检测的准确率 。提出了一种图像误差弱化消除技术的双轨轨道平行性检测算法。利用差异矩 阵变换方法 ， 对采 集到的高 光谱铁轨 图像进行空间变换 ， 建立 Ａ ｏ 畸变配准误差消除模 型， ｎ ｄ ｒｌ 准确 区分过滤畸变误差 。实验表 明， 改进方法提高了双轨