基于机器视觉的地铁曲线型站台异物检测算法
地铁屏蔽门激光扫描异物检测方法研究
地铁屏蔽门激光扫描异物检测方法研究随着城市化进程的加速，地铁已经成为现代城市交通体系的重要组成部分。
由于人流量大、时间紧张和设备复杂等特点，地铁安全问题一直备受关注。
在地铁运营过程中，屏蔽门是一种用来阻挡乘客进入地铁站台的设备，它具有限制乘客在错误的地点进入站台的作用。
由于乘客和外部因素的影响，屏蔽门区域常常出现异物，这会威胁到地铁的安全和正常运行。
为了解决这一问题，激光扫描异物检测方法应运而生，它能够实时监测屏蔽门的异物情况，从而提高地铁的安全性和准确性。
本文将探讨地铁屏蔽门激光扫描异物检测的相关研究方法和应用。
一、激光扫描异物检测方法原理激光扫描异物检测方法是一种基于激光遥感技术的异物检测方法。
它通过激光雷达发射激光束，然后接收激光束在不同时间和角度下反射回来的信号，进而获取目标点的空间位置信息。
通过对这些信息的处理和分析，可以实现对目标物体的探测和识别。
在地铁屏蔽门区域，激光扫描异物检测系统通常由激光发射器、激光接收器、信号处理器和控制系统等组成。
当有异物进入屏蔽门区域时，激光束会与异物发生反射，从而产生干扰信号。
系统通过对这些干扰信号的检测和分析，可以实时识别和报警异物的存在，以确保地铁的安全和正常运行。
近年来，激光扫描异物检测方法在地铁安全领域得到了广泛的研究和应用。
研究人员通过对激光扫描技术的深入探索和创新，不断改进和完善了异物检测系统的性能和可靠性。
在激光发射器方面，采用了高精度的激光器件和光电探测器，能够实现更精准的激光发射和接收，从而提高了系统的灵敏度和分辨率。
在信号处理器方面，通过采用先进的数字信号处理技术和模式识别算法，能够快速准确地识别和区分不同类型的异物，减少了误报和漏报的概率。
在控制系统方面，通过智能化的控制框架和网络化的数据传输方式，实现了对地铁屏蔽门的实时监测和自动报警，提高了检测的效率和及时性。
这些技术的不断改进和升级，使得激光扫描异物检测方法在地铁安全领域发挥了越来越重要的作用。
基于传感器技术的轨道交通车辆检测机器人的设计与实现
基于传感器技术的轨道交通车辆检测机器人的设计与实现发布时间：2023-06-02T03:50:28.004Z 来源：《科技潮》2023年8期作者：肖鹏[导读] 轨道交通作为一种现代化的交通工具，具有高效、安全、舒适等诸多优点，已成为城市公共交通的主要形式之一。
身份证号：43032119900326xxxx摘要：本文在介绍轨道交通车辆检测机器人的基本原理及传感器技术的应用基础上，对车辆检测机器人的系统设计、硬件结构、控制算法等方面进行了详细的阐述。
同时，通过实验验证，证明该机器人可以达到预期效果，具有较高的实用性和推广价值，旨在提出可借鉴化建议。
关键词：视觉检测；神经网络；超声波检测轨道交通作为一种现代化的交通工具，具有高效、安全、舒适等诸多优点，已成为城市公共交通的主要形式之一。
随着轨道交通线路的不断扩建，车辆检测和维护越来越成为一项重要的任务。
传统的车辆检修工作大多需要人工操作，费时费力，而且存在一定的安全隐患。
近年来，随着机器人技术的不断发展，基于传感器技术的轨道交通车辆检测机器人开始被广泛应用。
该机器人可以通过搭载多种传感器，如摄像头、激光测距仪等，对轨道交通车辆进行自主检测，实现车辆状态监测、损伤检测、清洗维护等多种功能。
一、检测理论研究随着城市化进程的加速和轨道交通的普及，对轨道交通车辆的检测异常变得尤为重要。
为此，设计并研发一种基于传感器技术的轨道交通车辆检测机器人，可以较好地满足在轨道交通行驶过程中对车辆的异常情况进行检测的需求。
轨道交通车辆检测机器人的设计主要分为两个部分：车体结构和检测系统。
车体结构包括底盘、驱动系统和机械臂等。
检测系统则是通过传感器、摄像头和算法进行车辆检测和分析。
车体结构决定着机器人的移动能力和机械结构的稳定性，在车体结构方面需要注重设计合理的结构布局和合适的驱动系统安装。
对于检测系统，需要选择合适的传感器对轨道交通车辆的各项参数进行检测，如车速、车辆位置、温度、湿度等指标。
基于机器视觉技术的轨道交通路基状态监测与预警系统设计
基于机器视觉技术的轨道交通路基状态监测与预警系统设计随着城市化进程的快速发展和人口数量的增加，轨道交通在现代化城市中扮演着越来越重要的角色。
为了确保轨道交通的安全和可靠运行，轨道交通路基状态的监测和预警系统变得至关重要。
基于机器视觉技术的监测与预警系统能够实现对轨道交通路基状态的实时监测和异常预警，从而提高交通运输的安全性和效率。
一、系统概述基于机器视觉技术的轨道交通路基状态监测与预警系统是一种通过视觉传感器、图像处理算法和人工智能技术来实现对轨道交通路基状态的监测与预警的系统。
该系统主要包括以下几个模块：图像采集、图像处理、状态分析和异常预警。
1. 图像采集：系统通过安装在轨道交通上方或侧面的高清摄像头进行图像采集。
摄像头可以采集到轨道交通路基的实时图像，并将图像传输到系统后台进行处理。
2. 图像处理：系统对获取的图像进行预处理，包括图像去噪、增强和边缘检测等处理。
然后，使用计算机视觉和图像处理算法对图像进行分割和特征提取，从而获取轨道交通路基的状态信息。
3. 状态分析：系统对提取出的轨道交通路基特征进行分析和分类。
通过比较分析当前状态和正常状态之间的差异，可以确定是否存在异常情况。
4. 异常预警：一旦系统检测到轨道交通路基存在异常情况，例如破损、塌陷或位移等，系统将立即发出预警信号。
预警信号可以通过声音、光线或传输到相关监控中心进行进一步处理。
二、主要技术1. 计算机视觉技术：计算机视觉技术是该系统的核心。
它包括图像处理、模式识别和机器学习等技术，可以实现对轨道交通路基图像的自动分析和处理。
2. 图像处理算法：系统使用图像处理算法对图像进行预处理和分析，包括噪声滤波、边缘检测、特征提取等。
这些算法可以提高图像质量，减少干扰，并提取出轨道交通路基的关键特征。
3. 模式识别：系统利用模式识别技术，通过对轨道交通路基的特征进行分类和判别，实现对状态的分析和预测。
这些模式识别算法可以识别轨道交通路基的正常状态和异常状态之间的差异。
基于机器视觉和卷积神经网络的轨道表面缺陷检测方法
第43卷第4期2021年4月铁道学报JOURNALOFTHECHINA RAILWAY SOCIETYVol.43No.4April2021文章编号：1001-8360（2021）04-0101-07基于机器视觉和卷积神经网络的轨道表面缺陷检测方法姚宗伟1>2!杨宏飞1!胡际勇3!黄秋萍1!王震1!毕秋实1（1.吉林大学机械与航空航天工程学院#吉林长春130025； 2.数控装备可靠性教育部重点实验室#吉林长春130025；3.一汽-大众汽车有限公司，吉林长春130011）摘要：为提高轨道表面缺陷查准率、召回率和检测效率，采用形态学滤波与概率霍夫变换算法剔除原始图像噪声，实现对轨道表面缺陷的快速准确识别；顺次应用阈值法和离散法得到轨道的真正边缘定位，解决Canny算子在提取轨道边缘时产生大量伪边缘的问题;构建能兼顾召回率和查准率的改进交叉爛损失函数，基于卷积神经网络进行特征提取，建立高效的轨道表面形态分类器%采用8523张实拍轨道图像进行试验#试验结果为:单次检测时间27ms,查准率为96.42%、召回率为92.21%，综合表现优于MLC、DcepPonw3和Cropimaaccnn三种方法%关键词：轨道缺陷检测；机器视觉；深度学习；卷积神经网络；特征提取中图分类号:TP391文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1001-8360.2021.04.013Track Surfacc Defed Detection Method Based on MachineVision and Convolutionae Neurae NetworkYAO Zongwel1,2#YANG HongfeO,HU Jiyong3#HUANG Qiuping1#WANG Zhen1#BI QiushO(1.School of Mechanical and Aerospace Engineering,Jilin University,Changchun130025,China；2.Key Laboratora of Numerical Control Equipment Reliability,Ministra of Education,Changchun130025,China；3.F hw-W olkswaaen Automobile Co.Ltd.,Changchun130011,China)Abstrad:In order to improvv the accuracy,recall and Wcienca of the defects detection for the track surface,morphological filtering and probabilistic Hough transform alyorithm were used to eliminate the originai08X1noise so as to rexi-Ov the rapid and accurate identmeation of Wack surface defects.Aiming at the problem that Canny alyorithm produces false edges when extracting the track edge,the threshold method and discrete method were applied sequentially to obtain the real edge location of the track.The wnprovvd cross-entropy loss function,which took both recal l and precision into accaunt,was used to extract features based on canvvlution neural network,and an efficient track surface morphology classifier was established.In this paper,8523imayvs taken on the spot were used for experiments.The results show that the proposed alyorithm has27ms detection time,realizing a precision rata of96.42%and a recal l rata of92.21%,and the ovvral l performance is better than MLC,Inception-3and Cropimayvcnn.Key words:Wack defect detection；machine vision；deep learning；canvvlutionai neural network；feature extraction高速铁路钢轨的质量是影响高铁列车运行安全的关键因素，实时准确检测轨道表面缺陷，对于及时排除轨道的潜在风险至关重要％轨道缺陷检测方法主要分收稿日期：2019-09-06"修回日期：2020-01-03基金项目：国家自然科学基金（51875232）第一作者：姚宗伟（1985）），男，山东省临沂人，副教授，博士E-mail：yzw@.通信作者：毕秋实（1988—），男，河北邢台人，讲师，博士％E-mail：biqs16@maiW.j].为以下三类：一是人工应用工具敲打和裸眼目测的方法，具有较大的主观性；二是借助于激光*1],超声波*2f3],红外线*4]和涡流*5]等传感器的检测方法,此类方法对传感器本身的可靠性和精度要求较高；三是基于传统的图像处理和机器视觉方法*6],此类方法的主要关注点在于异常对象的定位,其中图像处理过程占用了大量的计算时间*7]%除此以外，随着计算机和信息技术的发展，出现了102铁道学报第43卷利用机器视觉和基于神经网络的检测方法*8-0+。
车辆轨道异物检测技术的研究与应用
车辆轨道异物检测技术的研究与应用一、前言车辆轨道异物检测技术是指通过各种传感器和探测器等装置，对路面或铁路轨道上可能存在的异物进行实时检测，并进行及时处理，确保车辆和乘客的安全。
本文主要介绍车辆轨道异物检测技术的研究与应用。
二、车辆轨道异物的危害在铁路交通运输及城市轨道交通中，异物是一个普遍存在的问题，它们可能是垃圾、树枝、石子等，也可能是被风吹落、被雪掩盖、被乘客遗忘的物品等。
这些异物对车辆和乘客的安全造成很大威胁。
对于铁路运输来说，异物可能引起铁轨的损坏，加速铁轨老化，增加列车的维护成本，且有可能导致列车脱轨等事故，对人身和财产造成极大的损害。
尤其是在高速铁路的运输中，异物可能导致列车失速、停车甚至脱轨。
对于城市轨道交通来讲，往往是人员密集，并且行车速度相对于铁路较慢，因此异物可能会对车辆造成更大影响，随之带来更严重的安全隐患。
因此，开发一种可靠的车辆轨道异物检测技术，对于保证铁路和城市轨道交通的安全运营具有重要意义。
三、检测技术的发展历程传统的车辆轨道异物检测方法主要采用目视巡查和人工清理，这种方式效率低、精度低，且容易产生漏检和误判。
为了克服这些问题，传感器及其他探测器开始被广泛应用于异物检测系统中。
早期的异物检测技术主要采用机械式探测器进行轨道异物检测，其原理是通过安装在铁轨上的机械探头来检测铁轨上是否存在异物。
这种方式准确性高，但安装难度大，且易受到外部因素如雨雪、风力等环境影响。
后来，人们开始用光电式传感器、超声波传感器、磁电传感器等技术来进行异物检测。
这些传感器能够检测到轨道上异物的存在，并能发出报警信号。
这种方式的准确性更高，但对技术要求也更高。
近年来，随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，机器视觉也被广泛应用于车辆轨道异物检测中，不仅可以实现高精度的异物检测，还能够在异物检测后进行自动清理，使检测与清理自动化。
四、主要技术手段1. 机械式探测器机械式探测器是由由机械探头和报警装置组成的系统，通过探头与铁轨直接接触，确定铁轨上的异物，进而产生相应信号或报警，具有高精度、高准确性等优点。
基于智能监控的铁轨异物入侵自动识别研究
基于智能监控的铁轨异物入侵自动识别研究基于智能监控的铁轨异物入侵自动识别研究随着城市化进程的不断发展，铁路交通作为一种高效便捷的交通方式，得到了广泛的应用和发展。
然而，由于铁路沿线经常出现的异物入侵事件严重威胁着铁路交通的安全和正常运营。
为了提高铁路交通安全性和准时性，开展基于智能监控的铁轨异物入侵自动识别研究势在必行。
铁轨异物入侵是指在铁路运行区域内，出现未经许可或未经控制的任何物质或物体，如碎石、泥沙、树枝等，阻碍铁路列车正常运行的行为。
这些异物可能会导致列车脱轨、发生交通事故或造成铁路设备受损，给乘客和工作人员的生命安全带来严重威胁。
因此，发展一种能够及时发现和识别铁轨异物入侵的技术具有重要意义。
智能监控技术是目前应用广泛的一种解决方案，可以应用于铁轨异物入侵自动识别。
该技术通常包括视频监控、图像处理、模式识别等多个步骤。
首先，铁路沿线安装高清晰度的监控摄像头，将铁轨区域进行全天候、全方位的监控。
然后，通过图像处理算法对监控画面进行预处理，包括亮度、对比度、颜色等方面的调整，以提高图像质量，并辅助后续的模式识别。
最关键的一步是模式识别，通过人工智能算法对监控画面进行分析，实现对铁轨区域异物的自动识别。
在具体的实现过程中，需要根据铁轨区域的不同特点和异物的多样性，设计相应的算法和模型。
可以利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），进行图像识别和目标检测。
通过在大量样本上训练模型，提高异物识别的准确性和稳定性。
此外，还可以结合其他传感器技术，如声波传感器、红外线传感器等，对铁轨区域进行多维度的监测，提高异物检测的全面性。
基于智能监控的铁轨异物入侵自动识别研究不仅需要技术手段的支持，还需要在数据集、算法优化和系统集成等方面进行深入研究。
首先，需要收集和整理大规模的铁轨图像和异物数据集，以建立高质量的训练集和测试集。
其次，在算法优化方面，需要探索更加高效和准确的图像处理和模式识别算法，提高异物入侵识别的效果。
基于机器视觉的轨道交通列车设备故障检测
基于机器视觉的轨道交通列车设备故障检测近年来，随着轨道交通的迅速发展，对列车设备的要求也越来越高，而设备故障检测则显得更为重要。
为了提高轨道交通列车设备故障检测的效率和准确性，基于机器视觉的故障检测技术应运而生。
一、机器视觉技术在列车设备故障检测中的应用机器视觉技术是指利用计算机图像处理软件及硬件实现机器对视觉图像的认知和处理的技术。
在列车设备故障检测中，机器视觉技术可以将影像设备和传感器融合，通过自动化的图像识别，识别列车设备故障的种类和程度，提高设备故障检测的准确率和效率。
二、基于机器视觉的轨道交通列车设备故障检测的优势1. 提升检测效率：传统的列车设备故障检测需要耗费人力和时间，而基于机器视觉的故障检测可以自动化完成，不仅可以提升工作效率，还可以减少人员工作强度。
2. 提高检测准确率：基于机器视觉的故障检测可以避免人为因素的影响，经过多次检测训练后，可达到较高的准确率。
3. 降低成本：传统的列车设备故障检测需要购买多种检测设备耗费大量资金，而基于机器视觉的故障检测只需要一些相机和传感器就可以了，成本大大降低。
三、基于机器视觉的轨道交通列车设备故障检测的具体实现1. 设备选择：利用高清相机和传感器进行图像和数据采集。
2. 图像处理：采用机器视觉技术对图像进行处理，提取出需要分析的区域，并对高光区域、阴影区域和光线不佳区域进行处理。
3. 物体识别：运用机器学习技术来对图像中特定的物体进行自动识别。
4. 故障诊断：根据特定的故障识别算法，将设备拍摄下来的图像进行比对，识别故障并给出故障诊断结果。
四、未来展望基于机器视觉的轨道交通列车设备故障检测技术正在不断发展，随着人工智能技术的不断提升，该技术将有望在未来得到广泛应用。
同时，也需要在实践中不断总结经验，完善技术细节和算法模型，以提高故障检测的准确率和效率。
总之，基于机器视觉的轨道交通列车设备故障检测技术的出现，不仅提高了设备故障检测的效率和准确性，而且也将为轨道交通行业的发展注入新动力。
基于MATLAB的铁路异物检测系统设计与实现
基于MATLAB的铁路异物检测系统设计与实现铁路异物检测技术是现代铁路运输系统不可或缺的一部分，发挥着重要的作用。
异物指的是在铁路线路上存在的各种障碍物，如沙石、树枝、石块等，这些异物可能会危及列车的行驶安全，甚至引发事故。
因此，实现铁路异物的快速、准确检测，对于确保铁路运输的安全和稳定发挥着重要的作用。
针对这一问题，本文将介绍一种基于MATLAB的铁路异物检测系统的具体设计过程与实现方法。
一、概述本文所讲述的铁路异物检测系统利用数字图像处理技术对铁路线路上的异物进行检测，并对异物进行分类，从而实现对异物的准确识别和定位。
基于MATLAB平台的铁路异物检测系统是一种高效、简洁的异物检测方法，其核心思想是利用数字图像处理技术对铁路线路上的异物进行检测和分析，并在图像上标注异物的位置和形状，从而帮助铁路工程师准确识别和定位铁路线路上的异物。
二、系统设计铁路异物检测系统的设计分为以下几个部分：1.图像获取模块该模块的作用是获取铁路线路上的数字图像，并将其转换为可处理的格式，以便进行后续的数字图像处理操作。
图像获取模块可以采用现场采集、无人机代替法等方式进行图像采集，实现铁路异物检测的全覆盖。
2.预处理模块该模块的作用是对获取的数字图像进行预处理，去除噪声、平滑边缘等操作，消除干扰因素，为后续的图像处理操作提供准确、可靠的基础数据。
3.特征提取模块该模块的作用是对已经预处理的数字图像进行特征提取，通过对图像的灰度值分析，提取出像素点的纹理信息、形状特征等关键信息，为后续的图像处理操作提供准确的数据处理基础。
4.异物检测与分类模块该模块的作用是对提取好的特征数据进行异物检测与分类。
该模块主要采用机器学习的算法，如支持向量机、深度学习等方法，对提取的图像特征进行分类处理，从而快速准确地识别出铁路线路上的异物。
三、系统实现在实现基于MATLAB的铁路异物检测系统时，需要设计和开发的主要模块包括以下几个方面：1.图像获取模块图像获取模块可通过摄像机、手持设备等进行采集，将外部环境中拍摄到的数字图像转换为MATLAB能够读取和处理的数据格式。
障碍物探测系统原理及在轨道交通行业的应用
障碍物探测系统原理及在轨道交通行业的应用发布时间：2023-02-24T05:22:50.584Z 来源：《中国科技信息》2022年10月19期作者：夏正宝谢建新[导读] 随着我国城市轨道交通的大发展。
城市轨道交通作为载客量大夏正宝谢建新中车浦镇阿尔斯通运输系统有限公司安徽芜湖 241000摘要：随着我国城市轨道交通的大发展。
城市轨道交通作为载客量大、运营环境相对封闭的公共交通系统，在解决日益严重的城市交通拥堵问题时其运营安全也更加受到重视，轨道障碍物探测系统是保证车辆运行安全的重要措施。
本文介绍了轨道交通行业种主动式与被动式障碍物探测主要的工作原理。
根据实例详细描述了APM、跨座式单轨以及地铁车辆中障碍物探测的设计方案。
并对轨道交通这三种车型的障碍物探测方案优缺点进行分析。
关键词：自动旅客捷运系统（APM）列车控制管理系统（TCMS）Abstract: With the great development of urban rail transit in China. As a public transportation system with large passenger capacity and relatively closed operating environment, the operation safety of urban rail transit is also paid more attention when solving the increasingly serious problem of urban traffic congestion. The track obstacle detection system is an important measure to ensure the safety of vehicle operation. This paper introduces the main working principles of active and passive obstacle detection in rail transit industry. The design schemes of obstacle detection in APM, straddle monorail and subway vehicles are described in detail. The advantages and disadvantages of obstacle detection schemes for these three types of rail transit are analyzed.Key words: Automatic Passenger Rapid Transit System (APM) Train Control Management System (TCMS)1.引言随着我国人口向中心城市聚集的趋势越来越明显，城市对轨道交通的需求也越发迫切。
新型地铁站台门与车门之间顶置式防夹人自动探测系统的设计
新型地铁站台门与车门之间顶置式防夹人自动探测系统的设计发布时间：2023-05-16T08:18:15.439Z 来源：《新型城镇化》2023年9期作者：杜锴高陶杰[导读] 针对地铁车站站台门与车门之间空隙存在夹人夹物的安全问题，提出了基于机器视觉的顶置式防夹人夹物的自动探测设计方案。
该方案的安装不受限界尺寸影响，探测范围广，盲区小，实现了对乘客及行车运营更为可靠的安全防护。
太原中铁轨道交通建设运营有限公司山西省太原市 030000摘要：针对地铁车站站台门与车门之间空隙存在夹人夹物的安全问题，提出了基于机器视觉的顶置式防夹人夹物的自动探测设计方案。
该方案的安装不受限界尺寸影响，探测范围广，盲区小，实现了对乘客及行车运营更为可靠的安全防护。
关键词：地铁；站台门；顶置式异物探测；安全防护；本文结合目前应用较广的设置瞭望灯带通过司机瞭望检测方式以及激光对射探测方式存在较大探测盲区的问题，提出了新的基于机器视觉的顶置式异物探测方案，解决了目前使用的探测方案遇到的困难，可实现对乘客及行车运营更为可靠的安全防护。
1 站台门简介1.1 站台门的系统组成站台门系统是电气（门机系统、电源系统、控制与监视系统）及机械（门机系统、门体结构）两部分组成；其中门机系统在电气部分是指驱动部分，机械部分是指传动部分和锁紧装置；电源系统包括驱动和控制电源两个部分，而控制系统则包含监视系统、紧急控制台以及站台控制台等部分；门体结构是控制门的开、关由端头门、应急门、滑动门、司机门、固定门组成。
1.2 站台门的优点站台门主要有四大优点：（1）提高乘客的安全性，防止各类人物进入隧道发生事故；（2）改善候车环境，可以使站台上乘客与列车之间保持一定安全距离；（3）控制能源消耗，提升站内温度调节设施和广播的使用效率，站台门将人们候车处和轨道隔离起来，使二者处于相对独立的状态，由此控制两个空间内的气流互换，有效增加了整个空调系统的利用效率；（4）有效扩展候车范围，因为安装站台门的系统只需要25～30cm宽度的安全线而没有安装站台门则为100cm。
高清智能检测系统在轨道交通运维中的应用及案例剖析
高清智能检测系统在轨道交通运维中的应用及案例剖析【摘要】随着我国高铁、城铁、地铁等轨道交通的蓬勃发展，轨道交通电气自动化程度要求也越来越高，但十年前的老旧列车仍然还在服役期，地铁线路越来越多，班次越来越密，进而给运维人员带来的工作量也日益增大，需要用现代化技术改造手段代替原有的老旧目测巡检方式，进行运维技术的全面革新，下面结合我在上海铭耿工作期间完成的广佛地铁列车大修及技改项目中的高清监控分析系统在轨道交通中的应用进行简要剖析和项目经验分享。
【关键词】：轨道交通；弓网在线监测系统；地铁列车360度影像在线检测系统；运维1、背景概述广佛线初段2010年开通，部分设计平台和产品是基于10年前的基础，部分电子设备已停产，个别系统的故障率较高，设计理念相对较为陈旧；参考同行业经验，立足于提高列车安全性、可靠性、舒适性，需借助本次车辆大修工作进行部分设备的系统升级，实现地铁管理系统的全方位信息化，满足本项目对车辆检修的功能要求；本次改造需对地铁设备信息进行高清实时监控、画面采集、数据储存、影像及信息传输，利用先进的管理模块，建设智能化管理系统，以减轻后续地铁运维人员的运维压力，提高地铁运维的现代化水平。
2、项目需求本次车辆大修工作进行技术改造的系统主要有：弓网（车载）在线监测系统、弓网（轨旁）在线检测系统、地铁列车360度影像在线检测系统和走行在线检测系统，要求如下：（1）数据接口必须符合地铁关键部件故障预测与原有系统对接的接口要求。
（2）技改的主要部件（含材料）都是经过国内城轨交通车辆批量运营证明的成熟可靠产品。
（3）技改产品的交货进度要满足车辆大修修竣移交的进度要求。
（4）弓网（轨旁）在线检测系统、地铁列车360度影像在线检测系统须适用广佛线所有电客车使用。
（5）本项目进行技改的所有监测系统应预留统一的网络接口。
技改服务范围技改服务内容：涉及广佛地铁车辆大修技改27列/108辆地铁车辆，各技改项目需完成的技改内容如下：1）弓网在线监测（车载）：高配系统共2列车，每列车2套；标配系统共25列车，每列车2套。
高铁接触网异物侵入的机器视觉检测方法
Machine Vision Detection Method for Foreign Object Intrusion in High-Speed Rail Contact Net JIANG Xinlan1, JIA Wenbo2
1.Department of Computer Teaching and Research, University of Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 102488, China 2.School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China
城市轨道交通车辆主动障碍物检测系统技计算公式、检验内容及功能试验方法
城市轨道交通车辆主动障碍物检测系统技计算公式、检验内容及功能试验方法嘿，咱今儿来聊聊城市轨道交通车辆主动障碍物检测系统这档子事儿哈！你说这系统多重要啊，就像咱开车时的眼睛一样，得时刻帮咱盯着前面有没有啥障碍物。
先来说说这计算公式吧，那可真是有讲究嘞！它就像是一个神奇的魔法公式，通过各种参数的运算，能精确地算出障碍物的情况。
你想想，要是没有这个公式，那检测系统不就成了瞎猫碰死耗子啦？比如说通过传感器获取的距离、速度等数据，经过一番复杂的运算，就能得出障碍物的大致信息啦。
这就好比咱做饭，各种调料按照一定比例放进去，才能做出美味的菜肴嘛！再讲讲这检验内容。
这可不能马虎呀！得仔细检查系统的各个零部件是不是都正常工作，就像咱体检一样，从头到脚都得检查个遍。
传感器灵不灵啦，数据分析准不准啦，这些都得好好把关。
要是有个小毛病没发现，那到时候出问题可就麻烦大咯！就好比一辆车，要是轮胎有问题没发现，在路上跑着跑着爆胎了，那多危险呀！然后就是功能试验方法啦。
这就像是给系统来一场考试，看看它到底能不能通过考验。
可以模拟各种场景，放上不同的障碍物，看看系统能不能准确检测到并及时发出警报。
这就跟咱上学时做练习题一样，多做几遍，熟练了，到真正考试的时候才不会慌嘛。
城市轨道交通车辆主动障碍物检测系统，那可是保障乘客安全的重要防线啊！要是它出了问题，后果不堪设想。
所以呀，对于这个系统的计算公式、检验内容和功能试验方法，那都得重视起来，不能有丝毫的马虎。
咱得清楚，这可不是闹着玩的事儿。
想想每天有那么多人乘坐城市轨道交通，如果检测系统不靠谱，那不是把大家的生命安全当儿戏嘛！所以呀，相关的工作人员可得好好钻研这些东西，把好关，让咱老百姓坐得安心、坐得放心。
总之，城市轨道交通车辆主动障碍物检测系统技计算公式、检验内容及功能试验方法，每一个环节都至关重要，都得认真对待，不能有一丝懈怠呀！这可是关系到大家出行安全的大事儿呢！大家说是不是这个理儿呀！。
铁路接触网异物检测图像处理技术研究
铁路接触网异物检测图像处理技术研究铁路接触网异物检测图像处理技术研究摘要：随着铁路交通的飞速发展，保障铁路接触网的安全性和稳定性成为了一项重要任务。
而接触网上的异物是造成接触网故障的主要原因之一。
因此，提高铁路接触网异物检测的精度和效率对于铁路运输的安全和顺畅具有重要意义。
本研究旨在探讨铁路接触网异物检测图像处理技术，通过对图像的预处理、特征提取和分类识别等过程进行研究与分析，为铁路接触网异物检测提供技术支持和方法指导。
1. 引言铁路接触网是保证电力牵引列车正常运行的重要设备，其安全性和稳定性直接关系到铁路运输的顺畅和安全。
由于铁路交通的快速发展和接触网运行环境的复杂性，接触网上可能会存在各种异物，例如树叶、塑料袋、废纸等，这些异物可能会引起接触网部件的损坏和故障。
2. 铁路接触网异物检测技术研究现状目前，对于铁路接触网上的异物检测技术主要采用图像处理技术。
图像处理技术具有非接触性、实时性和自动化等优势，可以较好地实现对接触网上异物的检测和识别。
目前常用的图像处理技术包括灰度化、二值化、边缘检测、形状分析等。
3. 铁路接触网异物检测图像处理技术研究方法（1）预处理：为了提高图像质量，可以通过图像增强、滤波和去噪等方法对铁路接触网图像进行预处理，提高异物的可见性和识别率。
（2）特征提取：根据铁路接触网异物的特征，例如形状、纹理、颜色等，选择合适的特征提取方法，将图像的高维特征降维为低维特征向量，以减少计算复杂度和提高分类的准确性。
（3）分类识别：通过建立适当的分类模型，采用机器学习算法，例如支持向量机、决策树等，对铁路接触网异物进行分类识别，判断所检测到的图像中是否存在异物。
4. 铁路接触网异物检测图像处理技术研究实验与结果本研究以实际采集的铁路接触网图像为基础，采用Matlab软件对图像进行处理和分析。
实验结果表明，经过合适的预处理、特征提取和分类识别方法，可以准确地检测到铁路接触网上的异物，且识别率较高。
高速铁路无砟轨道车载检测图像异物识别方法
特别策划·京沪高铁智能化提升高速铁路无砟轨道车载检测图像异物识别方法杨怀志1，刘洪润2，宋浩然3，顾子晨4，王浩然5，王乐3，杜馨瑜3，戴鹏3（1.京福铁路客运专线安徽有限责任公司，安徽合肥230031；2.京沪高速铁路股份有限公司，北京100089；3.中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所，北京100081；4.北京铁科英迈技术有限公司，北京100081；5.中国铁道科学研究院，北京100081）摘要：针对高速铁路实际运营中易出现的无砟轨道异物问题，提出一种高速铁路无砟轨道异物图像识别方法。
该方法基于改进的DeepLab无砟轨道异物语义分割模型，利用该模型对轨道图像的分割结果，可准确获取异物的像素级信息。
为提高异物检出率和精确率，在模型的主干网络中引入通道注意力机制，用于关联图像上下文信息，实现模型对待识别区域的加权约束。
在此基础上，针对无砟轨道异常检测中样本类别分布不平衡影响模型的问题，对模型的损失函数进行类别分配占比均衡的改进。
试验结果表明，该方法可在像素级别上实现对于多种类型无砟轨道异物的识别，在测试集上检测精确率达到90%，检出率保持在95%以上。
关键词：高速铁路；无砟轨道；轨道异物；图像识别；异常检测；语义分割；注意力机制；损失函数中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1001-683X（2024）04-0008-07 DOI：10.19549/j.issn.1001-683x.2024.03.11.0020 引言我国铁路线路里程长、空间跨度大、情况复杂多变，对铁路基础设施的高效安全运营维护提出了更高要求。
为保障高速铁路高效安全运行，需要采用先进的技术手段，对铁路基础设施进行智能化的监测、分析、预警和维修，提高运营维护的效率和质量，降低运营维护的成本和风险。
在高速铁路实际运营中，无砟轨道附近极易出现断裂的零件或外来异常物体，由于列车高速行驶的强气流可能带起异物，造成异物与车辆的撞击，导致列车结构性损坏。
三维激光雷达图像在铁路异物侵限检测中的应用研究
三维激光雷达图像在铁路异物侵限检测中的应用研究随着铁路运输的快速发展，铁路异物侵限检测变得越来越重要。
传统的异物侵限检测方法主要依靠人工巡视和机车设备的监测，但这些方法存在一些局限性，如效率低、准确性差等。
因此，引入三维激光雷达图像技术成为一种潜在的解决方案。
三维激光雷达图像技术是一种基于激光扫描原理的非接触式测量方法，可以实时获取目标物体的三维坐标信息。
相比传统的二维图像技术，三维激光雷达图像技术能够提供更加全面和准确的信息，使得铁路异物侵限检测更加高效且精确。
首先，三维激光雷达图像技术可以快速获取铁路线路上的异物信息。
通过激光雷达扫描铁路线路，可以得到轨道上各个位置的三维坐标信息，包括铁轨、道岔、异物等。
这些信息可以实时反馈给检测系统，实现对异物的快速识别和定位。
其次，三维激光雷达图像技术可以提高铁路异物侵限检测的准确性。
传统的异物侵限检测方法主要依靠人工巡视，存在主观性和疏忽的可能性。
而三维激光雷达图像技术可以实时获取铁路线路上的异物信息，并通过高精度的三维坐标数据进行分析和比对，准确判断是否存在异物侵限的风险。
此外，三维激光雷达图像技术还可以提高铁路异物侵限检测的效率。
传统的方法需要人工巡视，效率低且耗时较长。
而三维激光雷达图像技术可以实现对整个铁路线路的快速扫描，快速获取异物信息，并及时报警。
这大大提高了铁路异物侵限检测的效率，减少了人工巡视的工作量。
综上所述，三维激光雷达图像技术在铁路异物侵限检测中具有重要的应用价值。
它可以快速获取铁路线路上的异物信息，提高检测的准确性和效率。
未来，我们可以进一步研究和开发相关技术，完善铁路异物侵限检测系统，以确保铁路运输的安全和顺畅。
基于帧间差分累积的铁路限界异物检测提取算法
基于帧间差分累积的铁路限界异物检测提取算法伴随着轨道交通全自动运行系统技术的发展，对于无人值守列车前方障碍物探测的需求进一步加强，对列车行车前方限界内的障碍物检测已成为亟待解决的课题 [1-5]。
当前，针对轨道交通限界环境下的障碍物检测方法按感知方法可分成非接触式和接触式[6-7]。
已投入运营的全自动运行线路北京燕房线即采用车底安装的检测横梁通过与异物碰撞来实现对侵限异物的检测与清除；非接触式方法则包括激光、红外、视觉识别等，其中视觉传感器因其安装简便、信息丰富、结果直观被广泛采用[8-9]。
按照视频设备和被监视场景的关系，利用车载视觉传感器进行的异物检测为动态背景下的前景目标检测提取过程。
目前，基于视觉传感器技术的动态背景环境下前景对象的提取方法包括：一是根据空间坐标和成像坐标在运动中的对应关系，通过运动补偿消减背景变化，再作背景减除提取前景目标。
文献[10]即以一维灰度投影结合高斯滤波来实现图像快速去抖动，以统计分布方法完成背景更新，通过快速背景差分取得前景目标。
文献[11]基于高阶奇异值分解和全变分思想，通过求解平稳背景、前景对象、动态背景之间的最小化约束方程，来实现对于运动目标的检测。
文献[12]通过机器视觉理论和仿射原理构造空间模型，来实现对于障碍物入侵的判断和测量。
文献[13]提出一种基于鲁棒M估计全局像素点权值，通过Mean Shift聚类算法，实现不同运动点的分割动态背景下的目标检测算法。
二是将提取对象进行特征描述后，以重匹配方法实现目标检测与跟踪。
如文献[14]通过对检测对象进行高斯金字塔分解建模后，来匹配动态背景中对象的位置。
文献[15]采用Random ferns和朴素贝叶斯方法，对目标对象进行特征描述匹配，通过背景补偿引导检测动态场景下的目标。
文献[16]以轨道线边缘完整性及其特征来实现对于异物区域的检测，通过提取异物特征以支持向量机对异物进行分类和辨识。
三是以改进光流法等实现动态背景下目标的检测方法[17]，考虑计算量及实时性，在此场景适用难度较大。
改进YOLOv5s的铁路异物入侵检测算法
改进YOLOv5s的铁路异物入侵检测算法
孟彩霞;王兆楠;石磊;高宇飞;卫琳
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2024(45)4
【摘要】行人、车辆等异物侵入铁路界线,严重威胁行人安全和铁路交通安全.针对传统铁路异物入侵检测方法精度低、时效性差等问题,提出改进YOLOv5s算法的
铁路异物入侵检测模型SD-YOLO.本文提出SSA混合注意力机制,加强模型的局部表征能力,提高小目标识别效果;提出DW-Decoupled Head解耦检测头,加快网络
收敛速度;引入边界框回归损失函数SIoU,提高了模型的检测精度;使用转置卷积作
为采样方法,采样更适合铁路侵限障碍物特征的尺寸和比例.在数据集RS和Pascal VOC 2012进行实验验证,与基线YOLOv5s算法相比,平均精度*******分别提高了2.7%、1.8%,mAP@.5:.95分别提高了2.9%、2.1%,检测速度分别达到79 FPS和78 FPS,表明该算法在检测精度和速度上均取得良好的性能,有效改善了漏检、误检问题,提高了小目标识别能力.
【总页数】8页(P879-886)
【作者】孟彩霞;王兆楠;石磊;高宇飞;卫琳
【作者单位】郑州大学计算机与人工智能学院;郑州大学网络空间安全学院;铁道警
察学院图像与网络侦查系
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于改进YOLOv3的高铁异物入侵检测算法
2.改进YOLOv5的机场跑道异物目标检测算法
3.复杂背景下铁路扣件的改进YOLOv5s检测算法
4.基于改进YOLOv5的轨道异物入侵检测算法研究
5.基于改进YOLOv5的铁路接触网异物检测研究
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７ ６
深圳信息职业技术学院学报
第１ ５ 卷
利用混合高斯模型构建背景图像 ，然后对待检测图 其中Ｉ （ ｘ ， ） ， （ ， ） 分别表示待检测图像和背景 像进行叠加求取平均图像来减少空隙两侧光照变化 图像对应的像素值。
地铁站台旁乘客上下车以及乘客在站 台候车都 进行相减得到差分 图像 ，第四对差分图像进行 阈值 会 对 空 隙间光 照 变化 产生 影 响 。为 了进一 步 增加 算 化处理得到二值图像 ，最后对二值图像进行形态学 法 对 光 照变化 的 鲁棒 性 ，本 文在 得 到 的差分 图像 的
第１ ５ 卷
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文 章 编 号 ：１ ６ ７ ２ — ６ ３ ３ ２（ ２ ０ １ ７） ０ １ — ０ ０ ７ ５ — ０ ３
【 博士论坛 】
基 于机器视 觉 的地铁 曲线型 站 台异 物检 测算法
谭 飞 刚， 刘 开 元
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则 利 用 司 机 在站 台嘹 望 车尾 灯 带 的 完 整 性 来排 除 空 隙 夹 人 夹 物 的 风 险 ，然 而 ． 在 曲 线 型 地 铁 站 台 上 司 机 无法 嘹 望 到 整
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