检索结果-南通市图书馆

作者：张喜源电子科技大学

学位级别：硕士

在铁轨服役过程中,长期磨损会导致多类型缺陷产生,包括滚动接触疲劳裂纹、掉块、内部核伤等。因此,对铁轨进行巡检是保证列车安全运行的必要手段。电磁热成像物理上耦合电磁和热效应,能同时自动化检测表面与亚表面缺陷,是铁轨近表面巡... 详细信息

在铁轨服役过程中,长期磨损会导致多类型缺陷产生,包括滚动接触疲劳裂纹、掉块、内部核伤等。因此,对铁轨进行巡检是保证列车安全运行的必要手段。电磁热成像物理上耦合电磁和热效应,能同时自动化检测表面与亚表面缺陷,是铁轨近表面巡检的有效技术之一。目前常用于电磁热成像铁轨缺陷检测的目标检测算法性能较大程度取决于缺陷训练数据集的丰富性,无法充分利用无需标注且易获取的背景样本,因此基于监督学习的铁轨缺陷检测算法在实用性上存在局限。异常检测算法对数据集中无异常样本进行建模,可用于异常数据检测,较大程度实现了多类缺陷检测上的泛化性。由于异常检测多为无监督模型,对铁轨数据集中面积大且明显的异常检测效果较好,但对微弱、面积小的缺陷检测效果较差。本文针对以上问题,提出以下创新点:·提出嵌入度量学习模块改进结合记忆力向量的自编码器,用于优化微弱缺陷检测性能。该模型工作在半监督模式下,充分利用铁轨数据集中大量时空变化的背景数据,同时加入有限获得的缺陷数据对模型进行特定监督,实现了对铁轨各类缺陷的高性能检测。嵌入的度量学习模块加入缺陷样本对模型训练过程进行特定监督,度量拉伸异常样本特征向量与背景样本特征向量之间的距离。实验证明,加入度量学习模块的模型提高了模型对微小缺陷的检测准确率,并保证了模型的泛化性,提出的模型在铁轨缺陷数据集上相较于第二的算法在指标AUC(Area Under Curve)上提高了16%。·在上述模型基础上,提出了多记忆力度量异常模型框架,推导框架的多记忆模块嵌入,验证模型用于跨域多背景下的缺陷检测可行性,实现模型背景信息表征的泛化能力。实验证明,嵌入多记忆力模块且联合多映射器方式消除了原数据集中灾难性遗忘导致在指标AUC上9.2%的下降。

关键词：铁轨缺陷检测异常检测自编码器度量学习

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基于改进YOLOv5的铁轨表面缺陷检测研究

基于改进YOLOv5的铁轨表面缺陷检测研究

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作者：周淼森宁夏大学

学位级别：硕士

由于我国铁路总里程和运营速度在突飞猛进的增长,以及铁路所处的环境几乎经历了全球典型的各种地带、地形和气候,因此实现铁路安全运营需要非常高的标准。铁轨表面缺陷通常是由于列车在轨道上的反复运动、温度变化或自然灾害引起的。如... 详细信息

由于我国铁路总里程和运营速度在突飞猛进的增长,以及铁路所处的环境几乎经历了全球典型的各种地带、地形和气候,因此实现铁路安全运营需要非常高的标准。铁轨表面缺陷通常是由于列车在轨道上的反复运动、温度变化或自然灾害引起的。如果没有适当的维护,铁轨表面缺陷持续增长可能会导致高昂的维护成本和严重的交通事故。目前铁轨表面缺陷主要靠手动检测和铁轨检测车辆,人工操作较多,且工作乏味,工作的质量和熟练程度因人而异。因此,研究有利于铁轨表面缺陷自动检测的新兴技术具有重要的现实意义。本文研究的是基于深度学习的铁轨表面缺陷检测问题,针对铁轨表面缺陷检测的方法存在通用性差,精度低,召回率低的问题,在原YOLOv5s的基础上进行研究改进,最终提出了 YOLOv5s-CBE铁轨缺陷检测网络。本文主要研究内容如下:(1)概述了基于深度学习的目标检测算法,介绍了其基础理论、结构和经典模型,并对基于CNN的经典目标检测算法进行分析研究,发现其现有的经典目标检测算法的优缺点及存在的问题。(2)针对铁轨表面缺陷检测自制了铁轨轨枕裂纹数据集和铁轨轨道缺陷数据集。针对其经典目标检测算法存在的问题,选择YOLOv5s对铁轨表面缺陷进行检测,针对YOLOv5s,介绍了其基本原理和网络结构。(3)在YOLOv5s基础上进行研究改进,首先将CA注意力模块分别加入主干C3模块中以及C3与SPPF之间,从通道和空间两个维度捕获通道关系和位置信息,提高了YOLOv5s主干网络特征提取能力。其次,在YOLOv5s的Neck部分,使用加权双向特征金字塔结构融合不同尺度信息,获取拥有丰富语义信息的输出特征图。同时,双向特征融合金字塔结构通过引入权重调整不同尺度输入特征图对输出的贡献,优化特征融合效果。最后,将原YOLOv5s中损失函数CIoU改为EIoU,EIoU不仅考虑了中心点距离和纵横比,而且还考虑了预测框与真实框宽度和高度的真实差异,提高了锚框的预测精度。最终提出了 YOLOv5s-CBE算法并在本文提出的两组数据集上分别进行实验分析,所提出的YOLOv5s-CBE算法在铁轨轨枕裂纹数据集上检测精度达到了80.7%,在铁轨轨道缺陷数据集上检测精度达到了76.3%,分别提升了3.7%和7.7%,并且改进后的算法模型带来了轻微的轻量化,对于缺陷检测的误检,漏检问题有着不同程度的提升。

关键词：铁轨缺陷检测 YOLOv5s 坐标注意力机制特征融合损失函数

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铁轨图像的低秩矩阵分解缺陷检测

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信号处理 2019年第4期35卷 667-675页

作者：张琳娜岑翼刚贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着高铁在中国乃至世界的快速发展,对轨道质量的要求越来越高。轨道表面缺陷检测直接关系着铁路安全、国家经济及安全等问题。基于固定光源下的摄像头拍摄的轨道表面图像,将轨道表面的缺陷检测建模为低秩矩阵分解问题,并对分解得到的... 详细信息

随着高铁在中国乃至世界的快速发展,对轨道质量的要求越来越高。轨道表面缺陷检测直接关系着铁路安全、国家经济及安全等问题。基于固定光源下的摄像头拍摄的轨道表面图像,将轨道表面的缺陷检测建模为低秩矩阵分解问题,并对分解得到的稀疏矩阵计算其行累积量,由于去除了背景的干扰,缺陷区域所在的行累积量绝对值会变得很小,从而可以通过阈值操作得到缺陷行坐标,最后对由缺陷行坐标确定的小图像块区域进行二值化操作,并寻找最大联通区域即可确定缺陷位置,实现缺陷的自动检测与定位。与已有文献实验比较结果表明,该算法对不同光照及背景下的轨道缺陷检测均取得了较好的检测结果。

关键词：铁轨缺陷检测低秩矩阵分解行累积量二值化

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基于微结构光纤分布式传感系统的铁路安全监测研究

基于微结构光纤分布式传感系统的铁路安全监测研究

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作者：吴耿华中科技大学

学位级别：硕士

铁路是国家最重要的基础设施之一,对铁轨健康状态进行实时监测是铁路系统安全运行的有效保障。而传统的电类传感器存在抗电磁干扰差、信号传输距离有限、组成传感网络的成本高的问题。微结构光纤的分布式声学传感(micro-structured opti... 详细信息

铁路是国家最重要的基础设施之一,对铁轨健康状态进行实时监测是铁路系统安全运行的有效保障。而传统的电类传感器存在抗电磁干扰差、信号传输距离有限、组成传感网络的成本高的问题。微结构光纤的分布式声学传感(micro-structured optical fiber distributed acoustic sensing,MOF-DAS)系统将传感传输合二为一,且多个传感单元集成在一根光纤上,一根光纤即可实现长距离、高灵敏以及分布式的声波传感检测,该技术在铁路健康状态监测领域有很大的应用前景。本文将DAS技术应用到铁路安全监测领域,设计实验、采集数据并分析处理,对于列车定位与铁轨缺陷检测这两个关键问题,提出了基于DAS的解决问题的算法。本文主要完成了以下几方面的研究工作:(1)介绍了DAS技术的基本原理,分析了DAS在铁路安全监测领域的优势,设计基于DAS技术的铁路安全监测方案。将微结构传感光纤固定在铁轨轨腰位置,通过实验采集铁轨振动信号的数据,并对信号进行分析。(2)设计一种基于DAS的列车定位算法。该方法对传感节点每秒钟的信号取绝对值后在时间维度上取均值,用这个均值来表征铁轨振动的情况,通过这个均值和设定的阈值对比,对该传感节点上是否有列车经过进行判断。(3)设计了一种基于DAS的铁轨缺陷检测方法。该方法使用列车驶过一段标准损伤轨的实验数据,得到了无缺陷处传感节点和有缺陷处传感节点的铁轨振动的信号,将这些信号的时频域特征作为机器学习算法的输入,使用LightGBM框架对两类信号进行分类并训练出模型,实现缺陷的检测。

关键词：微结构光纤分布式传感列车定位铁轨缺陷检测机器学习

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