检索结果-南通市图书馆

基于YOLOv5的铁路接触网异物检测模型初步研究

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铁路计算机应用 2024年第2期33卷 13-18页

作者：赵仲瑜唐伟忠张文辉蒲伟牛超群中国铁路兰州局集团有限公司兰州730000

接触网上附着的异物是影响铁路列车运行安全的一大隐患,在开行列车前需要检查接触网上是否有异物附着。目前,接触网异物检测主要依靠人工巡检,工作效率低,人力物力消耗大。文章通过建模实验,初步探讨利用基于深度学习的目标检测技术实... 详细信息

接触网上附着的异物是影响铁路列车运行安全的一大隐患,在开行列车前需要检查接触网上是否有异物附着。目前,接触网异物检测主要依靠人工巡检,工作效率低,人力物力消耗大。文章通过建模实验,初步探讨利用基于深度学习的目标检测技术实现铁路接触网异物检测的可行性;构建了3种接触网异物检测模型:YOLO(You Only Look Once)v5模型、YOLOv5+坐标注意力(CA,Coordinate Attention)改进模型和YOLOv5+ConvNext Block改进模型,利用包含鸟窝和轻质异物两种常见异物的接触网图像数据集,对这3种模型进行实验分析。实验结果表明,相比YOLOv5算法,对于检测鸟窝和轻质异物两种常见的接触网异物,YOLOv5+CA改进模型和YOLOv5+ConvNext Block改进模型具有更好的效果,且YOLOv5+ConvNext Block改进模型检测小尺寸目标的能力更强。

关键词：铁路接触网异物检测基于深度学习的目标检测 YOLOv5 坐标注意力(CA) ConvNext Block

基于无服务器架构的铁路应用开发资源共享与集成平台设计

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铁路计算机应用 2024年第1期33卷 44-51页

作者：曹海鹏唐伟忠朱祎雯汤欣宇刘海宁中国铁路兰州局集团有限公司兰州730000

为适应云计算时代企业应用开发需要,设计了基于无服务架构的铁路应用开发资源共享与集成平台,实现共享服务的发布、调用、集成、监控、评价全流程管理;通过建立铁路应用开发资源公用服务库,实现铁路应用开发可复用共性服务的集中规范管... 详细信息

为适应云计算时代企业应用开发需要,设计了基于无服务架构的铁路应用开发资源共享与集成平台,实现共享服务的发布、调用、集成、监控、评价全流程管理;通过建立铁路应用开发资源公用服务库,实现铁路应用开发可复用共性服务的集中规范管理;依托公用服务库,以API网关作为应用集成总线,为开发人员提供基于服务共享与集成的铁路应用开发新模式。该平台具备流量控制、合法请求认证、传输安全控制等服务访问控制功能,可支持高并发服务调用;此外,提供API网关监控、日志查询、数据库性能监控等运维工具及异常处置功能,保证平台稳定性和高可用性。该平台的应用将有助于提升铁路应用开发的资源复用水平、交付能力和研发质量。

关键词：企业应用集成微服务架构无服务器应用网关可视化监控请求全链路追踪

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多尺度特征融合的铁轨异物入侵检测研究

西安交通大学学报 2024年第9期58卷 139-153页

作者：王楠侯涛牛宏侠兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州730070

针对铁路轨道异物检测中不同尺度异物目标的检测易受复杂环境的影响,导致出现检测精度低及检测速度慢等问题,提出一种多尺度特征融合的铁轨异物检测(RMF-YOLO)算法。首先,设计并引入改进的卷积注意力模块(ICBAM),结合YOLOv7特征提取网络... 详细信息

针对铁路轨道异物检测中不同尺度异物目标的检测易受复杂环境的影响,导致出现检测精度低及检测速度慢等问题,提出一种多尺度特征融合的铁轨异物检测(RMF-YOLO)算法。首先,设计并引入改进的卷积注意力模块(ICBAM),结合YOLOv7特征提取网络,以增强复杂场景下的特征提取能力。其次,在所有高效层聚合网络模块中采用GhostConv替代普通卷积层,以降低计算复杂度,提高特征输出效率;设计一种改进的加权双向特征金字塔网络N-BiFPN结构,加强多尺度特征融合能力,平衡不同层级特征信息,提高多尺度检测能力。最后,为进一步提升检测精度,采用WIoU损失函数结合动态非单调聚集机制,有效应对低质量锚框产生的梯度,提高模型对不同尺度异物检测的整体性能。实验结果表明:在自制的铁轨异物数据集上,RMF-YOLO算法减少了原网络模型的参数量,有效提升了模型的检测精度与检测速度,改善了漏检与误检问题,平均精度提升了5.5%,检测速度提升了5.88%,计算量减少了12.25%,能满足铁轨入侵异物检测中对检测精度和实时性的需求。

关键词：铁轨异物检测特征融合多尺度 YOLOv7 损失函数

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深度学习的接触网小目标缺陷识别研究

电子测量与仪器学报 2024年第4期38卷 151-160页

作者：顾桂梅王小亮兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州730070

吊弦线夹螺栓是铁路接触网供电线路的重要器件,其状态会影响电力机车受流质量,于是对SSD算法进行改进:首先引入一种轻量级神经网络MobileNetV3用于前端特征提取,降低模型复杂度,以提高检测速度;其次采用CA注意力机制替换反向残差结构线... 详细信息

吊弦线夹螺栓是铁路接触网供电线路的重要器件,其状态会影响电力机车受流质量,于是对SSD算法进行改进:首先引入一种轻量级神经网络MobileNetV3用于前端特征提取,降低模型复杂度,以提高检测速度;其次采用CA注意力机制替换反向残差结构线性瓶颈层的SE模块,使位置信息沿空间两个方向聚合,调整后的特征层能够捕获全局远程特征信息;最后设计了特征融合模块以重构特征层,优化小目标检测层以提高对小目标的识别效果。还用CycleGAN等方法扩充训练样本,解决数据集不足的问题。实验结果表明,改进算法的模型复杂度下降,mAP@0.5和FPS分别达到95.5%和81 fps,该研究有助于接触网检测仪器向小型移动嵌入式设备转变。

关键词：深度学习小目标注意力机制接触网检测

基于动态多源数据采集的铁路车辆装载状况检测和智能分析系统

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铁道货运 2024年第4期42卷 38-45页

作者：张志国傅健辛向党李建国中国铁路兰州局集团有限公司货运部甘肃兰州730000 兰州交通大学高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室甘肃兰州730070

通过分析目前铁路车辆装载人工检测方式与相关现有系统的不足,设计了一套具有动态多源数据采集的铁路车辆装载状况检测和智能分析系统。该系统通过构建多模态传感器和RS485传输及NB-IOT传输技术,对车辆装载状况进行多源数据采集、分析... 详细信息

通过分析目前铁路车辆装载人工检测方式与相关现有系统的不足,设计了一套具有动态多源数据采集的铁路车辆装载状况检测和智能分析系统。该系统通过构建多模态传感器和RS485传输及NB-IOT传输技术,对车辆装载状况进行多源数据采集、分析和处理,选用多模态传感器与边缘计算机融合,设计实现手动、自动、远程和自动故障恢复等控制方式,涵盖基础信息管理模块、检测门系统模块、警报系统模块、应用维护模块共4个功能模块。根据国内外铁路货物运输实际情况,对比分析现有的铁路货运安全检测监控技术设备等,该系统具备技术优势与应用效果,可有效指导装载优化和效率提升,在铁路货物运输领域中具有重要应用价值。

关键词：铁路货运多源数据智能分析决策支持人工智能

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兰州铁路局中小站区供暖能耗调查分析

铁路节能环保与安全卫生 2017年第2期7卷 87-90页

作者：李宝文柴伟兰州铁路局计划统计处甘肃兰州730000

本文以2015年兰州局所辖32个生产站段煤炭消耗统计数据为基础,对辖区铁路中小站区供暖现状进行调查分析,查找存在的问题,提出改进意见和建议,实现铁路沿线中小站区供暖的经济效益、环境效益和节能效益最大化。

关键词：铁路中小站区供暖能耗分析

应答器上行链路信号自适应解调方法的FPGA实现

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科学技术与工程 2024年第20期24卷 8715-8722页

作者：李建国薛千树陈明福兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州730070 四电BIM工程与智能应用铁路行业重点实验室兰州730070 中铁十六局集团铁运工程有限公司广州510000

为降低电磁干扰对信号传输的影响,分析了应答器上行链路信号传输过程及其易遭受干扰信号的特点,设计了基于符号最小均方误差(least mean square,LMS)算法的自适应解调方法。为在硬件平台中实现该解调方法,通过仿真计算,确定LMS算法的自... 详细信息

为降低电磁干扰对信号传输的影响,分析了应答器上行链路信号传输过程及其易遭受干扰信号的特点,设计了基于符号最小均方误差(least mean square,LMS)算法的自适应解调方法。为在硬件平台中实现该解调方法,通过仿真计算,确定LMS算法的自适应算法中间变量变化范围,使用截位操作完成权值系数的更新,设置均衡器长度、步长因子、中值滤波系数分别为1、1/64、16,可在不占用过多硬件资源情况下获得良好的解调性能。解调算法在现场可编程门阵列(field programmable gata array,FPGA)上予以验证,实验表明,当信噪比为6 dB时,FPGA中自适应解调误码率为0.000001,在信噪比大于等于6 dB时,实测误码率与仿真分析误码率基本一致;FPGA自适应解调方法在列车不同速度等级下误码率均小于10^(-6)。

关键词：应答器自适应解调最小均方误差(LMS)算法现场可编程门阵列(FPGA) 信噪比误码率

高速铁路钢轨波磨地段轴箱振动加速度时频特征分析

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铁道科学与工程学报 2024年第4期21卷 1275-1285页

作者：和振兴刘旭麒王玉魁封全保王淑珍兰州交通大学机电工程学院甘肃兰州730070 清华大学天津高端装备研究院天津300300

钢轨波磨是一种常见的高速铁路轨道病害。为了研究钢轨波磨参数与轴箱加速度响应时频特征之间的对应关系,从理论上探索通过轴箱振动加速度识别钢轨波磨的可行性,基于车辆-轨道耦合动力学理论建立了考虑车辆主要部件柔性化的刚柔耦合动... 详细信息

钢轨波磨是一种常见的高速铁路轨道病害。为了研究钢轨波磨参数与轴箱加速度响应时频特征之间的对应关系,从理论上探索通过轴箱振动加速度识别钢轨波磨的可行性,基于车辆-轨道耦合动力学理论建立了考虑车辆主要部件柔性化的刚柔耦合动力学模型。通过与实测数据的对比,验证了模型的准确性;在研究了钢轨波磨参数与轴箱振动加速度时域信号之间因应关系的基础上提出了一种基于VMD-SPWVD的钢轨波磨时频分析方法,并验证了该方法的有效性。研究结果表明,钢轨波磨会对轴箱振动加速度信号产生较大影响;不同波深和波长下的轴箱振动加速度最大值在时域信号中的位置具有随机性;钢轨波磨参数与轴箱振动加速度均方根之间的规律性较为明显,但其作为一种时域指标无法准确定位波磨区段的位置和严重程度;相较于时域分析方法,本文提出的基于VMD-SPWVD的时频分析方法能有效反映钢轨波磨参数与轴箱振动加速度之间的因应关系,时频分析结果能准确得到钢轨波磨的特征频率且不存在干扰成分,能量幅值与钢轨波磨波深之间呈正相关,该方法可以定位波磨存在的区段并能够体现同一区段不同位置波磨的严重程度。最后采用该方法对实测数据进行分析,进一步验证了本文所述方法通过轴箱振动加速度信号识别钢轨波磨的有效性。

关键词：高速铁路钢轨波磨轴箱加速度动力学响应时频特征

基于YOLOv4的客车转向架部件漏油故障图像检测

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科技创新与应用 2024年第8期14卷 49-53页

作者：李海霞徐彦恒兰州石化职业技术大学兰州730060 中国铁路兰州局集团有限公司兰州车辆段兰州730000

作为车体主要部件的铁路客车转向架是列车运行安全保障的关键部件,目前主要依靠客车故障轨旁图像检测系统检测出转向架故障并分类定位,但存在一定漏检和误检,检测准确率无法保证。基于此,针对客车转向架常见的关键部件漏油现象,展开漏... 详细信息

作为车体主要部件的铁路客车转向架是列车运行安全保障的关键部件,目前主要依靠客车故障轨旁图像检测系统检测出转向架故障并分类定位,但存在一定漏检和误检,检测准确率无法保证。基于此,针对客车转向架常见的关键部件漏油现象,展开漏油区域视觉图像缺陷检测研究,提出一种改进的YOLOv4目标检测算法,使用k-means++聚类方法获得更匹配关键部位漏油区域目标的候选框参数,更准确地识别和定位漏油区域目标。在网络中将部分标准卷积替换为可变形卷积,提高目标检测的准确性。

关键词：客车转向架深度学习故障检测 YOLOv4 检测精度