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基于YOLO轻量化网络的交通标志检测算法

四川轻化工大学学报（自然科学版） 2021年第5期34卷 62-70页

作者：汤科元刘川莉蔡乐才成奎张宇杰高祥四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川宜宾644002 宜宾学院三江人工智能与机器人研究院四川宜宾644000

近年来无人驾驶系统日益成为学者和企业研究的热门领域,而交通标志检测在无人驾驶中扮演着非常重要的角色,它将为无人驾驶系统提供决策支持,但现有的检测算法无法做到精准、快速地检测。为此,提出了Deep-Yolov4-tiny检测算法,它以Yolo... 详细信息

近年来无人驾驶系统日益成为学者和企业研究的热门领域,而交通标志检测在无人驾驶中扮演着非常重要的角色,它将为无人驾驶系统提供决策支持,但现有的检测算法无法做到精准、快速地检测。为此,提出了Deep-Yolov4-tiny检测算法,它以Yolo轻量化网络Yolov4-tiny为基础,将多个卷积层添加到原网络中,改进CSP Block的网络结构;添加多个1×1卷积层,以降低网络的运算量;增大输入图像的尺度,以提升其对小目标的检测能力;使用K-means聚类算法优化anchor box的尺寸;对第二个Yolo层进行改进,使其充分利用经过K-means聚类后的anchor值,以更加全面地覆盖数据集中实际目标的大小,进一步提升了模型的检测准确率。实验结果表明,相较于Yolov4-tiny算法,Deep-Yolov4-tiny算法在中国交通标志数据集CCTSDB上,各个类别的平均精确度(mAP)提高了33.16%,且检测速度也能够满足实时性需求,更加有利于应用在嵌入式设备和移动设备等设备当中,对于提高行车安全和推动无人驾驶技术的发展有着一定的现实意义。

关键词：交通标志检测 Deep-Yolov4-tiny K-means 检测精确度

列车检修停靠状态下底板螺栓缺陷自动检测研究

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电子技术与软件工程 2021年第18期 81-82页

作者：管春玲周金龙卢俊业吕照明广州铁路职业技术学院广东省广州市510430 中国铁路广州局集团有限公司广州动车段广东省广州市510000

本文基于机器视觉设定摄像机标定子程序、图像识别与定位子程序、导航子程序、抓取子程序,采集螺栓图像,使用稀疏表示方法得到螺栓图像内信号所包含的信息,继而获取螺栓缺陷的具体位置。实验结果表明,原始图像经过统计滤波处理,图像点... 详细信息

本文基于机器视觉设定摄像机标定子程序、图像识别与定位子程序、导航子程序、抓取子程序,采集螺栓图像,使用稀疏表示方法得到螺栓图像内信号所包含的信息,继而获取螺栓缺陷的具体位置。实验结果表明,原始图像经过统计滤波处理,图像点云数据个数为16124个,在裂纹、气孔、划痕、砂眼、破损共5种螺栓缺陷类型中,识别率最低的为破损缺陷检测,识别率可达到94.54%,对划痕的识别率最高,识别率达到98.18%。

关键词：轨道交通车辆机器视觉自动检测

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基于定位与视觉技术融合的疲劳驾驶检测方法

电子技术与软件工程 2022年第2期 240-243页

作者：吴岚刁含楼华设设计集团股份有限公司江苏省南京市210014

本文针对传统疲劳驾驶检测设备影响司机驾驶舒适度、未结合交通法规进行定义和检测等问题,提出一种基于定位和视觉技术融合的疲劳驾驶检测方法。在高速公路场景下,通过高精度定位设备记录驾驶员的行车轨迹与驾驶时长,视频设备进行司机... 详细信息

本文针对传统疲劳驾驶检测设备影响司机驾驶舒适度、未结合交通法规进行定义和检测等问题,提出一种基于定位和视觉技术融合的疲劳驾驶检测方法。在高速公路场景下,通过高精度定位设备记录驾驶员的行车轨迹与驾驶时长,视频设备进行司机身份识别与人脸关键点检测。运用HRPSM;NN人脸身份识别、DAN人脸关键点检测等算法,对定位数据和视频数据进行数据分析与挖掘,基于朴素贝叶斯数据融合方法判断驾驶员是否疲劳驾驶。本研究在不需要穿戴设备的情况下能够准确判断驾驶员疲劳驾驶状态,为相关部门提供有力执法证据。实车实验结果表明,判别准确率高于90%,检测效果较好。

关键词：疲劳驾驶检测多技术融合高精度定位机器视觉

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智能化测绘技术在地铁结构安全监控中的应用

现代城市轨道交通 2022年第S1期 118-122页

作者：王敏许诚权季威南京市测绘勘察研究院股份有限公司江苏南京210019

地铁结构变形及病害发展是众多安全事故的直接原因。结构安全自动化监测及三维激光扫描技术可用于监测地铁结构运营期的形变和表观病害的状态变化。文章围绕测量机器人、移动三维激光扫描设备,对信息的智能化感知、智能化处理和成果展... 详细信息

地铁结构变形及病害发展是众多安全事故的直接原因。结构安全自动化监测及三维激光扫描技术可用于监测地铁结构运营期的形变和表观病害的状态变化。文章围绕测量机器人、移动三维激光扫描设备,对信息的智能化感知、智能化处理和成果展示进行解释,然后以苏州地铁1号线为例,阐述智能化测绘技术的应用。

关键词：地铁隧道结构智能化测绘运营期重点监护全方位检测

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基于MLCCA的高速列车牵引系统故障诊断

控制工程 2024年第7期31卷 1163-1168页

作者：程超霍乃西许水清蒲茜陈宏田长春工业大学计算机科学与工程学院吉林长春130000 合肥工业大学电气与自动化工程学院安徽合肥230009 北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 阿尔伯塔大学化学与材料工程系阿尔伯塔埃德蒙顿T6G 1H9

随着高速列车牵引系统的复杂性和智能性的提高,牵引系统的故障诊断越来越重要,故提出了一种基于多层典型相关分析(multi-layer canonical correlation analysis,MLCCA)的故障诊断方法。该方法对数据进行非线性预测,达到提高牵引系统的... 详细信息

随着高速列车牵引系统的复杂性和智能性的提高,牵引系统的故障诊断越来越重要,故提出了一种基于多层典型相关分析(multi-layer canonical correlation analysis,MLCCA)的故障诊断方法。该方法对数据进行非线性预测,达到提高牵引系统的故障检测性能的目的,并引入最小绝对值收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)中的惩罚项来提高预测精度。根据高速列车传感器数据的性质,对数据进行分组分析,设置2组不同的统计量比较算法的检测效果。采集牵引系统传感器故障时的数据进行仿真实验,并将所提方法与常用方法进行对比,实验结果验证了所提方法的优越性。

关键词：故障诊断高速列车牵引系统多层典型相关分析 LASSO

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基于PLC的自动测流机器人系统设计

自动化仪表 2024年第1期45卷 37-40,47页

作者：王茂灿万熠梁西昌侯嘉瑞夏新雲田超群王泉钧山东大学机械工程学院山东济南250061 山东大学机械工程国家级实验教学示范中心山东济南250061 山东大学工程训练中心山东济南250002

针对当前河道测流存在的效率和自动化程度较低、测量模式单一等问题,提出了一套基于可编程逻辑控制器(PLC)的河道自动测流机器人系统设计与实现方案。该机器人系统由运动系统、采集系统、人机交互以及远程通信四大模块组成。首先,设计... 详细信息

针对当前河道测流存在的效率和自动化程度较低、测量模式单一等问题,提出了一套基于可编程逻辑控制器(PLC)的河道自动测流机器人系统设计与实现方案。该机器人系统由运动系统、采集系统、人机交互以及远程通信四大模块组成。首先,设计了自动测流机器人系统的硬件结构,实现了自动测流机器人在河流轨道上运动、铅鱼收放等功能。然后,开发了基于PLC的测控系统,设计了PLC梯形图和硬件连接方案,实现了自动测流机器人运动控制。最后,自动测流机器人系统通过RS-485通信协议将多传感器采集的数据传输到操控屏,结合4G远程技术,实现了采集数据和操作指令的远程传输。通过现场模拟的采集测试,该机器人系统可实现自动测流、远程操控、故障自检等功能,并提供多种测量模式,满足河道测流的使用需求。该系统的设计为开展智能化河流数据采集的研究奠定了基础。

关键词：河道机器人自动测流 4G远程操控可编程逻辑控制器人机交互故障检测数据采集系统 RS-485协议

新型有轨电车与传统地下轨道交通项目职业病危害因素比较

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职业卫生与应急救援 2016年第6期34卷 470-472页

作者：赵远陈坚马炜钰冯玉超钟坤鹏刘移民广州市职业病防治院广东广州510620 中山大学公共卫生学院广东广州510080

目的探讨新型有轨电车工程与传统地下轨道交通项目职业病危害因素识别、评价方面的相同和不同点。方法选取2013—2015年某市新建的新型有轨电车项目和新运行的地铁线路,采用现场职业卫生调查、检验检测法等方法,分析两类项目存在的职业... 详细信息

目的探讨新型有轨电车工程与传统地下轨道交通项目职业病危害因素识别、评价方面的相同和不同点。方法选取2013—2015年某市新建的新型有轨电车项目和新运行的地铁线路,采用现场职业卫生调查、检验检测法等方法,分析两类项目存在的职业病危害因素及相关的防护措施。结果与传统的地下轨道交通项目相比,新型有轨电车项目职业病危害因素种类较少,粉尘、噪声、化学毒物、工频电场等职业病危害因素的浓度和强度危害较轻。结论新型有轨电车项目的职业病危害相比于一般轨道交通行业更为轻微,在职业卫生日常管理上应该和传统地下轨道交通项目予以区别。

关键词：轨道交通有轨电车职业病危害

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基于多通道背景提取算法的车辆检测

电脑知识与技术 2018年第4Z期14卷 203-206页

作者：周盛王宵王子豪陶菁怡邵叶秦李泽慧胡彬陈锦花王琼南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019 南通大学交通学院江苏南通226019 南通大学现代教育技术中心江苏南通226019 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

车辆检测是智能交通中的一个基本问题。为了有效地检测车辆,本文提出了基于多通道背景提取算法的车辆检测方法。首先采用多通道灰度化预处理图像,并分别建立相应的背景模型,接着衡量新像素点和背景模型的相似性,分类出前景和背景像素,... 详细信息

车辆检测是智能交通中的一个基本问题。为了有效地检测车辆,本文提出了基于多通道背景提取算法的车辆检测方法。首先采用多通道灰度化预处理图像,并分别建立相应的背景模型,接着衡量新像素点和背景模型的相似性,分类出前景和背景像素,然后运用形态学操作和区域标记法滤除噪声,检测出运动目标,并通过区域标记定位目标。本文从不同角度开展对比实验,结果表明基于多通道背景提取算法的车辆检测能够有效提高车辆检测的精确性和完整性。

关键词：车辆检测多通道前景融合区域标记法