隨著我國城鎮(zhèn)化進程的不斷推進,傳統(tǒng)輪軌接觸的城市軌道交通系統(tǒng)無法完全滿足日益增長的乘載需求,中低速磁浮系統(tǒng)作為一種新興的城市軌道交通系統(tǒng),具有坡度大、彎道小、高空架設(shè)且易于安裝、拆卸和維修的F軌,能夠架設(shè)于人口密集的大中型城市,有效地改善了城市公共交通。螺栓連接的F軌作為中低速磁浮列車的走行軌道,為磁浮列車提供懸浮力和導(dǎo)向力,保證列車的抱軌行駛。F軌螺栓受自身重力和磁浮列車行駛時產(chǎn)生的振動的影響,易出現(xiàn)螺母松動等故障,因此,需要檢測監(jiān)測F軌螺栓的狀態(tài)�，F(xiàn)階段主要采用人工沿線巡檢和查看F軌圖像的方式檢測F軌螺栓的狀態(tài),本文將基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理算法應(yīng)用到中低速磁浮檢測車采集到的海量高清F軌圖像數(shù)據(jù)集中,自動地識別F軌螺栓螺母松動故障,能夠有效地減少人為因素導(dǎo)致的F軌螺栓螺母松動故障的漏檢。首先,研究F軌圖像數(shù)據(jù)集的特點,將F軌圖像集中檢測車底架未被完全遮擋的圖像確定為F軌關(guān)鍵幀圖像,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ZFNet將F軌圖像分為兩類,實現(xiàn)了對F軌關(guān)鍵幀圖像的選取。然后,確定包含F(xiàn)軌一片鋼枕正面所有螺栓的區(qū)域為F軌螺栓關(guān)鍵區(qū)域,在F軌關(guān)鍵幀圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Faster R-CNN,... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

F軌檢測監(jiān)測裝置

人員分析 F 軌螺栓的狀態(tài)。以其中一個相機采集到的 F 軌圖像為例，該圖像上只包含某一片鋼枕正面的螺栓，同時另一個相機采集位于鋼枕背面的螺栓圖像。將該圖像 F 軌螺栓和檢測車底架的位置及名稱在圖像上標(biāo)示出來，如圖 1-2 所示。圖 1-2 F 軌高清圖像由圖 1-2 可以看出，F(xiàn) 軌螺栓中的緊固螺栓由兩個螺母、頂端朝上的螺桿和墊片組補光設(shè)備F 軌螺栓高清相機連接螺栓緊固螺栓底架

圖 2-2 神經(jīng)元的連接方式絡(luò)的輸入神經(jīng)元，1s 到5s 是網(wǎng)絡(luò)的輸出稀疏連接。卷積層的稀疏連接與圖(b)中少了參數(shù)量，降低了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后面的卷積運算定義如下：N N

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Sobel算子在醫(yī)學(xué)圖像邊緣檢測中的應(yīng)用研究[J]. 肖雪梅.  計算機與網(wǎng)絡(luò). 2019(04)
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碩士論文
[1]基于SIFT的火車車底螺栓圖像識別技術(shù)研究[D]. 吳應(yīng)永.西南交通大學(xué) 2016
[2]輕軌錨固螺桿松動故障診斷研究[D]. 常貴春.重慶大學(xué) 2016
[3]基于OpenCV的接觸網(wǎng)定位線夾狀態(tài)智能檢測[D]. 張春春.西南交通大學(xué) 2016
[4]機車車底關(guān)鍵螺栓故障檢測技術(shù)研究[D]. 李靜.西南交通大學(xué) 2015
[5]加筋板緊固件連接狀態(tài)檢測方法與松脫識別[D]. 徐彥偉.武漢理工大學(xué) 2015
[6]基于數(shù)字圖像處理的列車交叉桿與禁錮螺栓故障診斷[D]. 董凱南.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[7]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心盤螺栓故障識別算法研究[D]. 李娟.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2011



本文編號：3611360