面向高速鐵路運(yùn)行安全的智能圖像識別方法研究
發(fā)布時間:2021-07-11 01:51
高鐵是復(fù)雜巨系統(tǒng),任何子系統(tǒng)和設(shè)施、設(shè)備發(fā)生故障都可能危及高鐵的運(yùn)行安全。面向移動裝備、基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)、運(yùn)行環(huán)境等高鐵運(yùn)行安全的圖像視頻檢測監(jiān)測系統(tǒng)以其結(jié)果直觀的特點(diǎn)在全路廣泛應(yīng)用,保障高速鐵路的運(yùn)行安全。雖然現(xiàn)有的檢測監(jiān)測系統(tǒng)與圖像數(shù)據(jù)應(yīng)用水平可以滿足高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備狀態(tài)和運(yùn)行環(huán)境安全檢測監(jiān)測的需求,但它們分散部署于路網(wǎng)的不同地域,目前還處于人機(jī)結(jié)合判讀并核查安全隱患及故障的本地應(yīng)用階段,需要投入大量的人工,費(fèi)時費(fèi)力。充分利用國鐵集團(tuán)主數(shù)據(jù)中心、鐵路數(shù)據(jù)服務(wù)平臺等路網(wǎng)中已存在的信息基礎(chǔ)設(shè)施資源,解決好面向高鐵運(yùn)行安全的智能圖像識別問題,實(shí)現(xiàn)高鐵運(yùn)行安全圖像檢測監(jiān)測系統(tǒng)的智能化升級,將大幅提升工作效率,降低工作成本。近年來,深度學(xué)習(xí)、邊緣計算、云計算等信息技術(shù)的優(yōu)勢匯聚,促進(jìn)了人工智能正由技術(shù)研發(fā)走向行業(yè)應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)與面向高鐵運(yùn)行安全的圖像視頻場景相結(jié)合,可以對高速鐵路設(shè)施設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)智能識別和運(yùn)行環(huán)境的實(shí)時檢測監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)基于圖像的高鐵運(yùn)行安全隱患排查、缺陷檢測、故障診斷。本文將重點(diǎn)研究高鐵設(shè)施設(shè)備運(yùn)行安全圖像的智能識別方法及應(yīng)用,主要取得了以下創(chuàng)新性的成果:(1)...
【文章來源】:中國鐵道科學(xué)研究院北京市
【文章頁數(shù)】:133 頁
【學(xué)位級別】:博士
【部分圖文】:
動車組運(yùn)行圖像
面向高速鐵路運(yùn)行安全的智能圖像識別方法研究中國鐵道科學(xué)研究院37圖3-4TEDS檢查處置分類(轉(zhuǎn)向架)Figure3-4TEDSinspectionanddisposalclassification(Bogie)由圖3-4可知,動車組故障部位可以按照系統(tǒng)、子系統(tǒng)和零部件三個層級進(jìn)行分類。以復(fù)雜的轉(zhuǎn)向架為例,轉(zhuǎn)向架結(jié)構(gòu)和TEDS采集影像如圖3-5和3-6所示,根據(jù)國鐵集團(tuán)規(guī)定的檢查范圍和故障處置分類,其零部件層級結(jié)構(gòu)如圖3-7所示,每個沒有分支的子節(jié)點(diǎn)根據(jù)故障類型對應(yīng)一種故障等級及處置方式。因此,該層級結(jié)構(gòu)為動車組運(yùn)行安全圖像半自動標(biāo)注和故障等級自動分類提供了依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn),同時也為動車組運(yùn)行安全圖像數(shù)據(jù)集的建立提供了層級結(jié)構(gòu)。圖3-5轉(zhuǎn)向架結(jié)構(gòu)Figure3-5Bogiestructure
面向高速鐵路運(yùn)行安全的智能圖像識別方法研究中國鐵道科學(xué)研究院37圖3-4TEDS檢查處置分類(轉(zhuǎn)向架)Figure3-4TEDSinspectionanddisposalclassification(Bogie)由圖3-4可知,動車組故障部位可以按照系統(tǒng)、子系統(tǒng)和零部件三個層級進(jìn)行分類。以復(fù)雜的轉(zhuǎn)向架為例,轉(zhuǎn)向架結(jié)構(gòu)和TEDS采集影像如圖3-5和3-6所示,根據(jù)國鐵集團(tuán)規(guī)定的檢查范圍和故障處置分類,其零部件層級結(jié)構(gòu)如圖3-7所示,每個沒有分支的子節(jié)點(diǎn)根據(jù)故障類型對應(yīng)一種故障等級及處置方式。因此,該層級結(jié)構(gòu)為動車組運(yùn)行安全圖像半自動標(biāo)注和故障等級自動分類提供了依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn),同時也為動車組運(yùn)行安全圖像數(shù)據(jù)集的建立提供了層級結(jié)構(gòu)。圖3-5轉(zhuǎn)向架結(jié)構(gòu)Figure3-5Bogiestructure
本文編號:3277088
【文章來源】:中國鐵道科學(xué)研究院北京市
【文章頁數(shù)】:133 頁
【學(xué)位級別】:博士
【部分圖文】:
動車組運(yùn)行圖像
面向高速鐵路運(yùn)行安全的智能圖像識別方法研究中國鐵道科學(xué)研究院37圖3-4TEDS檢查處置分類(轉(zhuǎn)向架)Figure3-4TEDSinspectionanddisposalclassification(Bogie)由圖3-4可知,動車組故障部位可以按照系統(tǒng)、子系統(tǒng)和零部件三個層級進(jìn)行分類。以復(fù)雜的轉(zhuǎn)向架為例,轉(zhuǎn)向架結(jié)構(gòu)和TEDS采集影像如圖3-5和3-6所示,根據(jù)國鐵集團(tuán)規(guī)定的檢查范圍和故障處置分類,其零部件層級結(jié)構(gòu)如圖3-7所示,每個沒有分支的子節(jié)點(diǎn)根據(jù)故障類型對應(yīng)一種故障等級及處置方式。因此,該層級結(jié)構(gòu)為動車組運(yùn)行安全圖像半自動標(biāo)注和故障等級自動分類提供了依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn),同時也為動車組運(yùn)行安全圖像數(shù)據(jù)集的建立提供了層級結(jié)構(gòu)。圖3-5轉(zhuǎn)向架結(jié)構(gòu)Figure3-5Bogiestructure
面向高速鐵路運(yùn)行安全的智能圖像識別方法研究中國鐵道科學(xué)研究院37圖3-4TEDS檢查處置分類(轉(zhuǎn)向架)Figure3-4TEDSinspectionanddisposalclassification(Bogie)由圖3-4可知,動車組故障部位可以按照系統(tǒng)、子系統(tǒng)和零部件三個層級進(jìn)行分類。以復(fù)雜的轉(zhuǎn)向架為例,轉(zhuǎn)向架結(jié)構(gòu)和TEDS采集影像如圖3-5和3-6所示,根據(jù)國鐵集團(tuán)規(guī)定的檢查范圍和故障處置分類,其零部件層級結(jié)構(gòu)如圖3-7所示,每個沒有分支的子節(jié)點(diǎn)根據(jù)故障類型對應(yīng)一種故障等級及處置方式。因此,該層級結(jié)構(gòu)為動車組運(yùn)行安全圖像半自動標(biāo)注和故障等級自動分類提供了依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn),同時也為動車組運(yùn)行安全圖像數(shù)據(jù)集的建立提供了層級結(jié)構(gòu)。圖3-5轉(zhuǎn)向架結(jié)構(gòu)Figure3-5Bogiestructure
本文編號:3277088
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