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Advances of research on high-speed railway catenary 被引量:12
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作者 Zhigang Liu Yang Song +3 位作者 Ye Han Hongrui Wang Jing Zhang Zhiwei Han 《Journal of Modern Transportation》 2018年第1期1-23,共23页
The interaction between the catenary and pantograph is one of the most crucial factors that determine the train operation in high-speed railway. The bad state of catenary is able to directly influence the power supply... The interaction between the catenary and pantograph is one of the most crucial factors that determine the train operation in high-speed railway. The bad state of catenary is able to directly influence the power supply safety of traction power system. In this paper, four aspects on the catenary research of high-speed railway are reviewed in detail, namely the solution methods for catenary equilibrium state, the dynamic modeling methods of catenary, the non-contact detection methods of catenary, and the static and dynamic evaluation methods of catenary. In addition, their recent advances are described. For the low solution accuracy of the initial equilibrium state of cate- nary, the structure finding method with multi-objective constraint and nonlinear finite element procedure are introduced to solve the problem. For the catenary's dynamic modeling, considering the influence of environmental wind on the catenary, environmental wind simula- tions and wind tunnel tests are used to obtain the aerodynamic coefficients and build the wind field along the catenary for analysis of its wind vibration characteristics. In order to improve the detection accuracy of non-contact detection for the catenary, the deep learning theory and real-time detection algorithms should be adopted in the future. In view of the lack of dynamic assessment method for the catenary, the modern spectrum evaluation, timefrequency analysis, big data technology and their combi- nations will be the important means for future catenary evaluation. 展开更多
关键词 High-speed railway Modeling of catenary -Simulation of catenary detection of catenary Evaluationof catenary
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顾及空间关系的3D LiDAR铁路支持装置自动提取 被引量:1
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作者 杨元维 张跃 +3 位作者 高贤君 马冰洁 郭申奥 许磊 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期2066-2076,共11页
为了提高不同类型支持装置在不同场景中的提取可靠性及精度,提出顾及空间关系的3D LiDAR支持装置自动提取算法.通过对GNSS轨迹点抽稀处理获取关键轨迹点,对原始数据进行分层、分块处理,获取原始点云支柱,支持装置数据区域.通过邻域搜索... 为了提高不同类型支持装置在不同场景中的提取可靠性及精度,提出顾及空间关系的3D LiDAR支持装置自动提取算法.通过对GNSS轨迹点抽稀处理获取关键轨迹点,对原始数据进行分层、分块处理,获取原始点云支柱,支持装置数据区域.通过邻域搜索获取支柱中心点,依据其与轨迹点和支持装置搜索层的空间关系构建空间索引.以该索引为驱动实现支持装置的初提取,获取含有接触线的支持装置,引入柱状搜索、参数化投影滤波的方式滤除接触线点云,实现提取结果的优化.经过测试可知,该算法对提取支持装置的MIoU均超过93%,Dice系数均超过94%,可以兼顾多类型支持装置,具有较强的鲁棒性和应用价值. 展开更多
关键词 接触网检测 空间索引 三维激光点云 支持装置提取 点云邻域搜索
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基于EfficientDet与Vision Transformer的接触网吊弦故障检测 被引量:4
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作者 卞建鹏 薛秀茹 +2 位作者 崔跃华 徐皓 鲁一铭 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期2340-2349,共10页
针对传统检测方法在铁路接触网吊弦故障状态检测中存在识别率低,识别速度慢的问题,提出一种基于轻量型网络EfficientDet与Vision Transformer网络相结合的接触网吊弦状态检测算法。该算法包括目标定位和分类检测2个部分,利用改进Efficie... 针对传统检测方法在铁路接触网吊弦故障状态检测中存在识别率低,识别速度慢的问题,提出一种基于轻量型网络EfficientDet与Vision Transformer网络相结合的接触网吊弦状态检测算法。该算法包括目标定位和分类检测2个部分,利用改进EfficientDet进行吊弦定位,将定位出的吊弦送入改进Vision Transformer网络进行故障类别检测。首先,使用空洞卷积替代EfficientDet网络中第2层和第3层的普通卷积,以扩大感受野,并用CBAM代替原网络中的SE注意力机制,汇聚吊弦的高层语义信息,使得改进后的EfficientDet能有效定位出接触网中尺寸占比较小的吊弦;其次,为减少参数量并保留较大范围的特征相关性,应用4个3×3的小卷积替代Vision Transformer中Embedding的16×16的卷积层,以深度提取浅层与深层特征之间的联系,同时对比当Num-head取值不同时,分析注意力机制对空间信息的影响,以确定吊弦故障分类检测的最优模型;最后分别与定位网络YOLOv3,Faster R-CNN和分类网络AlexNet,VGG16进行对比分析,吊弦定位模型的准确率为95.2%,实时速率为31帧/s,故障检测模型的准确率达到98.6%,实时速率为28帧/s。实验表明所提出的算法能够快速准确地检测出小目标吊弦的故障状态,有效地提高了铁路接触网智能巡检的效率。 展开更多
关键词 接触网吊弦故障检测 EfficientDet Vision Transformer 智能巡检
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基于YOLOv7x的接触网吊弦缺陷检测方法
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作者 王晓明 陈智宇 +2 位作者 董文涛 姚道金 黄贻凤 《华东交通大学学报》 2024年第3期65-73,共9页
【目的】针对铁路运行时由于接触网吊弦缺陷造成的安全隐患问题,提出一种基于改进YOLOv7x的接触网吊弦缺陷识别方法。【方法】首先在主干特征提取层的末端引入Swin Transformer网络替换原有的扩展高效层聚合网络模块,提高网络掌握全局... 【目的】针对铁路运行时由于接触网吊弦缺陷造成的安全隐患问题,提出一种基于改进YOLOv7x的接触网吊弦缺陷识别方法。【方法】首先在主干特征提取层的末端引入Swin Transformer网络替换原有的扩展高效层聚合网络模块,提高网络掌握全局信息的能力,再引用SIoU(SCYLLA-IoU)损失函数替换原网络的损失函数,为预测框收敛过程添加方向惩罚机制,最后使用coordinate attention(CA)注意力机制融合颈部层中的扩展高效层聚合网络模块,增强颈部网络模块的全局感受野。【结果】仿真结果表明,此改进算法训练出的模型精度达到95.9%,相较于原YOLOv7x算法检测精度提高了4.7%,检测速度也达到了52帧/s。【结论】改进算法解决了在吊弦缺陷识别领域检测效率低下的问题,在实际作业中能够提高接触网吊弦缺陷排查工作的效率。 展开更多
关键词 接触网吊弦缺陷检测 YOLOv7x Swin Transformer SIoU损失函数 CA
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基于语义标签的高铁接触网图像目标检测研究 被引量:3
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作者 杨亚峰 苏维均 +1 位作者 秦勇 于重重 《计算机仿真》 北大核心 2020年第11期146-149,188,共5页
基于深度学习的目标检测模型近些年快速发展,可以准确检测出物体在图像中的位置。但是多数检测模型一般不考虑物体之间的相对位置关系,而图像中物体间的相对关系包含有效高层语义信息,有利于对特殊的指代个体进行目标检测。通过提出基... 基于深度学习的目标检测模型近些年快速发展,可以准确检测出物体在图像中的位置。但是多数检测模型一般不考虑物体之间的相对位置关系,而图像中物体间的相对关系包含有效高层语义信息,有利于对特殊的指代个体进行目标检测。通过提出基于语义标签与谓词字典构建图像中物体之间的相对位置关系的方法,对高层语义信息进行建模,实现物体感知任务与语义认知任务的协同,使图像目标检测模型具有推测相对位置语义的能力。论文通过对京津段高铁接触网图像的目标检测进行实验,实验结果表明上述方法的可行性。 展开更多
关键词 接触网图像目标检测 卷积神经网络 相对位置语义标签 谓词字典
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基于视觉的铁路接触网几何参数检测方法
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作者 彭登全 刘小溪 +2 位作者 张金红 景江 聂晶鑫 《今日自动化》 2021年第12期101-102,共2页
针对铁路接触网几何参数检测的需要,提出了一种基于视觉的铁路接触网几何参数检测方法。该方法利用结构光视觉测量系统获取接触网几何特征图像,通过模板匹配的方法获取图像中的检测点,带入成像公式求出接触网导高与拉出值。应用方面,在... 针对铁路接触网几何参数检测的需要,提出了一种基于视觉的铁路接触网几何参数检测方法。该方法利用结构光视觉测量系统获取接触网几何特征图像,通过模板匹配的方法获取图像中的检测点,带入成像公式求出接触网导高与拉出值。应用方面,在西安地铁1号线、大西高铁(西安北段)线路延长线上进行了线路测试。结果表明,基于视觉的接触网几何参数检测方法精度高、稳定性好,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 接触网几何参数检测 结构光视觉测量 模板匹配
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城轨列车车载网轨隧综合智能检测系统设计研究与应用 被引量:6
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作者 林更泽 林美莲 +1 位作者 何洪伟 薛晓利 《现代城市轨道交通》 2021年第S01期86-90,共5页
现有的城市轨道交通基础设施采用按专业单独检测模式,存在检测设备集成化程度低、检测手段智能化与数字化程度低、检修效率低、检修人工及成本高等问题。文章针对传统检修模式存在的问题进行研究,利用数字化与智能化新技术,设计车地协... 现有的城市轨道交通基础设施采用按专业单独检测模式,存在检测设备集成化程度低、检测手段智能化与数字化程度低、检修效率低、检修人工及成本高等问题。文章针对传统检修模式存在的问题进行研究,利用数字化与智能化新技术,设计车地协同边云一体智能检测架构,以城市轨道交通运营电客车为检测平台,高度集成接触网、轨道、隧道多专业多维度检测设备,结合地面数据中心,实现网轨隧设备全方位同时空一体化检测、缺陷智能识别与实时报警、网轨隧设备健康状态综合分析与创新,创造城市轨道交通“运营即检测”的实时等速综合智能检测新模式。 展开更多
关键词 城市轨道交通 运营即检测 车辆网轨隧一体化智能检测 网轨隧设备健康状态
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基于可控紫外光的弓网燃弧检测装置定标系统研究 被引量:5
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作者 张冰 《铁道机车车辆》 北大核心 2021年第5期76-82,共7页
为了提高受电弓—接触网系统的弓网燃弧检测装置对紫外光信号时间特征识别的准确性,采用能设定控制紫外光时间特征的方式,设计了一套标定弓网燃弧检测装置的测试定标系统。系统主要包括氘灯紫外光源装置、可控紫外光时间特征控制器及其... 为了提高受电弓—接触网系统的弓网燃弧检测装置对紫外光信号时间特征识别的准确性,采用能设定控制紫外光时间特征的方式,设计了一套标定弓网燃弧检测装置的测试定标系统。系统主要包括氘灯紫外光源装置、可控紫外光时间特征控制器及其他辅助部件,可控时间范围从1 ms~1000 s。根据弓网燃弧检测及定标的原理,搭建了定标试验平台并进行了相关性能测试。 展开更多
关键词 弓网燃弧检测 标定
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基于Transformer的二阶段弓网燃弧视觉检测与分析
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作者 阮杰 王翔 骆训浪 《武汉理工大学学报》 CAS 2024年第8期134-143,共10页
为分析地铁运行区段的弓网燃弧发生情况,提出一种基于二阶段的弓网燃弧视觉检测方法,并设计了燃弧视觉检测的后分析流程。一阶段基于改进DETR模型进行弓网接触区域检测,并构建了二阶段弓网燃弧图像分割数据集。接着,采用改进Segformer... 为分析地铁运行区段的弓网燃弧发生情况,提出一种基于二阶段的弓网燃弧视觉检测方法,并设计了燃弧视觉检测的后分析流程。一阶段基于改进DETR模型进行弓网接触区域检测,并构建了二阶段弓网燃弧图像分割数据集。接着,采用改进Segformer模型进行二阶段弓网燃弧的图像分割。依据分割结果设计一种燃弧能量等级的匹配方法,并对燃弧发生位置进行定位,最后通过地铁运行实例分析出该区段燃弧发生情况。结果表明,该方法在弓网燃弧检测与分析方面具有较高的准确性和鲁棒性。一阶段弓网接触区域检测模型的mAP_(50)评价指标最高可达89.9%,二阶段弓网燃弧图像分割模型的mIoU评价指标最高可达85.5%。此外,弓网燃弧的分析结果也可为受电弓碳滑板烧蚀损伤的分析提供基础数据。 展开更多
关键词 弓网燃弧视觉检测 DETR Segformer 燃弧分析
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