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基于改进Faster R-CNN的CRTSⅡ型轨道板裂缝检测方法 被引量：5
1
作者 许贵阳 张诗泉 白堂博 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期106-113,共8页
高速铁路无砟轨道伤损检测维修的准确率和时效性关乎高速铁路的运营安全,采用机器视觉技术进行高速铁路无砟轨道板裂缝伤损检测可极大提升检测工作的准确率和效率,为此根据CRTSⅡ型轨道板裂缝伤损样本数据特点,提出一种基于改进Faster R... 高速铁路无砟轨道伤损检测维修的准确率和时效性关乎高速铁路的运营安全,采用机器视觉技术进行高速铁路无砟轨道板裂缝伤损检测可极大提升检测工作的准确率和效率,为此根据CRTSⅡ型轨道板裂缝伤损样本数据特点,提出一种基于改进Faster R-CNN的方法对轨道板裂缝进行检测。该改进方法将检测问题转化为定位问题,精简网络模型,其主干网络选用残差网络,避免网络深度过深而导致学习速度下降;引入引导锚框,以减少冗余锚框,提高检测针对性;采用Soft-NMS算法,改善轨道板裂缝检测的重叠状况,提高裂缝检测效果。为评估该改进方法的可靠性,建立CRTSⅡ型轨道板裂缝检测评价标准,并依据该评价标准将改进方法与R-FCN,YOLO-v5,Faster R-CNN及YOLOx网络算法进行对比测试。结果表明:提出的改进方法综合表现优于其他算法,具有更高的准确率以及最小的漏检率,最佳模型查准率为95.9%,查全率为89.6%,相较于其他几种经典算法分别提高了约2%~4%和2%~6%,能够较好地应用于CRTSⅡ型轨道板裂缝检测场景。 展开更多
关键词 高速铁路 CRTSⅡ型轨道板 伤损检测 Faster R-CNN 轨道板裂缝 Soft-NMS 引导锚框
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基于多传感器集成的无砟轨道轨道板裂缝与离缝自动检测装置 被引量：7
2
作者 寇东华 《中国铁路》 2020年第4期93-99,共7页
无砟轨道具有平顺性好、稳定性高等优点,已经被广泛应用于我国高铁建设。然而,在列车动载荷、温度热力膨胀以及地质沉降等因素作用下,无砟轨道轨道板裂缝与离缝等病害多发,危害高铁的行车安全。基于图像识别和线结构激光测量技术,研制... 无砟轨道具有平顺性好、稳定性高等优点,已经被广泛应用于我国高铁建设。然而,在列车动载荷、温度热力膨胀以及地质沉降等因素作用下,无砟轨道轨道板裂缝与离缝等病害多发,危害高铁的行车安全。基于图像识别和线结构激光测量技术,研制一种无砟轨道轨道板裂缝与离缝自动检测装置。该装置通过图像智能处理技术自动识别轨道板裂缝,通过线结构光测量和点云建模技术分析轨道板离缝。经某高铁路段现场试用表明:该装置可大幅提高轨道板裂缝和离缝的检测效率,提高裂缝识别准确度和离缝检测精度。 展开更多
关键词 无砟轨道 轨道板裂缝 轨道板离缝 图像识别 线结构光测量
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CRTSⅢ型轨道板裂缝的控制
3
作者 范奂乐 《山西建筑》 2017年第11期170-171,共2页
结合郑徐高铁CRTSⅢ型轨道板裂缝的类型,分析了轨道板裂缝的产生原因,并从原材料、混凝土浇筑、养护、放张脱模等环节,提出了轨道板裂缝的控制措施,从而提高CRTSⅢ型轨道板的技术水平。
关键词 轨道板裂缝 原材料 浇筑工艺 模具
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基于宏微观耦合深度学习的高速铁路无砟轨道板表面裂缝精细化测量 被引量：4
4
作者 胡文博 王卫东 +4 位作者 汪雯娟 彭俊 吴铮 王劲 邱实 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1965-1975,共11页
提出一种基于宏微观耦合的深度学习算法,实现对复杂图像背景下高速铁路无砟轨道板裂缝宽度的精细化测量。该算法依次从宏观区域、微观边界和几何特征3个层面捕捉裂缝特征并传递处理结果,形成从输入无砟轨道板巡检图像到输出裂缝宽度测... 提出一种基于宏微观耦合的深度学习算法,实现对复杂图像背景下高速铁路无砟轨道板裂缝宽度的精细化测量。该算法依次从宏观区域、微观边界和几何特征3个层面捕捉裂缝特征并传递处理结果,形成从输入无砟轨道板巡检图像到输出裂缝宽度测量值的精细化映射。首先,在宏观区域层面采用深度目标检测网络预提取裂缝区域,减少与裂缝相似的非目标区域的噪声和污损。然后,在微观边界层面采用深度语义分割网络逐像素地判识裂缝边界。最后,在几何特征层面采用改进的正交投影法计算沿裂缝边界分布的连续宽度,并统计裂缝的最大宽度、最小宽度、平均宽度、中值宽度和标准差等特征指标值。研究结果表明:在复杂图像背景下,基于宏微观耦合的深度学习算法与U-Net等单一像素的算法相比,裂缝边界判识精度提高约15%,达到84.57%;与传统正交投影法相比,裂缝连续宽度的标准差降低90%,裂缝宽度测量的离散性显著降低。研究成果能够更好地适用于噪声、污损等复杂图像背景下高速铁路无砟轨道板裂缝测量,并可得到更接近真实的裂缝宽度。 展开更多
关键词 无砟轨道板裂缝 机器视觉 深度学习 宏微观耦合 宽度测量
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基于多目标级联深度学习的无砟轨道板表面裂缝测量
5
作者 王卫东 吴铮 +6 位作者 邱实 彭俊 胡文博 伍定泽 王劲 冉志发 袁啸 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期3592-3603,共12页
轨道板劣化严重程度判识是工务养维的重要基础,而裂缝识别与宽度的精确测量是判识劣化程度的重要依据。基于传统机器视觉的轨道板裂缝判识易漏检、错检,复杂背景条件下检测精度较低,计算成本较高。现有深度学习方案虽然提升了检测精度,... 轨道板劣化严重程度判识是工务养维的重要基础,而裂缝识别与宽度的精确测量是判识劣化程度的重要依据。基于传统机器视觉的轨道板裂缝判识易漏检、错检,复杂背景条件下检测精度较低,计算成本较高。现有深度学习方案虽然提升了检测精度,但存在单一模型处理效率低,多裂缝目标分割粗糙等问题。本文提出一种基于深度学习的多目标级联算法,通过图像分类网络、实例分割网络和正交投影法的级联处理和特征传递,实现针对高速铁路无砟轨道板裂缝的精细化测量。该算法首先基于图像分类网络快速筛选巡检数据并捕获含裂缝图像;然后基于实例分割网络从图像分类网络的输出中逐像素地分割出独立的裂缝目标的边界,并作为正交投影法的输入;最后基于正交投影法沿裂缝边界提取单像素骨架及轮廓并计算连续宽度。研究结果表明:所提出的多目标级联算法的平均精度(AP)达到70.7%,相较于传统像素级的深度学习模型(Mask R-CNN)提升23.6%;综合处理效率达到63.44FPS,达到单一SOLOv2网络的3.6倍,有效克服了单一分割模型对健康图像的冗余计算。进一步地,多目标级联算法的裂缝宽度测量范围是传统人工测量方法的1.15倍且标准差更小,有效地解决了传统人工局部测量导致的宽度突变。此外,基于研究成果统计得到了无砟轨道板裂缝的宽度分布,可以作为裂缝的发展预测及轨道结构科学养维的潜在指标。 展开更多
关键词 铁道工程 无砟轨道板裂缝 多目标级联深度学习 正交投影 宽度测量
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基于改进Faster R-CNN和正交投影的无砟轨道板裂缝精细化测量 被引量：2
6
作者 王卫东 张晨雷 +4 位作者 胡文博 邱实 王万齐 李娜 王劲 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期46-56,共11页
裂缝的检测和宽度识别是无砟轨道板养护维修作业的重要依据。为此,提出一种基于改进Faster R-CNN和正交投影的裂缝宽度测量方法,并基于虚拟模型合成数据,充分训练深度网络,实现对复杂背景下无砟轨道板表面裂缝的精准检测,以提高裂缝几... 裂缝的检测和宽度识别是无砟轨道板养护维修作业的重要依据。为此,提出一种基于改进Faster R-CNN和正交投影的裂缝宽度测量方法,并基于虚拟模型合成数据,充分训练深度网络,实现对复杂背景下无砟轨道板表面裂缝的精准检测,以提高裂缝几何特征量化的可靠性。首先,基于二维CAD图纸建立参数化的无砟轨道结构三维BIM模型,并通过UE5物理引擎实现真实裂缝特征与虚拟轨道模型的随机融合和真实巡检场景渲染;然后,通过配置虚拟摄像机输出,模拟真实巡检场景下的虚拟裂缝图像,充分训练改进后的Faster R-CNN网络,并在轨道巡检车采集到的原始图像上进行测试;最后,采用正交投影法逐像素地计算检测结果中裂缝的宽度,并与人工取点测量结果进行对比分析。结果表明:改进后的Faster R-CNN网络对于裂缝检测的平均精度提高约10%;网络性能随训练数据的虚实图像比例而变化,于4∶1时达到饱和,平均精度达95.12%;使用融合裂缝数据集训练出的网络模型能够在保持高精准率的同时,达到更高的召回率,有效减少了裂缝的错检、漏检;与人工测量相比,正交投影法测得的裂缝最小宽度与最大宽度分别增大了3.64%和22.40%,测量结果更加稳定且接近真实值,具有更高的可靠性。 展开更多
关键词 轨道板表面裂缝 虚拟数据 改进Faster R-CNN 正交投影法 裂缝宽度测量
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