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题名面向复杂轨形的钢轨断面轮廓实时识别方法
被引量：2
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作者
马子骥
沈伦旺
蒋志文
袁琪
王鑫伟
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机构
湖南大学电气与信息工程学院
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出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期92-101,共10页
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基金
国家自然科学基金(61971182)。
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文摘
钢轨断面轮廓检测装备能够测量钢轨的磨耗情况,为铁路维修保养提供重要参考。能否及时准确地从普通轨道、道岔、接头等复杂路况条件下识别出有效钢轨廓形制约了检测装备的实际应用性能。通过对二维线激光采样数据的统计分析,实现对有效廓形和异常廓形的分类识别。首先,对比线路中不同区域的钢轨轮廓形态,选择轨头与轨腰的间断性和轨头与轨腰的形态相关性作为有效轮廓的识别依据。其次,利用不同路况条件下的钢轨轮廓点云数据分布情况,实现对原始数据中难以评估磨耗程度的异常轮廓数据进行识别分类。现场实验测试结果表明,该方法识别出的有效轮廓分布和实际路况基本一致,在行车测试速度8.3 km/h的条件下,单个轮廓平均识别时间为9.78 ms,识别准确率达到97%以上。
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关键词
钢轨轮廓检测
模式识别
二维采样点云
复杂轨形
分类统计
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Keywords
rail profile inspection
recognition
2D sampled point cloud
complex rail types
classification
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分类号
U216.3
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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