【摘 要】
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障碍物检测是确保地铁车辆运行安全的一个重要措施,但是目前地铁运行障碍物检测存在场站环境下单一传感器检测速度慢、准确性差、范围小的问题,为实现对其的有效弥补,在可见光与近红外结合的双目视觉技术迅速发展的支持下,基于红外成像系统与可见光成像系统,设计地铁障碍物检测系统;基于对系统功能需求与运行平台的分析,明确系统功能模块及其硬件构成;由于红外与可见光图像传感器的成像机理不同,拍摄的图像也存在差异,利用BEEMD算法对图像进行融合之后,执行YOLO障碍物类别检测任务;最后分析系统应用,结果表明可以实现列车运行中
【机 构】
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陕西交通职业技术学院轨道交通学院,西安 710018
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障碍物检测是确保地铁车辆运行安全的一个重要措施,但是目前地铁运行障碍物检测存在场站环境下单一传感器检测速度慢、准确性差、范围小的问题,为实现对其的有效弥补,在可见光与近红外结合的双目视觉技术迅速发展的支持下,基于红外成像系统与可见光成像系统,设计地铁障碍物检测系统;基于对系统功能需求与运行平台的分析,明确系统功能模块及其硬件构成;由于红外与可见光图像传感器的成像机理不同,拍摄的图像也存在差异,利用BEEMD算法对图像进行融合之后,执行YOLO障碍物类别检测任务;最后分析系统应用,结果表明可以实现列车运行中前方列车80～500m安全限界范围内的障碍物识别.
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随着我国城市地铁的快速发展,隧道的养护变得越来越重要,传统的人工检测方法不仅效率低、成本高,而且耗时,已经不能满足当今的需求;通过对越江隧道中的电缆通道的病害特征进行研究,提出一种基于深度学习的隧道多病害检测的方法,并提出了一种针对隧道病害检测的残差融合模块网络(Resfmnet),利用深度学习网络提取图像病害特征并进行病害分类,提高了病害的检测能力,所使用的数据集是通过特种机器人在越江隧道中的电缆通道拍摄的视频获得;实验结果表明所提出的网络显示出更高的准确性和泛化性,对多病害的检测的精度mAP达到0.8
为了对建筑施工现场存在安全隐患的行为进行诊断控制,提出通过深度学习的方式对建筑施工现场工人的不安全行为进行识别;第一,要对人体骨骼运动模型进行提取,将提取得到的信息作为人体姿态以及运动发生变化的新模态信息,并针对以人体姿态为依据实现骨架信息提取这一过程进行简单介绍,再进一步提出CNN-ISTM模型,该模型能够对空间特征提取性能进行优化;过利用BN-Inception作为CNN-LSTM行为识别模型所需要的空间特征提取器,对所有视频帧中包含的空间结构信息进行提取过程的训练;再通过借助长短时记忆网络(LSTM
无线通信设备装备数量大、种类多,开机时间长,因此需定期维护;针对修理过程中,性能指标的测试项目多,维修人员任务重的问题研制便携式无线电综合测试系统;首先进行便携式无线电综合测试系统的总体设计;其次介绍综合测试系统的软硬件平台实现方法,包括测试资源硬件参数配置及选型、测试执行软件平台设计技术、通信装备自动测试方案和实现技术;最后对便携式无线电综合测试系统的试验结果进行分析;应用结果表明:该系统能实现无线通信设备收发信机整机主要参数的测量,操作流程简单,大大降低了性能指标测试环节对操作人员的专业水平要求;测试
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