检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:安迪[1] 马玉坤 宋海锋 李杨 AN Di;MA Yukun;SONG Haifeng;LI Yan(Postgraduate Department,China Academy of Railway Sciences,Beijing 100081,China;Transportation&Economics Research Institute,China Academy of Railway Sciences Corporation Limited,Beijing 100081,China;School of Electronic and Information Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;QuickHigh Robot Corporation Limited,Shenyang 110027,Liaoning,China)
机构地区:[1]中国铁道科学研究院研究生部,北京100081 [2]中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所,北京100081 [3]北京交通大学电子信息工程学院,北京100044 [4]沈阳奇辉机器人应用技术有限公司,辽宁沈阳110027
出 处:《铁道运输与经济》2020年第3期54-60,共7页Railway Transport and Economy
基 金:国家自然科学基金项目(61903021);中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2017X009-A);中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(J2019X004)。
摘 要:为了提升编组站解编效率与现场作业安全性,进一步提高编组站作业自动化技术水平,针对解编自动化技术瓶颈,提出一种基于深度学习的编组站提钩自动化智能识别设计方案。阐述编组站提钩自动化智能识别的设计需求,从位置信息获取、作业过程监控、图像数据采集、信息数据处理等环节研究图像信息处理方法,重点研究智能识别流程,利用深度卷积神经网络模型与算法研究图像特征值提取与图像匹配识别技术实现方案。经验证,智能识别方案在试验中的平均可靠度达99.37%,为编组站解编自动化提供了一种有效技术手段。To improve the efficiency and safety of uncoupling work and further improve the automation technology level of marshalling yard, on the basis of expounding the concept of intelligent recognition and deep learning and analyzing the difficulties of automatic wagon uncoupling intelligent recognition, an intelligent recognition system of railway marshalling yard automatic wagon uncoupling is proposed. This paper studies the hardware structure of the system, describes the workflow of image acquisition, image preprocessing, image feature value extraction, and image matching recognition, and studies a deep convolution neural network model and algorithm combined with deep learning technology. After testing, the average reliability of the intelligent recognition system of railway marshalling yard automatic wagon uncoupling in the test is 99.37%, which provides an effective technical means for marshalling uncoupling automation.
关 键 词:编组站 铁路驼峰 智能识别 自动提钩 图像识别 深度学习 可靠度
分 类 号:U284.67+2[交通运输工程—交通信息工程及控制]
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