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高铁接触网缺陷智能识别技术探讨

发布时间:2020-12-25 10:50:21 编辑:tianfeng
本文摘要:目前铁路供电系统主要利用2C、4C进行接触网图像采集,以天津供电段为例,对管内津秦高铁进行一次2C检测大约产生12.83GB的视频数据,一次4C检测大约产生185600张照片,每一帧视频、每一张照片都需要人工分析。
  目前铁路供电系统主要利用2C、4C进行接触网图像采集,以天津供电段为例,对管内津秦高铁进行一次2C检测大约产生12.83GB的视频数据,一次4C检测大约产生185600张照片,每一帧视频、每一张照片都需要人工分析。这种需要大量人力对海量图片进行逐张分析的工作方式,导致了工作量巨大、识别效率低、缺陷检出率低、资源投入大、分析周期长的工作现状。同时因职工业务水平良莠不齐,以及视觉疲劳等原因,经常出现设备缺陷遗漏、误判的问题,威胁高铁运行安全。
 
  为保障高铁运营秩序,提高牵引供电的安全可靠性,国铁集团提出并构建了高速铁路供电安全检测监测系统(6C系统)。6C系统的主要功能是对接触网设备零部件状态和弓网动静态参数进行检测,零部件状态检测主要是利用成像设备对接触网进行多角度的高清成像及存储,然后进行人工分析。为提高图像数据分析效率和准确率,我们提出利用模式识别技术对采集的接触网图像数据进行处理,实现智能识别接触网缺陷的目标。
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