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城市轨交列车智能检修中视觉识别技术的运用

时间:2021-11-08作者:郑睿 李峰
本文导读:这是一篇关于城市轨交列车智能检修中视觉识别技术的运用的文章,在轨道交通系统中,伴随着自动化和信息化的深入,丰富的智能化应用给整个系统带来了巨大的变化,对城市轨道交通列车的检修技术也产生了重大影响。

  摘    要: 随着科学技术的发展进步,计算机智能识别技术被广泛应用于各行各业。更广泛的应用也要求它具备更准确、有效的视觉、语言识别能力。文章从技术角度出发,分析视觉识别技术的技术特点和城市轨道交通智能检修系统技术需求,探讨视觉识别技术在城市轨道交通智能检修系统中应用的可行性。在此基础上,研究视觉识别技术在智能车载检修系统和智能轨旁检修系统的应用方案,为例行车辆检修提供高智能、高精度、高效率的解决方案。

  关键词 :     视觉识别;智能检修技术;城市轨道交通;列车检修;

  Abstract: With the development of science and technology, computer intelligent recognition technology is widely used in all walks of life. More extensive application also requires it to have more accurate and effective visual and language recognition ability. From the technical point of view, this paper analyzes the technical characteristics of visual recognition technology and the technical requirements of urban rail transit intelligent check and maintenance system,and discusses the feasibility of the application of visual recognition technology in urban rail transit intelligent maintenance system. Based on the above, the application scheme of visual recognition technology in intelligent onboard maintenance system and intelligent trackside maintenance system is studied to provide high intelligence, high precision and high efficiency solutions for routine vehicle check and maintenance.

  Keyword: visual recognition; intelligent check and maintenance technology; urban rail transit; train check and maintenance;

  0 、引言

  当前,城市轨道交通车辆的运行速度正不断提高,本着对美好生活的向往,乘客不但要求车辆运行更快,还要求更平稳、更舒适的乘车体验。这对车辆运行过程中的稳定性及安全性也提出了更加苛刻的要求。为了保证轨道交通车辆运行的安全性与可靠性,每天例行的车辆检修需要做得更准确、更严格,以确保车辆在运行过程中不发生任何问题。

  随着计算机科学技术的发展,图像识别技术已成为现代工程技术的重要发展方向。通过图像识别系统,可以在线观测轨道交通车辆的外观状态,可以提高车辆外观检测的准确性,以满足列车安全运行的要求。

  1、 视觉识别技术发展现状

  计算机AI识别技术提出时间很早,在20世纪50年代,相关领域就有研究人员提出“人工智能要模拟人类智慧”这一课题,并着手进行相关研究,但之后的研究过程非常曲折。即便是在今天,人工智能识别技术依然缺乏统一的、通用的定义。作为一门通过计算机算法模拟人类的智慧能力、延伸人脑思维功能的学科,简单说就是实现目前还无法不借助人类智慧才能识别的集合体。

  视觉系统是通过计算机智能算法分析目标图像,并且自动生成一个对图像目标的描述。这个描述需要包含图像目标及完成预设任务所需的全部信息。目前LFW人脸数据库算法识别率已达到97%。该算法主要是通过图像处理操作及其识别技术所组成的程序组,对图像进行分析,同时将任务根据需要分解为小任务块。如社交App可以自动识别出照片里的人物。

  视觉识别技术集合了图像处理、行为模式识别、AI等技术,使识别系统能够通过信息收集固件获取若干目标图像,对图像目标的各种特征指标进行测量、处理,并对测量结果给出分析和定量解释,从而做出对目标物体的识别和相应决策。就基本原理而言,语音识别与视觉识别技术基本一致,即通过对相关信息进行实时采集、储存,进而比对、分析,以完成智能识别。
 

城市轨交列车智能检修中视觉识别技术的运用
 

  2、 城市轨道交通列车智能检修技术

  近年来,随着云计算、5G移动通信和大数据等网络技术的发展,人工智能领域的相关技术也迎来了飞跃期,并带动了一些产业的升级。提高产业智能化也是众多科技强国主要的战略发展方向,政府以政策引导和产业升级的方式,吸引优质人才投身于智能化的产业浪潮,为行业发展注入源源不断的动力。在轨道交通系统中,伴随着自动化和信息化的深入,丰富的智能化应用给整个系统带来了巨大的变化,对城市轨道交通列车的检修技术也产生了重大影响。

  城轨列车的检修质量、检修效率和检修水平都对城轨列车运行的安全性与稳定性产生直接影响,尤其是如今的信息时代,这种影响更是如此。对传统的轨道交通列车检修进行智能化升级,可以提高车辆检修质量,对整个城轨系统的智能化和信息化都具有重要作用。结合当前城轨系统的检修情况,充分利用人工智能、图像识别等技术手段,可以实时监控车辆信息,从而推动城轨系统管理的智能化发展[1]。

  轨道交通系统检修工作有着多年积累的经验,通过研究列车故障的检修记录,能够对车辆系统进行优化,当列车运行过程中出现类似的问题,可以参考现有记录,更有效地维护车辆运行状态。

  2.1、 智能管控系统的功能需求

  对目前投入运营的城轨车辆段控制系统的使用状况进行调研可以发现,控制系统的主要功能是收集和处理与列车有关的行车信息和检修情况,目的在于提升检修人员的技术水平和整体的检修效率,保证列车的安全稳定运行。

  首先,对车辆段控制系统进行智能化升级,需要提高编制计划的能力。以准确的车辆状态信息为依据,提高维修计划的准确性,达到提高编制效率的目的。其次,要对检修材料的管理有足够的重视,利用智能管控系统增强检修物资信息的管理,在面对突发状况时,能够及时调集所需的检修物资,及时完成突发状况处置任务,降低事件对轨道交通系统的整体影响。再次,还要关注检修物资的存储条件和相应的替换方案,保证检修质量。最后,还要建立车辆数字信息库,收集并建立完整的车辆信息、生产厂商及检修记录,将检修管理工作数字化,从而提高列车检修的质量。

  2.2、 车辆微机防误闭锁系统的功能需求

  在实际的城市轨道交通车辆检修中,微机防误闭锁系统的主要功能需求建立在其图形模拟技术上,通过利用微机防误闭锁系统的图形模拟能力,对轨道车辆进行模拟检修,可以使车辆的检修工作流程得到更加合理化的设置,也能使后续的轨道交通车辆检测变得更加科学,从而提供更好的理论基础[1]。

  3 、机器人视觉识别系统

  机器人的视觉识别系统是让加载了高分辨率摄像头的机器人进行对象信息采集、信息识别和智能数据分析,取代了肉眼观察、经验判断的人工处理方式。智能视觉识别系统运用了计算机图像识别、人工智能、行为模式识别、信号处理和一体化等前沿数字技术,在机器人识别视觉系统的实际应用中,需要综合考虑目标图像的匹配和处理速度、信息处理量对系统运行速度的影响、识别目标物体尺寸、相机视场范围和相机分辨率、对比度等技术指标。

  当前,城轨系统的设施维护作业仍然需要通过检修人员读取仪表数据并记录设备运行状态,记录形式以纸质记录表为主。检修人员长期从事简单重复的信息识别和判断工作,容易产生疲劳,降低风险敏感性。不同的检修人员在工作能力、工作经验方面的差异,也会对运行数据的判断存在差异。因此,让专业的检修机器人具备视觉识别能力,进行简单、重复的数据采集和分析工作,在提高系统设施维护作业可靠性的同时,也带来以下优势。

  (1)工作过程无物理接触,机器人通过智能的视觉识别系统识别并记录仪表设备运行状况,工作全程不接触仪器设备,免除了日常检修工作对仪器仪表的物理损伤。

  (2)视觉识别范围广。机器人视觉识别系统可以通过摄像头伸缩、变焦等功能获取仪表数据,在受到管线阻挡的仪表或安装高度较高的设备维护工作中,比检修人员人工维护方便了许多。

  (3)工作结果稳定可靠。与人工巡检相比,机器人视觉识别系统可以长时间、不限次稳定地观测仪器仪表数据,不会因为身体或心理上的疲劳影响仪表数据的记录和设备状态的判断[2]。

  4 、视觉识别技术的主要技术难点

  4.1 、采集图像预处理

  目前的仪器仪表数字信息主要有数显式和指针式两种,指针式的仪表数据,需要视觉识别系统采集仪表盘图像,再将彩色图像灰度化,形成可识别的图像状态。在图像的采集过程中,受到图像拍摄角度和光照的影响,原始图像含有很多影响识别精度的干扰因素,如果不进行优化,图像的识别准确率不足五成。通过改进原始图片预处理软件,加入干扰信息筛选算法,能够使图像的识别率大幅提高[2]。

  4.2 、深度学习

  计算机智能视觉识别技术的自我学习过程与人类的学习过程相似,加拿大神经科学家大卫·休伯尔在二十世纪七八十年代通过研究发现了人脑视觉信息处理的机制,并因此获得了1981年诺贝尔奖。他的研究发现,人脑对视觉信息的处理划分为不同的层次;信息通过层次之间的网络结构逐级传递,层级越高,特征的表达越抽象;特征越抽象,越有利于信息的分类处理。因此,视觉信息在人脑中的处理方式不是简单的神经元之间的传递,而是在不同的大脑处理层级之间分类映射,并向更高层传导,最终将具体的视觉形象转化为抽象的特征,由此实现对图像目标的识别[3]。

  计算机智能识别技术的自我学习机制受此启发,获得了巨大的进步。加拿大的杰弗里·辛顿被誉为人工智能领域的三巨头之一,他融合了人脑视觉信息处理机制和计算机自主学习,并提出了“深度学习”的概念:人工智能的神经网络中,多感知层次优于单感知层次,结构更接近生物大脑的感知结构。深度学习机制可以作为一种计算机自主学习特征辨识的方法,将简单的非线性原始数据转化成更高级的抽象概念,通过大量的转换组合,即便是复杂的函数也可以被计算机的人工智能系统学会。总之,人工智能的深度学习,就是让计算机学会一种学习的方式,通过这种学习方式从原始数据中学习不同层级的特征,由此实现对目标的辨识。

  4.3 、图像数据与物体识别

  互联网时代,每天都会产生海量的图片数据,这些图片汇成了一个巨大无比的图片数据库,自动驾驶汽车通过车载摄像头识别道路上的标志、车辆和障碍物,通过智能识别功能对摄像头获取的图片分类识别,就是应用了深度学习的功能。计算机对目标的深度学习,需要使用大量的图片数据开展识别训练以提高识别的精准度,大量的网络图片数据就可以作为计算机深度学习的资料库。

  5 、视觉识别在车辆检修系统应用

  5.1 、智能车载检修系统

  现有的车载智能检修系统应用于列车的日常检修工作,检修系统的性能在列车设计之时就已经固定,因此,在列车的设计阶段,就要提前确定车辆智能检修设备的种类和功能。当前车载智能检修系统的生产厂家正在研制覆盖车门、制动和乘客信息部分的智能系统,系统内通过内置的电流、电压、压力和位置传感器接收列车运行过程中的实时状态信息,通过信号发送装置将原始数据和综合判断结果传送给列车车头内设置的数据接收和数据转换设备。如此一来,列车各个部位的检修数据可以通过各个系统设备发送到车载的数据中心,再统一报送至运行管理系统[1]。

  车载智能检修系统为列车检修提供了基础数据信息,能提高日常列车检修工作的效率。但车载智能检修系统对车辆的硬件配置要求很高,为实现智能检修,还需要与列车其他子系统联动配合。

  5.2 、智能轨旁检修系统

  智能轨旁检修系统也是用于车辆的常规检修,智能设备布置在车辆轨道旁,在项目建设阶段设置完毕,通过车外的视角对车辆外观状态进行视觉识别,与智能车载检修系统互补,形成完善的智能检修体系。智能轨旁检修系统由视觉识别模块、数据服务器、防火墙、信息处理云平台和客户终端组成。视觉识别模块主要包括图像识别、温度识别和声纹识别模块[1]。

  其中,图像识别功能需要有列车设备参数数据库的支撑,数据库包含车辆主要外观尺寸、走行部、车体轮廓尺寸限值和允许偏差对应的文字信息,通过图像、温度和声纹多角度监控列车运行过程中各车辆子系统的运行状态。

  智能轨旁检修系统的视觉识别模块负责采集检测对象的原始数据,并对数据进行分析和计算;数据服务器汇总、存储检测数据,所有数据信息上传至信息处理云平台;防火墙用于保护各部分的数据通信安全,防止未经授权的数据截留;客户终端包括轨道系统运行管理中心计算机、移动客户端,经过访问授权的使用人员,可以通过客户终端访问检修数据库,接收和查看系统实时数据、历史记录和报警信息。

  智能轨旁检修系统是由若干独立的信息识别单元集成的综合系统,不同的信息识别单元分别收集列车的车号、车身外观、轮对尺寸、踏面、走行部温度、闸片、受电弓等列车部件的尺寸、温度和声纹信息,各个识别单元各司其职,完成对车辆车体、轮对、受电弓、走行部、牵引电机、制动系统的运行监测,及时发现车辆部件温度、声音的异常,第一时间向管理人员发出警报。

  6 、结语

  随着科技的发展,各项尖端科技逐渐应用于民用领域,为人民提供更美好、便捷的生活。城市轨道交通运输系统已成为大城市居民日常出行的重要方式之一。作为交通运输服务行业,安全是永恒不变的主题。通过设置具备视觉识别功能的智能检修系统,实现车辆检修的智能化,能极大地提升车辆检修管理的科学性,提升车辆检修工作的质量和时效性,为旅客出行提供更加安全、舒适的运输服务。

  参考文献

  [1]李阿敏,李会立,汪普义.智能检修技术在城市轨道交通列车检修中的应用[J]交通世界, 2020(34);22-23,32.
  [2]金伟民视觉识别技术在智能化设施运维领域的应用[J]安装, 2019(9):25-27.
  [3]周奇丰视觉识别在自动驾驶中的应用[J]汽车实用技术, 2020(22):29-31.

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