一种可测量的道岔表观病害智能识别方法技术

技术编号:45849145 阅读:15 留言:0更新日期:2025-07-19 11:10
本发明专利技术实施例公开了一种可测量的道岔表观病害智能识别方法,使用轨道检测车获取基本轨和尖轨的顶部图像和斜向图像,将顶部图像输入至顶宽分析模型中,顶宽分析模型包括尖轨识别模块和顶宽识别模块,尖轨识别模块用于识别出尖轨轮廓,顶宽识别模块根据尖轨轮廓确定预设宽度的尖轨位置,高差分析模型包括图像变换模块和高差计算模块,图像变换模块将斜向图像变换为侧向图像,高差计算模块确定尖轨和基本轨在预设高度差处的位置,将顶宽分析模型和高差分析模型的输出位置数据进行比较,当两个位置数据不一致时,输出病害识别结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种道岔表观病害识别领域,具体涉及一种可测量的道岔表观病害智能识别方法


技术介绍

1、道岔是铁路轨道系统中的关键线路分岔装置,旨在解决列车在多轨道网络中的路径选择问题。它具有构造复杂、使用寿命短、部件数量多、限制列车速度等特点,作为轨道薄弱环节,其性能直接影响线路通过能力、轮轨关系以及维护成本。

2、尖轨是道岔转辙器中的重要部件,依靠尖轨的扳动,将列车引入正线或侧线方向,它是道岔的关键所在。在列车通过尖轨时,会产生很大的横向冲击力以及纵向冲击力,因此尖轨常会发生病害现象,例如,尖轨的磨损与变形、尖轨与基本轨不密贴、尖轨与滑床板不密贴等,这些问题都会加速尖轨的磨损和报废,可能导致列车运行时动力响应过大,导致动态不平顺,影响列车过岔时的安全性、稳定性和舒适度。

3、尖轨相较于基本轨需要具有一定的降低值,列车在通过道岔时,尖轨尖端的降低值(例如23mm)是为了确保车轮能够逐渐增加与尖轨的接触面积,从而平稳地转移荷载,如果尖端没有适当的降低值,车轮会在尖轨尖端产生剧烈的冲击;而在尖轨具有一定宽度的位置处(例如20mm),基本本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种可测量的道岔表观病害智能识别方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述尖轨识别模块包括特征提取单元和轮廓预测单元,所述特征提取单元采用U-Net结构,各层编码器的输出特征传输至同层的解码器以及跨层传输至不同层的解码器,所述解码器对输入特征依次通过边缘感知注意力模块、转置卷积层、双线性插值层、细化卷积层后输出轮廓特征,所述边缘感知注意力模块对来自上一层解码器的特征进行Sobel边缘提取输出边缘特征,对来自编码器的特征进行内容特征提取输出内容特征,根据所述边缘特征和所述内容特征计算注意力权重,并根据所述注意力权重进行特征加权输出增强特...

【技术特征摘要】

1.一种可测量的道岔表观病害智能识别方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述尖轨识别模块包括特征提取单元和轮廓预测单元,所述特征提取单元采用u-net结构,各层编码器的输出特征传输至同层的解码器以及跨层传输至不同层的解码器,所述解码器对输入特征依次通过边缘感知注意力模块、转置卷积层、双线性插值层、细化卷积层后输出轮廓特征,所述边缘感知注意力模块对来自上一层解码器的特征进行sobel边缘提取输出边缘特征,对来自编码器的特征进行内容特征提取输出内容特征,根据所述边缘特征和所述内容特征计算注意力权重,并根据所述注意力权重进行特征加权输出增强特征。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述轮廓特征输入至所述轮廓预测单元,所述轮廓预测单元包括并行的语义分割路径和边缘强化路径,所述轮廓特征分别经过语义分割路径和边缘强化路径后进行融合输出所述尖轨轮廓,所述轮廓特征在所述语义分割路径中依次经过分阶段多次卷积操作后输出尖轨轮廓概率,所述轮廓特征在所述边缘强化路径中依次经过深度可分离卷积、残差块、深度可分离卷积后输出距离场图。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述顶宽识别模块包括轮廓参数化单元、宽度计算单元、宽度匹配单元,所述轮廓参数化单元用于将所述尖轨轮廓转化为尖轨轮廓点序列,所述宽度计算单元根据所述尖轨轮廓点序列确定轮廓各点的宽度数组,所述宽度匹配单元根据所述宽度数组确定预设宽度的轮廓点。

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【专利技术属性】
技术研发人员:原军锋吴迪王哲峰朱鹏涛杨龙
申请(专利权)人:南京城铁信息技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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