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公开(公告)号:CN114638895B
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202210296797.9
申请日:2022-03-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种道岔识别方法、系统、轨道清洁车,该道岔识别方法通过获取轨道的红外图像,对红外图像依次进行预处理、边缘检测、轨道轮廓筛选、霍夫变换,从而得到轨道线条图像,再对轨道线条图像进行轨道线拟合并进行卡尔曼滤波,由于当前轨在红外图像上位置固定,从而可以根据卡尔曼系数来确定道岔存在,然后通过位置偏移信息以及三角测量原理确定道岔的位置,本发明的道岔识别系统实现了上述道岔识别方法,本发明的轨道清洁车搭载了上述道岔识别系统。本发明具有简单可行、运算量小、可靠性好等特点。
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公开(公告)号:CN116664906A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310352328.9
申请日:2023-04-03
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种现代有轨电车槽型轨道岔自动识别方法及系统,该方法包括下述步骤:逐帧分解槽型轨道视频流并进行图像预处理,得到预处理后的槽型轨道岔图像;基于YOLOv5网络构建并训练图像检测网络,图像检测网络包括输入端、骨干网络、特征融合部分和回归函数,输入端采用YOLOv5网络的图像输入端,骨干网络采用PP‑LCNet模型,特征融合部分采用双向加权特征金字塔网络,回归函数采用EIoU损失函数;标注图像的道岔类型,形成图像数据集,将新采集的槽型轨道岔的图像输入训练后的图像检测网络,得到道岔标注框图及道岔类型。本发明对目标所检测道岔的区域进行辅助精准定位,提高对道岔的识别速度、识别率以及识别的准确率。
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公开(公告)号:CN114638895A
公开(公告)日:2022-06-17
申请号:CN202210296797.9
申请日:2022-03-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种道岔识别方法、系统、轨道清洁车,该道岔识别方法通过获取轨道的红外图像,对红外图像依次进行预处理、边缘检测、轨道轮廓筛选、霍夫变换,从而得到轨道线条图像,再对轨道线条图像进行轨道线拟合并进行卡尔曼滤波,由于当前轨在红外图像上位置固定,从而可以根据卡尔曼系数来确定道岔存在,然后通过位置偏移信息以及三角测量原理确定道岔的位置,本发明的道岔识别系统实现了上述道岔识别方法,本发明的轨道清洁车搭载了上述道岔识别系统。本发明具有简单可行、运算量小、可靠性好等特点。
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