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公开(公告)号：CN109859120B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910015947.2
申请日：2019-01-08
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度残差网络的图像去雾方法。该方法包括：获取不同场景下的无雾图像，组成无雾图像数据集；提取无雾图像的深度信息，根据无雾图像的深度信息对无雾图像施加不同浓度的雾干扰，得到有雾图像，将根据无雾图像得到的所有有雾图像构成训练数据集；构建多尺度残差网络，在多尺度残差网络中输入训练数据集，对多尺度残差网络进行训练，得到训练完成的图像去雾模型；将待处理的有雾图像输入到训练完成的图像去雾模型，该图像去雾模型输出待处理的有雾图像对应的无雾图像。本发明的方法能够更好地处理不同浓度和不同尺度下的雾图，解决训练数据较少的问题，以较少的训练数据取得更好的效果，适用于不同浓度和不同尺度下的雾图。
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公开(公告)号：CN117606602A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311596747.3
申请日：2023-11-28
Applicant: 京沪高速铁路股份有限公司 , 北京交通大学
Inventor： 杨怀志 , 刘峰 , 侯日根 , 张杰 , 黄永辉 , 管曙刚 , 王舒伦 , 朱星盛 , 李辉 , 肖翔 , 邓健 , 田惠文 , 张春 , 武建新 , 梁荣余 , 蔡重元 , 罗琼 , 耿明
IPC: G01H9/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , B61K9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于光纤传感技术的高铁轨道质量检测方法及系统，涉及轨道质量检测技术领域，包括：对振动信号的时间尺度和频率同时提取，对信号进行滤波处理，可滤除部分白噪声，提高系统信噪比；对滤波完的数据进行两次信号差分处理，消除了白噪声，进一步地提高系统信噪比；对信号进行小波分解，对低频部分进行小波重构，优化系统精确定位特性，可精准确定异常事件发生具体位置；最后进行阈值选择并耦合频谱图峰值点的位置为高铁轨道发生异常的位置并输出结果。提高了信号处理的信噪比，提高了振动信号的时间尺度和频率的提取质量和精准度。
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公开(公告)号：CN111951212A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010269412.0
申请日：2020-04-08
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种对铁路的接触网图像进行缺陷识别的方法。该方法包括：对铁路接触网拍照，获取铁路的接触网的图像数据集，对图像数据集进行扩充处理；基于图像金字塔特征融合构建改进的Faster R-CNN模型，利用扩充处理后的图像数据集对改进Faster R-CNN模型进行训练，得到训练好的改进Faster R-CNN模型；利用训练好的Faster R-CNN模型通过目标检测算法对待识别的接触网的图像数据进行缺陷目标识别，获取图像数据中的缺陷目标。本发明将改进的Faster R-CNN算法应用到铁路接触网的图像数据的缺陷检测中，实现接触网部件缺陷自动识别，提高检测效率。利用无人机拍摄铁路接触网，在不影响线路运行的情况下能够获取图像质量更好的接触网遥感图像，能够避免接触网相互遮挡造成的数据不完整。
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公开(公告)号：CN109859120A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910015947.2
申请日：2019-01-08
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度残差网络的图像去雾方法。该方法包括：获取不同场景下的无雾图像，组成无雾图像数据集；提取无雾图像的深度信息，根据无雾图像的深度信息对无雾图像施加不同浓度的雾干扰，得到有雾图像，将根据无雾图像得到的所有有雾图像构成训练数据集；构建多尺度残差网络，在多尺度残差网络中输入训练数据集，对多尺度残差网络进行训练，得到训练完成的图像去雾模型；将待处理的有雾图像输入到训练完成的图像去雾模型，该图像去雾模型输出待处理的有雾图像对应的无雾图像。本发明的方法能够更好地处理不同浓度和不同尺度下的雾图，解决训练数据较少的问题，以较少的训练数据取得更好的效果，适用于不同浓度和不同尺度下的雾图。
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