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一种基于BP神经网络的轨枕定位方法

2021-09-08王国祥陈海军郑子天

铁道勘察 2021年4期

赵 龙 王国祥 刘 畅 陈海军 郑子天

(1.中铁二院工程集团有限责任公司,成都 610031; 2.四川拓绘科技有限公司,成都 610031)

1 概述

轨道的平顺性检测是高速铁路轨道精调的关键环节之一,而铁路轨道检查仪(以下简称轨检仪)是检查铁路平顺性的重要设备[1]。随着技术的发展和新设备的应用,轨检仪已经从静态测量转化为动态测量,并初步实现从理论研究到产品的转换。目前比较成熟的产品有SGJ-T型惯导轨检仪和基于惯导定位和多种传感器组合的轨道检测仪,这些惯导轨检仪的应用,大大提高了轨道测量的效率和精度。轨枕识别器是轨检仪的重要部分,可实现对病害轨道的快速查找和定位,并指导高速铁路无砟轨道的精调[2]。

轨枕识别研究方法主要分为2类:①基于图像处理和模式识别的方法;②基于轨枕或扣件本身的物理特征的方法。其中,基于图像识别的方法是根据轨枕图像的特征(如图像的灰度、直方图或边缘特征),通过模式识别或人工判读的方法对采集图像进行分析,归纳和聚类,最后将图像和里程进行关联,以实现轨枕的识别和定位[3-9];基于轨枕本身物理特性的识别方法主要利用轨枕物理特性,如利用道钉,扣件等金属的电磁特性或者轨枕的光谱特性等[10-14]。这两类方法都有其固有缺陷,其中,基于图像处理的方法对光线要求比较苛刻,在夜晚或光线比较暗的隧道无法获取清晰的轨道图片,并且图像处理速度慢,无法满足实时识别的要求;而基于物理特性的轨枕识别方法对传感器的安装位置和轨道的状态有严格要求,且电磁干扰对识别结果影响较大[15]。……

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