Аннотация В статье представлены алгоритмы совмещения профиля измеряемого рельса с профилем неизношенного рельса. Работа алгоритмов основана на вычислении параметров преобразования, связывающего между собой два профиля, один из которых задан совокупностью точек, а второй-уравнениями линий. Алгоритмы предназначены для измерения износов рельса по данным триангуляционных сканеров на вагоне-путеизмерителе.
Система технического зрения для контроля состояния железнодорожного пути Васин Н.Н., Диязитдинов Р.Р. 410Компьютерная оптика, 2016, том 40, №3 СИСТЕМА ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ПУТИ Н.Н. Васин, Р.Р. Диязитдинов Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики (ПГУТИ), Самара, РоссияАннотация В статье приведено описание системы технического зрения, предназначенной для мони-торинга железнодорожного пути. Описаны основные элементы алгоритма обнаружения ма-ячных меток, которые используются для контроля механических напряжений по длине рельсовой плети. В заключительном разделе статьи описаны особенности, которые встре-чаются в реальных условиях эксплуатации: влияние неоднородностей поверхности катания рельса на работу алгоритма и ложное обнаружение элементов инфраструктуры железнодо-рожного пути, похожих на маячные метки.Ключевые слова: техническое зрение, обработка изображений, видеокамеры, железнодо-рожная инфраструктура, маячные метки.Цитирование: Васин, Н.Н. Система технического зрения для контроля состояния же-лезнодорожного пути / Н.Н. Васин, Р.Р. Диязитдинов // Компьютерная оптика. -2016. -Т. 40, № 3. -С. 410-415. -DOI: 10.18287/2412410-415. -DOI: 10.18287/ -6179-2016. ВведениеПрименение «бесстыкового пути» на сети железных дорог повышает скорость движения, комфорт, снижает износ как подвижного состава, так и рельсов [1]. Однако из-за неравномерности механических напряжений рель-са может произойти его «выброс», что приводит к серь-ёзным авариям [2]. Для обеспечения безопасности дви-жения на железной дороге проводится регулярный кон-троль механических напряжений по длине многокило-метровых рельсовых плетей бесстыкового пути [1].Оценка механических напряжений производиться по смещению рельсовой плети, возникающему, например, при изменении температуры. Смещение определяется по относительному положению рисок (маячных меток), нанесенных на подошве рельса и на специальных шпа-лах, к которым рельс не крепится (рис. 1). Рис. 1. Смещение маячных метокДо настоящего времени оценка смещений участков рельсовой плети проводится ручным способом: на места расположения маячных шпал выезжает железнодорож-ная бригада и производит измерения. Полученные дан-ные анализируются инженерами-путейцами. Каче-ственная оценка смещений совокупности меток на контролируемом участке позволяет специалистам оценить состояние пути и принять меры по выравни-ванию неравномерности механических напряжений рельсов. Значительное время, потраченное на проведе-ние замеров, не отвечает современным требованиям оперативного контроля бесстыкового пути [1,2].Последние несколько лет на железной дороге стали применяться системы технического зрения (СТЗ), уста-навливаемые на специальных путеизмерительных ваго-нах [3, 4]. Обработка информации, полученной с уста-новленных под вагоном видеокамер, направлена на рас-познавание объектов: положения рельса, положения стыковых зазоров, наличие накладок, шпал и т.д.Однако существующие СТЗ не распознают маячные метки на подошве рельса и не определяют их смещение относи...
Modern diagnostic systems used to control railway infrastructure are equipped with technical vision systems. In addition to video recording, these systems perform recognition tasks and measure parameters necessary for the automation of technological processes. One of the existing tasks is to measure the velocity of long objects. Measuring velocity is necessary for slowing down a carriage on a gravity yard, for the formation of an image of extended objects (separate wagons or convoys) that cannot fit into the frame as a whole (the image is formed from fragments of different frames). The article describes the procedure of verifying fragments of images used to measure the velocity of extended objects, which increases noise immunity. The verification procedure improved the existing algorithm based on comparing two adjacent frames to calculate the speed of motion, thus increasing the reliability of measurements.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.