吴铮
- 作品数：6 被引量：4H指数：1
- 供职机构：中南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 一种三点式轨道不平顺测量装置
- 一种三点式轨道不平顺测量装置，包括供电系统和数据采集分析系统，还包括测量安装架、与所述供电系统和数据采集分析系统连接的测量传感器，所述测量安装架上设有多个测量点，每个所述测量点上安装有测量传感器，本实用新型测量方式机动、...
- 吴湘华曹宏宇应立军谭敦枝彭彪孔德宇吴志强吴铮何恩腾付艺超
- 文献传递
- 基于多目标级联深度学习的无砟轨道板表面裂缝测量
- 2023年
- 轨道板劣化严重程度判识是工务养维的重要基础,而裂缝识别与宽度的精确测量是判识劣化程度的重要依据。基于传统机器视觉的轨道板裂缝判识易漏检、错检,复杂背景条件下检测精度较低,计算成本较高。现有深度学习方案虽然提升了检测精度,但存在单一模型处理效率低,多裂缝目标分割粗糙等问题。本文提出一种基于深度学习的多目标级联算法,通过图像分类网络、实例分割网络和正交投影法的级联处理和特征传递,实现针对高速铁路无砟轨道板裂缝的精细化测量。该算法首先基于图像分类网络快速筛选巡检数据并捕获含裂缝图像;然后基于实例分割网络从图像分类网络的输出中逐像素地分割出独立的裂缝目标的边界,并作为正交投影法的输入;最后基于正交投影法沿裂缝边界提取单像素骨架及轮廓并计算连续宽度。研究结果表明:所提出的多目标级联算法的平均精度(AP)达到70.7%,相较于传统像素级的深度学习模型(Mask R-CNN)提升23.6%;综合处理效率达到63.44FPS,达到单一SOLOv2网络的3.6倍,有效克服了单一分割模型对健康图像的冗余计算。进一步地,多目标级联算法的裂缝宽度测量范围是传统人工测量方法的1.15倍且标准差更小,有效地解决了传统人工局部测量导致的宽度突变。此外,基于研究成果统计得到了无砟轨道板裂缝的宽度分布,可以作为裂缝的发展预测及轨道结构科学养维的潜在指标。
- 王卫东吴铮吴铮彭俊胡文博彭俊王劲冉志发袁啸
- 关键词：铁道工程正交投影
- 一种多测点浮动定位表面不平顺测量方法
- 一种多测点浮动定位表面不平顺测量方法，其包括安装基准，支承定位机构，多个测量(点)机构，供电系统，数据采集分析系统及与所述供电系统和数据采集分析系统连接的测量传感器，所述测量安装基准上安置有多个具有确定位置关系的测量机构...
- 吴湘华曹宏宇应立军彭彪孔德宇吴志祥吴铮何恩腾付艺超
- 基于深度级联学习的高速铁路无砟轨道板裂缝精细化检测研究
- 裂缝识别及几何形状测量是轨道板劣化程度判识的重要依据,因此高效精确的轨道板伤损检测是日常工务检测的重要组成部分。近年来,基于深度学习方法的裂缝检测技术在土木、交通领域已成为研究热点,但在识别精度、处理效率和几何特征量化等...
- 吴铮
- 关键词：图像形态学
- 一种多测点浮动定位表面不平顺测量方法
- 一种多测点浮动定位表面不平顺测量方法，其包括安装基准，支承定位机构，多个测量(点)机构，供电系统，数据采集分析系统及与所述供电系统和数据采集分析系统连接的测量传感器，所述测量安装基准上安置有多个具有确定位置关系的测量机构...
- 吴湘华曹宏宇应立军彭彪孔德宇吴志祥吴铮何恩腾付艺超
- 文献传递
- 基于宏微观耦合深度学习的高速铁路无砟轨道板表面裂缝精细化测量被引量：4
- 2022年
- 提出一种基于宏微观耦合的深度学习算法,实现对复杂图像背景下高速铁路无砟轨道板裂缝宽度的精细化测量。该算法依次从宏观区域、微观边界和几何特征3个层面捕捉裂缝特征并传递处理结果,形成从输入无砟轨道板巡检图像到输出裂缝宽度测量值的精细化映射。首先,在宏观区域层面采用深度目标检测网络预提取裂缝区域,减少与裂缝相似的非目标区域的噪声和污损。然后,在微观边界层面采用深度语义分割网络逐像素地判识裂缝边界。最后,在几何特征层面采用改进的正交投影法计算沿裂缝边界分布的连续宽度,并统计裂缝的最大宽度、最小宽度、平均宽度、中值宽度和标准差等特征指标值。研究结果表明:在复杂图像背景下,基于宏微观耦合的深度学习算法与U-Net等单一像素的算法相比,裂缝边界判识精度提高约15%,达到84.57%;与传统正交投影法相比,裂缝连续宽度的标准差降低90%,裂缝宽度测量的离散性显著降低。研究成果能够更好地适用于噪声、污损等复杂图像背景下高速铁路无砟轨道板裂缝测量,并可得到更接近真实的裂缝宽度。
- 胡文博王卫东汪雯娟彭俊彭俊王劲吴铮
- 关键词：机器视觉
