改进YOLOv3模型的铁路异物入侵识别算法

异物入侵影响列车行车安全,严重时会造成事故伤亡.针对现有铁路异物入侵识别准确率不高、实时性较差等问题,提出了一种改进YOLOv3模型的异物入侵识别算法.首先,利用逆透视变换确定轨道位置并划分危险区域,为后续的异物识别提出基础.然后采用K-means++聚类算法选取适合本文数据集的先验框尺寸,使先验框与特征图层更加契合,提升对铁路异物的定位能力.同时用MobileNetv2作为特征提取网络以减少模型参数量,提高识别的速度.最后,用改进的YOLOv3算法对危险区域进行异物识别.实验结果表明：本文算法在铁轨异物数据集上的平均识别精度达到89.23%,较传统YOLOv3算法高出9.73%,帧速率由20 f·s-1提高到54.3 f·s-1,有效提高了铁路异物入侵识别的实时性和准确率.     

一种应用AD7715进行应变测量的方法

兰州铁道学院自动控制研究所牛宏侠魏宗寿下转第６１页为配合电液伺服协调加载控制系统的研究，我们开发了智能Ａ／Ｄ转换装置，用于应变测量。与电阻应变仪相比，它更适用于系统功能的完善，且体积小，便于携带，即插即用，发展前景广阔。除了用于应变测量外还可以用于其它数据采集系统。在智能Ａ／Ｄ转换装置中，我们选用了美国ＡｎａｌｏｇＤｅｖｉｃｅｓ公司生产的高精度的串行模数转换器ＡＤ７７１５。１ＡＤ７７１５简介ＡＤ７７１５为１６位不失码的高精度Ａ／Ｄ转换器，Σ－Δ转换结构，通过噪声整形和数字滤波增加分辨率，三线串行接口，内部有自校正电路，可对零点漂移和增益误差进行校正，增益可选择１、２、３２、１２８四种，３Ｖ或５Ｖ供电，功耗低，成本低，噪声小，工作环境温度在－４５ＯＣ和８５ＯＣ之间，抗干扰能力强。ＡＤ７７１５内部有四个寄存器，通讯寄存器中写入的数据决定下一步操作是对哪一个寄存器进行操作，是读操作还是写操作，同时可设置片内放大器增益。设置寄存器是只读的８位寄存器，它控制着ＡＤ７７１５的校正、输出率、单／双极性、缓冲态以及滤波同步的设置。数据寄存器是１６位只读寄存器，它存储最近一次的转换结果。测试寄存器用来测试设备。ＡＤ７７１５有三...     

基于改进暗通道先验的沙尘图像清晰化算法

针对户外成像设备获取的沙尘图像存在色调偏黄、色彩不丰富及清晰度较低等问题,提出一种基于改进暗通道先验的沙尘图像清晰化算法.对图像偏色的问题,首先对高斯模型进行改进,采取自适应归一化方法调整图像暗部像素,并加权融合基于灰度世界的颜色校正方法,从而去除色偏影响;然后利用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法进行色彩恢复;对处理后存在的薄雾影响,基于暗通道先验方法重新选取大气光值,并对暗部像素进行亮度补偿;最后针对图像饱和度不足和对比度低的问题,将图像映射到HSI空间,分别利用自适应调整函数和改进双伽马校正算法进行提升.实验结果表明,该方法不仅能有效校正色偏,更好提升图像对比度及清晰度,且对图像色彩丰富度提升效果明显,可提高户外成像设备的图像质量.