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为实现高速铁路周界侵限检测系统自动识别轨道区域的功能,提出了一种自适应的图像分割与识别算法。计算了每个场景的直线特征极大值以调节自适应参数,提出了新的基于边界点权重及区域面积的聚类组合规则,将碎片化区域快速组合成局部区域;简化了卷积神经网络,通过对卷积核进行预训练并在损失函数中增加稀疏项来提高特征图的差异性。在不使用显卡的前提下,对比实验结果表明所提算法的像素准确率最高(95.9%),计算时间最短(2.5 s),网络参数约为0.18×10~6个,在分割精准度、识别准确率、计算时间、人工操作复杂度和系统硬件成本等之间找到了有效平衡点,提高了铁路周界侵限检测系统的自动化程度和工作效率。 相似文献
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冗余结构的电力机车自动过分相方案设计 总被引：2，自引：0，他引：2
分析了电力机车目前两种车载自动过分相系统的弊端,通过冗余监控装置和地感器两个独立的信息源,采用双机并联结构,使原有系统的优点得以互相补充,既为自动过分相提供了准确的位置信息,又保证了操作过程的平稳性.文中通过理论计算得出基于冗余结构的混联系统的失效率仅为原有系统的1/40,可靠性明显提高,同时,现场试验也说明了该系统极大提高了自动过分相过程中列车定位的准确度,为电力机车准确完成自动过分相提供了可靠保证. 相似文献
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