动车组走行部的安全是动车组运行安全的重中之重,针对动车组列车在运用中存在的走行部螺栓松脱隐患,螺栓的紧固防松至关重要,安全责任重大。采用更加先进的“技防”手段来提升检测效率,从防松脱预警角度出发,结合RFID(Radio Frequency I...动车组走行部的安全是动车组运行安全的重中之重,针对动车组列车在运用中存在的走行部螺栓松脱隐患,螺栓的紧固防松至关重要,安全责任重大。采用更加先进的“技防”手段来提升检测效率,从防松脱预警角度出发,结合RFID(Radio Frequency Identification)技术,通过信息化、系统化等措施,达到动车组走行部关键部件螺栓防松脱预警的目的,满足国家关于信息系统安全方面的有关政策要求,切合铁路信息安全系统建设要求及特点。整个系统融入敏捷软件开发思想,采用面向框架的应用平台开发模式,做到了应用系统体系结构的复用。经过实车检测试验,运行效果良好,可以将本系统作为通用预警方案推广应用。展开更多
提出基于分块LBP-TOP(Local Binary Patterns from Three Orthogonal Planes)特征和改进的加权稀疏表示分类解决微表情识别与专用线车辆状态检测问题。首先利用LBP-TOP特征描述符对从分块图像中选择出的有效块进行提取特征,将提取的特...提出基于分块LBP-TOP(Local Binary Patterns from Three Orthogonal Planes)特征和改进的加权稀疏表示分类解决微表情识别与专用线车辆状态检测问题。首先利用LBP-TOP特征描述符对从分块图像中选择出的有效块进行提取特征,将提取的特征作为字典,采取加权稀疏表示(Weighted Sparse Representation,WSRC)和对偶增广拉格朗日乘子法(Dual Augmented Lagrange Multiplier,DALM)相结合的算法(WSRC_DALM)进行稀疏表示分类;然后利用不同尺寸的块划分图像,选择有效块提取特征,特征融合后参与分类。在CASMEⅡ与SAMM表情数据库上采用"留一人交叉验证"(Leave One Subject Out, LOSO)的分类方法进行5分类,得到的识别率分别达到了77.30%与58.82%,在车辆状态检测检测数据库上的实验达到了84.60%的检测率。实验结果表明了所提出算法的有效性。展开更多
文摘动车组走行部的安全是动车组运行安全的重中之重,针对动车组列车在运用中存在的走行部螺栓松脱隐患,螺栓的紧固防松至关重要,安全责任重大。采用更加先进的“技防”手段来提升检测效率,从防松脱预警角度出发,结合RFID(Radio Frequency Identification)技术,通过信息化、系统化等措施,达到动车组走行部关键部件螺栓防松脱预警的目的,满足国家关于信息系统安全方面的有关政策要求,切合铁路信息安全系统建设要求及特点。整个系统融入敏捷软件开发思想,采用面向框架的应用平台开发模式,做到了应用系统体系结构的复用。经过实车检测试验,运行效果良好,可以将本系统作为通用预警方案推广应用。