基于机器视觉技术的城市轨道交通列车定位与测速系统研究

摘要

针对现有城市轨道交通列车测速与定位系统存在定位精度差、维护成本高等缺陷,提出了一种基于机器视觉技术的城市轨道交通列车定位与测速方法。首先通过高速工业相机拍摄轨道线路,采用深度学习方法提取轨枕目标,基于YOLO v3算法构建模型,并对列车定位与测速的算法流程进行设计,用以实现对轨枕的计数;然后将轨枕数乘以轨枕间距,得到列车的实时位置;最后将研发出的样机装车,在实际的线路上进行试验。试验结果表明,基于机器视觉技术的城市轨道交通列车定位与测速系统在列车以120 km/h速度行驶时,可实现对列车的连续定位与测速,其精度高于现有的测速设备,可满足城市轨道交通列车的实时定位与测速要求。