高速铁路列控系统车载模式显示识别研究

• 作者: 付强 甘庆鹏 袁磊
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 列控系统 CTCS 图像识别 支持向量机 改进的粒子群算法
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 铁道通信信号
• 页码范围: 92-97
• 页数: 6页
• 分类号: U238|TP391.43
• 字数: 4781字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2016.03.001

摘要

高速铁路列车运行控制系统车载设备通过人机界面(DMI)图像显示和按键点击等方式和司机进行交互。通过 DMI 信息自动识别实时获取列控车载设备工作模式，对实现车载设备状态监控、自动测试等，均具有重要意义。本文基于支持向量机(SVM)和粒子群算法(PSO)等方法，对在 DMI 上显示的列控车载工作模式的分类识别进行研究。在对 DMI 图像进行预处理得到包含车载工作模式的图像区域后，首先对图像采用2DPCA 方法进行降维并提取特征，然后采用支持向量机(SVM)进行训练和学习，其中 SVM 参数的优化采用改进的粒子群算法(PSO)。仿真实验表明，经过训练后的分类器可快速准确识别 DMI 显示的车载工作模式，平均识别率达到98.3%。该方法对 DMI 其它显示信息的识别具有参考意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁磊	北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室	22	164	7.0	12.0
2	付强	北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心	7	21	3.0	3.0
3	甘庆鹏	北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心	3	9	2.0	3.0