基于智能识别与周期检测的钢轨伤损自动预警方法研究

• 作者: 孙次锁 张玉华
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路运输 钢轨探伤 智能识别 周期检测 特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 铁道工程
• 页码范围: 140-146
• 页数: 7页
• 分类号: U216.3
• 字数: 6392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2018.11.020

摘要

目前采用人工回放方式对钢轨探伤车的检测数据进行分析,并与同一线路周期检测的钢轨伤损记录表进行对比,形成当次检测报告,实现钢轨伤损预警.人工回放与对比分析过程效率较低.提出一种基于智能识别技术与周期检测的钢轨伤损自动预警方法,结合线路基础信息数据库,通过对钢轨探伤车检测数据中的超声波反射体进行智能识别,输出超声波反射体的类别与位置,生成含有各类超声波反射体的序列(区段检测数据),基于编辑距离法将区段检测数据与区段标准检测数据(由周期检测数据生成)进行自动对比,形成检测报告,提高了数据分析效率.通过对某铁路集团有限公司5个区段的检测数据进行伤损自动预警测试,将自动预警结果与人工预警结果进行对比,验证了该方法的有效性和高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张玉华	中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所	11	69	4.0	8.0
2	孙次锁	北京交通大学交通运输学院	4	6	2.0	2.0