【摘 要】
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脱离了电气集中控制范围的铁路专用线区段称为“铁路专用线非电气化区段”。该区段缺少电气化改造,无法像常规的电气化区段一样实现调度集中,但是铁路相关部门出于安全和管理的需要,不能像以前单纯依赖人工确认列车在轨状态,因此急需寻找一种技术方案解决专用线非电气化区段的列车不可视化问题。基于以上目的,本文研究内容如下:第一,本文通过对现有列车定位方式进行分析对比,从实际情况出发,在经济效益最优和数据准确有效的
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脱离了电气集中控制范围的铁路专用线区段称为“铁路专用线非电气化区段”。该区段缺少电气化改造,无法像常规的电气化区段一样实现调度集中,但是铁路相关部门出于安全和管理的需要,不能像以前单纯依赖人工确认列车在轨状态,因此急需寻找一种技术方案解决专用线非电气化区段的列车不可视化问题。基于以上目的,本文研究内容如下:第一,本文通过对现有列车定位方式进行分析对比,从实际情况出发,在经济效益最优和数据准确有效的双重驱动下,最终选择基于视频的定位方式,并进行了整体方案设计。概括来说,整个列车可视化定位系统分为数据采集模块,列车定位模块,后台系统模块和前端展示模块四个模块。第二,将列车定位任务拆分为目标检测和目标跟踪两个任务。通过分析对比各类深度学习算法的优缺点,根据算法的应用场景,结合实际需求,目标检测和目标跟踪分别采用YOLOv5算法和Deep SORT算法。最终将列车在图像和视频中的位置映射到现实空间中实现定位。第三,根据整体方案设计,选取了适宜的实例分析场地。具体实施时,首先根据现场条件限制以及数据采集需求制定铁路沿线摄像头全景覆盖部署方案,对列车原始视频信息进行采集,并将采集信息传输至定位系统。定位系统基于YOLOv5算法以及Deep SORT算法实现铁路场景下的列车位置实时检测和跟踪,并将结构化的数据传入后台系统进行存储。后台系统将数据传输至前端可视化系统,实现列车位置的可视化实时展示。本文为铁路运输企业管理者提供了解决铁路专用线非电气化区段列车定位及可视化问题的新思路,理论上具有实际应用价值,可在本文整体思路上继续探索实施。
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