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机器视觉与铁路安全的未来-如何减少列车事故

2015-12-1 16:38:23 4035 机器视觉

0 ` 对更安全铁路的需求美国Lac Megantic 和Bronx Metro-North两起铁路事故，一共造成了51人的死亡，激发了针对铁路安全性改进的紧急呼吁。事故调查后发现，这两起事故很大程度上是可以避免的，因此，人们亟待更加有效的安全检测手段。在Bronx Metro-North铁路出轨后，美国的议员提议联邦铁路管理局，要求在所有的列车上安装高速摄像机，来记录司机的行为、不安全的铁轨情况和可能发生的事故。仔细检查列车和铁路是否损伤是铁路安全的关键，并可预防进一步灾难性事故发生。自动检测意味着更高的效率美国联邦铁路管理局的安全性分析办公室调查表明，铁轨缺陷是导致铁路事故的第二大原因。为什么呢？历史上铁路检测行业中检测设备的状况都包含通过人工检测的步骤。因此，这类检测耗时、昂贵，且不能达到更高的安全标准。在Lac Megantic的案例中，事故调查发现有18项关键因素导致这场灾难，包括严格铁轨边角剪切范围要求、铁路铁轨亟待更频繁的检测。而对于利润率越来越紧的铁路行业，这些都是挑战。经常检测铁路需要更多设备的服务、成本和时间，并且检查的质量和范围存在短板。机器视觉提供解决方案机器视觉技术为铁路自动监测系统提供了一种可能，系统通过使用多种成像技术可以记录和报告列车、铁轨和基础设施的状况，如图1所示。通过检查铁轨、机车和车辆的缺陷可以提高铁路安全性、可靠性和服务质量。图1机器视觉与铁路检测对这一领域需求研发了高速铁路路轨磨耗实时检测系统，该系统是应用于普通铁路、高铁、地铁、城铁等多种环境下的车载路轨状态监测系统，系统依据光学测量方法对路轨的状态进行检测与评估，主要对路轨磨耗、伤损等情况进行数据还原，为维护铁轨线路运行安全提高检测效率提供可靠的保障。机器视觉技术使铁路检测自动化，提高了检测的质量和速度，同时降低了整体成本。机器视觉技术为智能交通运输系统提供了快速的自动检测、评估、记录和传输关于铁路设备和部件的各种详细信息。 ` 1
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