原文传递
铁路轨道异物完整性检测与跟踪算法研究
| 题名： | 铁路轨道异物完整性检测与跟踪算法研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 牛宏侠；张肇鑫；宁正；陈光武； |
| 关键词： | 信息技术；检测与跟踪；像素过滤；轨道异物；BP神经网络-IMM-Kalman |
| 摘要： | 针对野外复杂环境下轨道异物检测不完整问题,提出基于小波变换的像素过滤思想改进GMM,构建背景模型;为解决异物目标实施机动(转弯、加速或突然出现)时跟踪实时性差和准确率低的问题,分析Kalman滤波线性化误差,搭建BP神经网络修正IMM的跟踪模型,实现轨道异物跟踪预测,并推导出非线性Kalman滤波关系.实验表明,改进GMM在正常天气下平均前景误检率降低了24.94个百分点,针对复杂恶劣天气平均前景误检率降低了33.76个百分点;建立BP神经网络-IMM-Kalman滤波模型不仅可以快速准确地对场景中的机动 |
| 期刊名称： | 交通运输系统工程与信息 |
| 出版年： | 2019 |
| 期： | 01 |
| 页码： | 45-54 |
检索历史
应用推荐
