【摘 要】
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传统的轨枕识别和定位主要依靠人工判读、图像识别或金属电磁特性判定来实现,这些方法具有效率低,精度差和定位不准等缺点,难以满足高速铁路天窗时间短、维修任务重的需求。为了解决这个问题,采用BP神经网络识别和定位轨枕,该网络具有自我修复和自我认知的能力,可在后续的识别中不断地完善自身的网型,从而逐步降低轨枕的误识率。BP神经网络的自我认知能力还表现在它适用于不同类型的轨道,可根据轨道的类型自动调整网型。在构建BP神经网络时,其难点在于如何实现多个传感器的同步,如何快速训练神经网络和有效降低轨枕误识率。为此,利用
【机 构】
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中铁二院工程集团有限责任公司,四川拓绘科技有限公司
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传统的轨枕识别和定位主要依靠人工判读、图像识别或金属电磁特性判定来实现,这些方法具有效率低,精度差和定位不准等缺点,难以满足高速铁路天窗时间短、维修任务重的需求。为了解决这个问题,采用BP神经网络识别和定位轨枕,该网络具有自我修复和自我认知的能力,可在后续的识别中不断地完善自身的网型,从而逐步降低轨枕的误识率。BP神经网络的自我认知能力还表现在它适用于不同类型的轨道,可根据轨道的类型自动调整网型。在构建BP神经网络时,其难点在于如何实现多个传感器的同步,如何快速训练神经网络和有效降低轨枕误识率。为此,利用
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