基于YOLO的智能化铁路货车搭扣缺陷检测系统设计与实现

铁路货车列检管理是确保铁路行车安全和货物安全的重要环节,目前列检作业方式以人工检查或人机分工检查为主,检车员劳动强度较高,工作效率低,安全风险高。针对该问题,设计并实现基于YOLOv5模型的智能化铁路货车搭扣缺陷检测系统,通过采用缺陷检测与对比算法,实现搭扣座破、搭扣丢失以及搭扣未扣等缺陷智能检测、隐患自动报警,并在检车结束后自动生成检车报告,方便统计分析。实验结果表明:系统识别精度高,功能完善,可满足铁路货车列检作业的智能检测需求,从而为铁路货车列检作业向智能化发展提供有力的工具。

基于机器视觉的多旋翼无人机飞行偏航控制

为了降低多旋翼无人机飞行偏航控制的超调量,并提升其抗干扰性能,提出基于机器视觉的多旋翼无人机飞行偏航控制方法。首先在无人机下方安装CCD摄像机,用于采集参考目标图像;然后利用针孔模型的相对位置解算算法,计算多旋翼无人机相对位置;最后通过比对计算位置和预先设定位置;判断无人机是否出现偏航现象。如果存在偏航现象,使用无人机姿态估计算法确定偏航角,并通过抗饱和控制器生成偏航控制量,实现对无人机的偏航控制。实验证明,该方法能够有效采集参考目标图像,获取准确的相对位置信息,具有良好的抗干扰性能。