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基于传感器信息融合的轨道交通变形监测
文献摘要：
为提升轨道交通变形监测准确度,文中提出基于传感器信息融合的轨道交通变形的监测方法.该方法构建交通轨道变形监测模型,利用离散Kalman滤波算法对轨道震动信号数据实施滤波处理,通过震动信号轨道表面局部变形的冲击引导方法,引导图像传感器展开图像采集,通过对轨道交通变形图像实施纹理特征提取后,采用学习向量量化神经网络实现变形分类,达到监测轨道交通变形目的.实验结果表明:该方法具有较高数据采集能力,冲击引导能力好、误差低、分类准确度高,可有效实现轨道交通变形监测.
文献关键词：
传感器;信息融合;轨道交通变形;Kalman滤波;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
罗鹏
作者机构：
杨凌职业技术学院交通与测绘工程分院,陕西 咸阳712100
文献出处：
引用格式：
[1]罗鹏-.基于传感器信息融合的轨道交通变形监测)[J].信息技术,2022(06):66-71
A类：
轨道交通变形,学习向量量化神经网络
B类：
传感器信息融合,变形监测,监测方法,建交,轨道变形,监测模型,Kalman,滤波算法,震动,号数,滤波处理,轨道表面,局部变形,引导方法,导图,图像传感器,展开图,图像采集,纹理特征提取,用学,采集能力,引导能力
AB值：
0.259761
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