车辆检测与分类
车辆检测与分类（精选10篇）
车辆检测与分类 第1篇
在对工程车辆故障调查统计分析中发现液压系统泄漏故障占20%～30%, 因此液压系统的泄漏已成为工程车辆的主要故障。
工程车辆液压系统的泄漏有固定密封处泄漏和运动密封处泄漏, 固定密封处泄漏的部位主要包括缸底、各管接头的连接处等, 运动密封处主要包括油缸活塞杆部位、多路阀阀杆等部位。工程机械车辆液压系统从油液的泄漏上也可分为外泄漏和内泄漏两种情况。内泄漏指液压元件内部有少量液体从高压腔泄漏到低压腔, 由于高低压腔的压力差的存在以及密封件失效等原因, 使液压油在系统内部由高压侧流向低压侧, 主要影响液压缸的技术性能, 使之出现动力不足、运动速度缓慢和工作不平稳等现象;外泄漏指有少量液体从液压元件内部泄漏到液压元件外部, 外泄漏液压油从系统泄漏到环境中, 将导致环境的污染和能源的浪费。
液压系统中许多元件存在相对运动, 零部件间存在间隙密封, 由于加工和装配误差、磨损不均匀及元件在工作中发生变形所产生的缝隙导致摩擦磨损逐渐增大, 压力油流过缝隙时, 就会引起泄漏。液压系统中主要的缝隙可归结为以下几种:楔形缝隙, 主要是两配合面间平行度低、磨损不均或装配不当引起的;环形缝隙, 主要是在柱塞和柱塞孔之间、换向阀的阀芯与阀体之间以及液压缸活塞与缸体之间等配合处;圆环形平面缝隙;平行平面缝隙, 如齿轮泵与泵体内孔间的缝隙、齿轮侧面与侧板间的缝隙等。
壳体的泄漏主要发生在工程车辆铸件或焊接件上, 是由铸造或焊接时产生的缺陷在液压系统的压力脉动或冲击振动作用下逐渐扩大引起的。
密封件的损坏或密封作用的降低, 造成工程车辆液压油液泄漏。其主要原因有:密封件的材料或结构类型与使用条件不符;密封件失效;密封件压缩量不够;密封件老化、损伤;密封件的几何尺寸不合格;加工质量低劣, 非正规合格产品;密封件的硬度、耐压等级、变化率和强度范围等指标不符合要求;密封件寿命到期未及时更换;密封件安装不当或密封垫老化。
二、车辆液压系统的泄漏故障及其危害
随着国民经济的迅速发展, 工程车辆的品种和数量越来越多, 对工程车辆的要求也越来越高。液压传动以运动传递平稳、均匀, 容易获得大的力和力矩, 单位功率质量轻、体积小、结构紧凑, 反应灵敏、操作简单, 易于实现自动化, 自动润滑, 标准化程度高, 元件寿命长等优点, 被广泛应用于工程车辆中。
工程车辆液压系统中的液压油在液压元件 (包括管道) 的容腔内流动或暂存, 循环的液压油应该在规定的容腔内流动。然而, 由于压力、间隙等原因, 会有少量液压油越过容腔边界流出。液体的“越界流出”现象称为泄漏。单位时间内漏出的液体体积称为泄漏流量, 简称泄漏量。
液压系统泄漏是目前工程车辆在使用中普遍存在的故障现象, 尤其是在液压系统中更为严重, 主要是由于液体在液压元件和管路中流动时产生压力差及各元件存在间隙等引起泄漏。另外, 恶劣工况条件也会对工程机械的密封产生一定的影响。泄漏的存在对液压系统及工程车辆的工作造成危害, 如使液压系统压力调不高, 工作能力降低;执行机构的运动速度不稳定;液压系统泄漏影响着系统工作的安全性, 液压系统一旦发生泄漏, 将会引起系统压力建立不起来, 液压系统工作效率降低、油液温度升高, 造成油液浪费、污染周围环境、增加机器的停工时间、降低生产率、增加生产成本及对产品造成污损, 还会造成环境污染, 影响生产甚至产生无法估计的严重后果。有可能引起液压系统甚至整个机械控制失灵;甚至引起火灾。
车辆检测与分类 第2篇
超重型车辆液压系统综合检测设备的研发与应用
在众多国家重点工程项目建设过程中,都会有大型设备和物资需要使用专业设备进行运输,这种特殊运输不仅需要制定复杂的运输方案,而且对运输设备自身的`安全性能有较高要求,如何对大型物资和超限运输车辆液压系统进行检测维护是保证设备安全的关键,本文重点介绍了这种国内首创的专业技术及其检测工具的开发和使用程序.
作 者：张保民 作者单位：中国远洋物流有限公司安全技术部刊 名：城市建设与商业网点英文刊名：CHENGSHI JIANSHE YU SHANGYE WANGDIAN年，卷(期)：2009“”(16)分类号：U4关键词：超重型车辆 检测设备 研发应用
车辆维修的分类及其主要性能要求 第3篇
【关键词】车辆维修;分类;性能要求
在日常生活中，车辆的修理要秉持视清修理的维修原则，换言之，就是根据对车辆进行全方位的总体检测，并对所出现的故障问题进行总体的诊断剖析，按照其归属的作业范围以及需要修整的程度制定合理有效的维修方案，既要防止维修不到位或拖延维修时间而造成的车损恶化，也要防止过度维修或提前预防而造成的资金和材料构件的浪费。
1.车辆修理分类
车辆修理按作业范围分为车辆大修、总成大修、车辆小修、零件修理。
1.1车辆大修
车辆大修是新车和经过大修的车辆在行使一定里程（或时间）后，经过检测诊断和技术鉴定，用修理或更换车辆任何零件的方法，恢复车辆的完好技术状况，完全或接近完全恢复车辆寿命的恢复性修理。
1.2总成大修
总成大修是车辆总成经过一定使用里程（或时间）后，用维修或更换总成和零件（包括基础件）的方法，恢复其好技术状况和寿命的恢复性修理。
1.3车辆小修
车辆小修使用修理和更换零件的方法，保证恢复车辆工作能力的运行性修理主要是消除车辆在运行过程或维修作业过程中发生或发现的故障或隐患。
1.4零件修理
零件修理是对因磨损、变形、损伤等而不能继续使用的零件进行修理。
2.汽车维修的主要性能要求
主要性能要求是动力性、燃油经济性、车的操纵性与稳定性、汽车的制动性、汽车行驶平顺。
2.1汽车性能
2.1.1动力性
汽车动力性是汽车在行驶中能达到的最高车速、最大加速能力和最大爬坡能力，是汽车的基本使用性能。汽车属高效率的运输工具，运输效率的高低在很大程度上取决于汽车的动力性。这是因为汽车行驶的平均技术速度越高，汽车的运输生产率就越高。而影响平均技术速度的最主要因素就是汽车动力性。随着我国高等级公路里程的增长，公路路况与汽车性能的改善，汽车行驶车速愈来愈高，但在用汽车随使用时间的延续其动力性将逐渐下降，不能达到高速行驶的要求，这样不仅降低了汽车应有的运输效率及公路应有的通行能力，而且成为交通事故、交通阻滞的潜在因素。因此，在交通部1990年发布的13号令中，特别要求对汽车动力性进行定期检测。汽车检测部门一般常用汽车的最高车速、加速能力、最大爬坡度、发动机最大输出功率、底盘输出最大驱动功率作为动力性评价指标。
2.1.2燃油经济性
汽车燃油经济性是汽车的一个重要性能，也是每个拥有汽车的人最关心的指标之一。
目前世界上评论汽车燃油经济性，一般用耗油量或油行程来表示。耗油量是指汽车满载时单位行驶里程所需燃油体积。我国和欧洲都用行驶百公里消耗的燃油数（L）来表示，即L/100km；油行程是指汽车满载时，单位体积燃油所能行驶的里程，美国就是用每加仑燃油能行驶的里程数来表示，前一种表示法，数值越小，燃油经济性越好；后一种表示法，数值越大，燃油经济性越好。汽车的燃油经济性指标与发动机的特性和汽车的自重、车速及各种运动阻力如空气阻力、滚动阻力和爬坡阻力的大小以及传动系的效率和减速比等都有关系，因而在数值上往往与实际情况差别。
汽车的经济性指标主要由耗油量来表示，是汽车使用性能中重要的性能。尤其我国要实施燃油税，汽车的耗油量参数就有特别的意义。耗油量参数在我国这些指标是汽车制造厂根据国家规定的试验标准，通过样车测试得出来的。它包括等速百公里油耗和循环油耗。
汽车的燃油经济性有两种测定法：一是行驶试验法，另一种是在平坦道路上和一定条件下进行等速油耗试验。
综上所述，影响汽车燃油经济性是多方面的。因此，汽车燃油经济性是一个汇集综合因素的技术指标，但它只能反映运行成本的问题，不能代表汽车的优劣。
2.2制动性能
2.2.1制动距离
制动距离是指从驾驶员开始踏制动踏板起到制动停车为止，汽车驶过的距离。影响制动距离的因素很多，主要是制动系协调时间的长短、附着力的大小、制动器最大制动力和制动开始时的车速。因此减小制动距离必须缩短制动系协调时间，增大制动器最大制动力和路面附着系数。 在高速形式的情况下，汽车具有较大的动能，制动的持续时间较长，是制动器升温较高，制动效能降低，从而增加制动非安全区长度。为此在行车时，应慎重使用制动器。根据交通流运行情况，有预见性地制动。
2.2.2制动跑偏与侧滑
汽车在道路上行进，在制动过程中，如果左右车轮受到的制动力不相等，汽车的行驶平衡就会遭到破坏，不能维持原有的行进方向，向左或向右偏离，且不受控制，这样极易造成交通事故，生命财产安全遭受损失。我们在对许多事故车辆进行维修时不难发现，很大一部分汽车在路上发生跑偏现象或者出现交通事故都是由于车轮制动器的装配不协调导致的，所以为了杜绝由于机械原因造成的此类问题，我们应当严格检查制动器的安全性能。目前装配的ABS防抱死制动系统可以很好地解决这一问题。检验制动器的制动力需要使用专用的制动试验台。一般要求前、后轴左右轮制动力之差分别不大于该轴轴荷载的5％～8％为宜。
2.2.3制动系协调时间
制动系协调时间是指踏下制动踏板至出现制动力所经过的时间与制动力增长时间之和，主要取决于汽车制动系统的结构和技术状况。为保证汽车的行驶安全，须尽量缩短制动系协调时间。
2.3汽车的操纵性和稳定性
汽车能按驾驶员操纵方向行驶，抵抗力图改变行驶方向的外界干扰，维持一定的速度，不会造成驾驶员过度紧张和疲劳，保持稳定行驶，汽车的这种能力称为操纵稳定性。汽车的操纵稳定性与交通安全有直接的关系，操纵稳定性不好的汽车难于控制，严重时还可能发生侧滑或倾翻，而造成交通事故。因此，良好的操纵稳定性是行车安全的重要保证。汽车的操纵稳定性可用汽车稳态转向特性、汽车稳定极限以及驾驶员-汽车系统在紧急状态下操纵稳定性作为评价指标。
2.4汽车行驶平顺性
汽车行驶平顺性的评价方法，通常是根据人体对振动的生理反应及对保持货物完整性的影响来制订的，并用振动的物理量，如频率、振幅、加速度、加速变化率等作为行驶平顺性的评价指标。
【参考文献】
［１］董锡明编著.机车车辆运用可靠性工程[M].中国铁道出版社,2002．
［２］甘茂治等著.军用装备维修工程学[M].国防工业出版社,1999．
［３］董锡明.机车车辆测试性与技术诊断[J].铁道机车车辆.2006(01)．
［４］陈学楚主编.维修基础理论[M].科学出版社,1998．
轨道车辆车内噪声分类与控制技术 第4篇
1 车内噪声分类及成因
轨道车辆车内噪声一般由空气噪声、结构噪声以及空气噪声和结构噪声在车内经多次反射形成的混响声组成。因此, 需要重点研究空气噪声和结构噪声的成因。
1.1 空气噪声
空气噪声是车辆外界噪声经车体孔缝处直接从外部传透到车内所形成的。轨道车辆外界噪声根据其发生源不同, 可以分为轮轨噪声、车辆非动力噪声、车辆设备噪声和空气动力噪声等。
1.1.1 轮轨噪声
轮轨噪声是车轮与钢轨相互激励, 造成车轮和钢轨的振动而向外辐射声波。包括滚动噪声、冲击噪声和尖啸噪声。轨道不平顺促使轮轨振动产生滚动噪声, 主要由导致垂向相对振动的轮轨表面粗糙度引起。轨道接头、车轮踏面擦伤产生冲击噪声, 冲击噪声可认为是滚动噪声的极端形式, 激励也是垂向的, 但非线性起着更重要的作用。轮轨之间的蠕滑及轮缘与钢轨接触产生尖啸噪声, 尖啸噪声出现在小半径曲线上, 通常由横向激励引起。对于采用焊接长钢轨轨道线路, 冲击噪声和尖啸噪声与滚动噪声比较是局部现象, 车内乘客多数时间感受到的是滚动噪声[1]。
1.1.2 车辆非动力噪声
车辆非动力噪声主要指车辆在实施制动时制动系统摩擦副之间摩擦振动, 它激发车辆基础制动装置产生自激振动形成辐射噪声。
1.1.3 车辆设备噪声
车辆设备噪声主要是牵引电机、冷却风扇、通风机、压缩机等设备运转所产生的噪声, 以及主逆变器与辅逆变器的电磁声等。列车速度越高噪声增大, 是高速列车的主要噪声之一。受电弓受流的轨道车辆, 也会受电弓与接线网的滑动噪声、受电弓脱线时发出的火花噪声等。
1.1.4 车辆运行时的空气动力噪声
车辆空气动力噪声是指车辆运行引起空气产生涡流、冲击、或者压力突变导致空气扰动而形成的噪声。随着列车速度提高, 空气动力噪声明显增大, 当列车速度达到250km/h以上时, 空气动力噪声急剧上升, 并且成为车辆噪声的重要组成部分。对于城市内运行的地铁、轻轨等车辆, 由于列车速度通常较低, 空气动力噪声尚不明显。
1.2 结构噪声
结构噪声产生机理与空气噪声有着明显不同, 是车辆外界激励源引起车辆系统振动使车体壁板受迫振动辐射产生, 结构噪声也称固体噪声, 可分为一次固体噪声和二次固体噪声。一次固体噪声是指车辆在轨道上运行时, 车体与转向架之间会形成动载荷引起车体壁板的振动响应, 辐射形成结构噪声。二次固体噪声是指外界声源辐射能量引起车体壁板、车窗等结构振动, 并向车内辐射结构噪声。
2 车辆噪声控制
噪声控制通过噪声源、噪声传播途径和噪声接受点三个方面着手。但是从噪声接受点角度采取措施, 将受声对象与噪声环境隔离开来, 这种措施仅适合于室内场所, 对于运行的轨道车辆显然并不适用。因此, 对车辆噪声的控制通常包括从噪声源和噪声传播途径两方面进行。
虽然的产生机理不同, 对其控制也应采取不同措施。但是, 在实践中, 纯空气传播噪声的现象很少, 通常它都是与结构辐射噪声同时存在的, 因此在降噪过程中所采取的控制措施, 往往能实现空气噪声与结构噪声共同降低的效果。
2.1 噪声源控制
噪声源控制是主动控制。空气噪声和结构噪声主要是由车辆系统和钢轨振动引起, 尽量减少相关部件振动可有效实现降噪。
(1) 车辆制造中改善转向架性能, 最大程度地减少转向架振动。采用橡胶弹性车轮、在车轮上安装谐振消声器等低动力车轮, 以衰减车辆在通过曲线时的轮轨噪声。
(2) 改善车辆基础制动装置摩擦副之间的摩擦性能, 从而降低车辆非动力设备振动。
(3) 车辆设备采用弹性支撑方式和柔性固定方法, 可以减小车辆设备振动强度。
(4) 采取提高车体板件刚度, 板件上加装阻尼材料等措施以衰减板件振动。在板件上涂阻尼材料以降低其声辐射效率。
(5) 避免车辆各组成部分发生共振, 也避免车体各部件共振频率一致。
(6) 采用刚度大、阻尼系数高的钢轨垫片、增加钢轨阻尼、增加钢轨吸振器、埋入式钢轨及钢轨截面形状优化 (如矮钢轨、窄轨脚) 等措施降低钢轨振动水平。
(7) 车辆运行过程, 通过定期车轮踏面旋修、对钢轨定期打磨、钢轨侧面涂油等措施, 降低轮轨踏面的凹凸不平顺性, 可以有效控制轮轨噪声。
2.2 噪声传播控制
从噪声源着手进行控制是主动有效的, 但由于技术水平和条件的限制, 很难达到理想的噪声控制的效果, 因此还必须在其传播途径上采取适当的控制措施。噪声传播控制分为噪声隔离和噪声吸收两种基本方法。
2.2.1 噪声隔离
噪声隔离是通过隔声材料实现噪声控制。噪声传播到隔声材料后部分噪声能量被隔声材料反射, 车内噪声得以衰减。隔声材料表面越重越柔软, 则空气噪声隔离效果越好。隔声材料层越柔软体积越大, 则结构噪声隔离效果越好。如沥青毛毡垫、柔软的沥青金属泊、高阻尼橡胶垫等隔声材料, 可做成垫子覆于轨道车辆地板结构表面。如合成树脂涂料、沥青-橡胶混合涂料等隔声材料, 可做成糊状产品涂于轨道车辆车体表面。
另外, 采用密封性、抗老化性及耐温性能良好的密封材料对孔、缝进行严格密封, 安装具有气密结构的双层中空玻璃侧窗等措施, 也能实现良好的隔声效果。
2.2.2 噪声吸收
噪声吸收是噪声通过吸声材料时声能转化成热能来实现噪声控制。透过纤维或泡沫材料可作为空气噪声吸声材料, 纤维材料或泡沫材料越厚越密, 则空气噪声吸收效果越好。结构噪声吸收是通过使噪声透过粘附于结构上阻尼材料的均匀层后声能部分转化成热能来实现的。阻尼材料吸收性能和损耗性能越好, 则结构噪声吸收性能越好。为了达到空气噪声与结构噪声同时吸收效果, 最好采用阻尼材料 (如沥青毛毡) 与吸声材料如聚氨脂泡沫) 复合的结构材料装贴于车厢内表面, 沥青毛毡吸收结构噪声, 聚氨脂泡沫吸收空气噪声, 实现车内降噪效果。
3 空气动力噪声控制
空气动力噪声是高速列车主要噪声之一。其产生机理与空气噪声、结构噪声不同, 因此控制措施也不一样。其中集电系统空气动力噪声最为显著, 其次是车辆间/转向架部位的空气动力噪声, 其他还存在一些影响较小的空气动力噪声源。
因此, 应该优先采取对控制策集电系统空气动力噪声。文献[2]提出了可以大幅度降低空气动力噪声的弓头托架结构, 降噪效果也得以实验验证。车辆连接间隙部位的空气动力噪声, 文献[2]也提出了车辆连接间隙部位完全覆盖的降噪对策。转向架部位的空气动力噪声, 可以通过综合使用传统的侧罩及在转向架空隙前后部位安装导风板的方案来解决。
4 结束语
轨道车辆车内噪声控制涉及车辆设计生产、车辆运用等多方面, 必须综合考虑相关各种因素, 才能有效实现车内噪声控制。
参考文献
[1]任海, 肖友刚.地铁车内噪声的成因及控制策略[J].铁道车辆, 2009, 47 (4) :25-28.
车辆检测年终总结 第5篇
20xx年，我旗xx试点从“三品一标”企业中选择，建设初期需完成3家企业入驻自治区xx平台，目前已全部入驻。我站xx平台管理人员将随时了解企业xx体系建设和运行情况，对入驻企业在开展xx体系建设过程中存在系统操作及没有专人负责等方面的问题，日后我们将加大监督指导力度，确保系统的正常运行，促进xx体系在保障农产品安全工作中发挥更重要作用。
2、检测体系建设情况
为提高我旗农畜产品市场竞争力，加强质量安全管理，经中旗政府批复，投资1000万元对XX农牧业局南楼改造建设为农牧业综合检验检测中心。检测中心已按照实验室标准进行了楼体内外的改造装修，并同步采购一批符合检测标准的仪器设备。实验室建成后可开展农药兽药残留检测、农产品重金属检测、食品添加剂、食品品质检测、微生物、种子、肥料、饲料、土壤、水质等检测工作。我旗检验检测站建立之后严格执行国家、省市对出口产品的检验标准进行抽检计划，保证我旗出口食品农畜产品质量，从而打造出口农贸产品新干线打下基础支撑。
3、监管体系建设情况
谈车辆检测诊断与保养维修质量 第6篇
关键词：检测保养,保证质量,故障诊断
0 引言
车辆由千余种零件组成, 结构比较复杂, 由于各种因素的影响, 各零件必然会产生不同程度的磨损、自然松动或损伤。汽车故障的起因多元化。当前汽车的使用数量快速增长, 运行过程中, 随着行驶里程的增加和停放时间的增长, 技术状况逐渐变差。所以适时进行保养恢复技术状况极为重要, 延长使用寿命; 发挥车辆的最佳性能, 保证车辆工作的可行性和使用的经济性, 防患于未然。维修质量关系到公司声誉, 影响汽车品牌的知名度, 服务质量直接影响公司和品牌的声誉。服务有起点, 但没有终点。
1 日常检查作业
1. 1 轮胎检查
车辆轮胎压力, 磨损程度, 老化程度对汽车的安全、平稳行驶有绝定性作用。
1. 2 油液、水液检查
主要检查项目: 全车润滑油、冷却液、制动液、助力油、齿轮油、排挡液等润滑油的加注量是否适当, 油品质量是否符合要求; 另外同时检查系统有无渗漏现象。
1. 3 检查制动系统
目测刹车片厚度是否超标, 刹车盘表面是否光滑, 有无刮伤等异常现象。刹车系统在车辆行驶中起着非常重要的作用。
2 车辆保养的主要项目
2. 1 清洁
清洁工作是检测工作的前提, 是降低燃油消耗, 减轻部件磨损的必要手段。若不清洁, 部件表面蒙盖泥垢, 磨损加剧。将导致油耗增加、行驶阻力加大; 降低输出功率, 增加安全隐患, 降低部件使用周期等。
2. 2 紧固
车辆在运行中, 由于路面振动、运行冲击和热胀冷缩等原因, 会改变部件间连接的可靠性, 以致无法工作或工作不稳定。所以, 紧固的目的极为重要。保证各零部件连接紧固, 密封良好, 是车辆保养作业的重点项目。所有的螺栓、螺母按规定用扭力扳手扭紧。并且同时检查部件之间连接的可靠性。
2. 3 调整
调整是保持车辆零部件配合间隙的一种技术措施。调整车辆各方面配合间隙以及技术数据, 可以降低部件磨损, 保证车辆的经济性, 行驶的安全性和工作可靠性。
2. 4 润滑
润滑的作用是减轻机件磨损, 增强部件散热能力, 降低工作噪音。润滑对保证车辆使用寿命有重要意义。润滑油品种使用应按厂家规定选择; 润滑油加注要适量, 量多了, 增加运动阻力, 量少了, 润滑力不足加速机件磨损。
常规保养是延长车辆使用寿命的必要技术措施, 应做到“用养结合”。重视保养, 三分修七分养, 保养在汽车的整个生命周期中都显得十分重要。
3 故障诊断方法
汽车是一个多系统的复杂组合体, 随着使用时间的增加, 技术状况将不断恶化, 需维护和修理。汽车不解体检测诊断技术是一套系统的、综合的多方面诊断, 是汽车维护的重要手段。
3. 1 仪器设备诊断法
仪器设备诊断法是在汽车总成不解体的情况下, 利用集汽车电控系统故障诊断、汽车发动机综合检测分析、汽车排气测量、汽车底盘悬架检测系统于一体的故障诊断仪器设备, 获取汽车性能和故障的信息参数, 得出一份科学有效、准确可靠的测试报告, 并与正常汽车技术状况相比较, 检测出准确的汽车故障, 得到技术性能的诊断结论。
3. 2 人工经验诊断法
人工经验诊断法是指在汽车不解体或局部解体的情况下, 有经验的维修人员通过“望 ( 眼看) ”“闻 ( 耳听) ”“问 ( 询问) ”“切 ( 手摸) ”等来实现。如“三脚油门”通过发动机怠速、中速、高速检查, 对发动机的技术状态、综合性能、平稳性做出评估。同时利用断火断电法、断油法、增减负荷法、温度再现法等诊断分析手段的科学性有效查找出汽车故障原因。
3. 2. 1 眼看
观察汽车的漏油、漏水、漏气、漏电, 尾气排放, 仪表工作情况, 方向跑偏、发动机的抖动及转向摇摆等。
3. 2. 2 耳听
察听发动机运转声音, 消声器的声音, 确定如爆震、敲缸、瓦响等故障原因。
3. 2. 3 手摸
触感发生故障部位的温度、振动, 各配合部位的过热, 轴承的松紧度, 总成部件的松旷, 柴油发动机高压油管的脉动等。
3. 2. 4 鼻嗅
嗅汽车在运行中, 发出的特殊气味, 如离合器摩擦片的烧焦臭味, 润滑油不正常的燃烧臭味, 电路胶质线的烧焦味等。
4 汽车故障的预防
认真作好汽车运行记录。强制定期保养维护制度, 加强车辆的日常维护工作, 驾驶人员要加强专业技能的学习和积极参加专业技术培训, 积累驾驶工作经验, 提高综合素质。汽车故障排除要彻底, 并要采取防止类似故障再发生的有效措施, 坚决禁止汽车带病行驶。
5 维修质量有关的几个方面
5. 1 汽车维修资料要齐全
在维修过程中, 查询特定的维修数据, 掌握车辆零部件安装位置, 线路走向, 维修方案制定等都极其有效。维修企业应该有专业技术人员管理这些资料, 制定管理、查阅制度, 保证维修资料齐全与使用。汽车的品牌、车型繁多, 配置多样复杂, 维修资料直接影响汽车维修质量。
5. 2 专业技术人员应该有丰富经验、娴熟技术
维修工应取得技术资格证书后方可上岗。企业应严格质量验收, 对维修质量及维修效率起双重保障。
5. 3 配件质量达标
有专业的管理人员; 有健全仓储管理、质量检验制度; 准确掌握生产厂家更改装车配件信息, 减少返修率。
5. 4 维修与检测设备先进、齐全
重视硬件技术, 如反力式汽车制动试验台、惯性式汽车试验台、发动机综合检测仪、发动机综合检验台, 汽车不解体检测诊断工作站 ( SYND911 型) 等, 对于特殊部位的拆装, 应使用专用工具, 避免损坏车部件。设备不断更新运用, 对检测与维修有很大帮助。维修技师应该定期参加技术指导培训, 收集交流汽车维修行业维修质量信息, 开展技术咨询和质量诊断工作。
5. 5 坚持以预防为主, 定期检查、强制保养
汽车部件定期定时进行检查、清洁、紧固、更换等维护作业, 以免造成事故。
5. 6 绿色低碳维修汽车
维修行业的绿色低碳循环发展是全世界汽车发展的方向, 推广汽车不解体检测, 低碳环保维修对社会的节能减排, 维修企业的绿色维修, 消费者节约成本都起到了积极的作用。
5. 7 对维修的车辆执行严格的检验制度
车辆维修完毕后, 每道工序的责任人在维修单上签字。通过过程检验和最终质量检验, 分析车辆维修质量是否达标。对发现的问题进行分析与总结, 以免在以后的工作中犯下同样的错误。保证汽车维修质量, 制定汽车维修质量管理办法。
6 结束语
基于DM6437的车辆检测与跟踪 第7篇
在智能交通系统中,车辆的检测与跟踪是解决日益突出的交通运输所带来的交通拥堵、交通事故等负面效益的前提。现有的车辆检测与跟踪算法大部分都是基于高成本的PC平台,而DSP拥有专用信号处理的硬件结构和流水线技术,在图像处理的某些方面其性能已经超过了PC平台。随着嵌入式时代的到来,人们对系统体积、性价比、功耗等因素的要求更高,使得基于DSP平台的车辆检测与跟踪成为可能,本文基于DM6437利用图像背景提取以及车辆检测与跟踪算法,实现实时车辆检测与跟踪,为后续车辆图像的提取、统计,车辆颜色、车型、车牌的分析与识别打下了坚实的基础[1]。
1 系统硬件架构
系统的硬件架构如图1所示。核心处理部件DM6437采用C64+内核,频率高达600MHz,其内部具有80kB的LID、32kB的LIP高速缓存和128kB L2高速缓存,可获得高达4800MIPS的计算速度,并在此基础上增加了很多外设以满足视频和图像处理的应用,包括视频处理子系统VPSS,2个32位133MHz外部存储器接口,分别通过片选连接128M DDR2和256M Norflash,主机接口(HPI),I2C、GPIO等[2]。
图1中,视频处理子系统的前端(VPFE)是数字信号的输入接口,视频处理后端(VPBE)是后端显示接口,系统利用CCD摄像头将采集到的视频信息传入VPFE,VPFE将模拟信号转换为数字信号并传给DM6437处理器,处理器通过车辆检测与跟踪算法对视频信息进行处理和运算,最后将处理结果通过VPBE输出到显示器上,系统的DDR2用于临时存储程序代码,图像数据,运算变量的临时数据等,Nor Flash可以在系统掉电的情况下存储整个程序的代码。
2 系统软件设计
软件处理模块主要有三个任务:视频图像的采集、存放和处理。在实时环境下,需要考虑运算量的原因,基于DM6437硬件采集的数据格式为Y:Cb:Cr(4:2:2)的图像,由于运动物体出现的区域和背景亮度差异较大,为提高系统处理速度,本文仅处理图像的亮度信号而忽略色度信号,同时选用单高斯模型提取前景[3]。对于车辆检测和跟踪工作主要包括三个方面:背景建模和提取、形态学滤波、区域连通标记和跟踪目标[4]。
2.1 背景建模和提取
2.1.1 单高斯模型
单高斯模型算法是指通过对固定背景建立一定模型,将当前图像与之逐像素比较,按规定法则进行判定,从而分离出较大的区域作为前景的方法,背景模型关于运动对象的检测能获得较准确可靠的结果,但是极易受光照条件,空间噪声等影响,因此在实际应用中要对背景模型的参数动态的更新以适应环境的变化。
高斯背景模型运动检测是为视频图像的每一个像素点建立高斯分布模型,通过判断当前帧中的每一个像素点是否属于背景来分离背景和前景,从而完成运动对象的检测,单高斯背景模型首先由Christopher Richard Wren等人提出来,用于人体检测和跟踪[1]。
对于一个背景图像,特定像素亮度的分布满足高斯分布,即对背景图像每个像素表示为f(x,y),而f(x,y)～N(u,δ2),在这样的背景模型中,每个象素属性包括均值和方差两个参数。f(x,y,i)表示为i时刻像素的亮度值,由公式(1)和公式(2)可获得到高斯模型参数:
其中,1<i<t,t为时间。
本文为满足实时性,选择系统加电后的第一张图像的每个像素为均值,方差初始化为130,即可获取初始化背景模型。
2.1.2 背景提取与更新
当新的一帧到达时,将图像的每一个像素点与背景模型相应的像素点做差,按公式(3)进行:
其中,f(x,y)为当前像素灰度值,(x,y)为坐标值,T为阈值,一般取λδ,λ为常数,一般取2.5。即可完成背景的提取,之后就是背景模型参数的更新[5]。
若当前像素被判断为背景,则利用公式(4)和公式(5)进行计算。
ut+1=(1-α)ut+αft+1(x,y) (4)
δ
其中,α为[0.1]之间的常数,本文设置为0.6,更新的速度更趋向于最新的图像值。背景模型的更新和背景与前景的分离是同时进行的,当前帧的某一点像素被判断为背景时,马上进行参数更新,作为下一帧的检测模型,当被判断为前景时,与背景分离开来,作为前景,其对应的背景参数不改变,并基于此模型将图像转换成二值图像。
2.2 形态学滤波
经高斯模型变换后的视频变为二值图像序列,在二值图像中可能出现因错判而导致的空洞和细小的噪声,需要进一步经形态学滤波处理以连接相关区域和去噪,具体的操作是腐蚀和膨胀[6]。腐蚀的作用是从二值图像中消除不相关细节,膨胀可以使裂缝桥接起来,先腐蚀后膨胀的过程具有消除细小的物体,在纤细点处分离物体和平滑较大的边界而又不明显地改变其面积。先膨胀后腐蚀的过程具有填充物体内部细小空洞、连接邻近物体、在不明显改变其边界的情况下平滑边界的作用。本文中选择33像素大小的模板对二值图像进行膨胀和腐蚀操作。在室内无遮挡,光照均匀等环境下玩具小车经过处理后的二值图像效果如图2所示,图3所示的是室外马路上有树遮挡,并且树叶有晃动,光照强度不断变化的情况下,捕获实际运动车辆及其处理后二值图像效果,图中左上方区域为整个图像的二值图像。
2.3 连通区域标记和跟踪目标
所谓4-邻域是指像素p上、下、左、右4个像素{p1,p3,p4,p6}构成的集合。互为4-邻域的像素叫4-邻接。所谓8-邻域是指像素p上下左右4个像素和4个对角线像素即{p0-p7}构成的集合,互为8-邻域的两像素叫8-邻接,如图4所示。
为实现多目标跟踪,需要对膨胀和腐蚀后的图像进行区域连通,从而把图像中的对象进行目标的划分,本文中选择8-邻域对图像进行区域划分,即图像中每个像素的8-邻域为同一个区域,为实现目标的跟踪需要找出每个区域的坐标的最大值Max(x,y)和最小值Min(x,y),据此在图像中绘制矩形,矩形区域就是系统所要检测跟踪的运动目标。
3 系统测试
为了测试系统检测与跟踪的速度与准确度,本文选择在两种不同的环境下进行测试,一种是室内环境,在光照无变化,无遮挡时,以遥控玩具车为运动车辆进行检测与跟踪。另一种是室外环境,有光照变化,有遮挡物,马路上实际运动车辆为运动目标进行检测与跟踪。系统所采用的CCD摄像头的速度为25帧/秒,部分视频处理截图效果如图5-6所示。
图5是室内环境下的跟踪效果,图6是室外恶劣环境下如有树叶晃动,光照强度变化的跟踪效果。矩形框区域就是系统所检测到的运动目标,该矩形框会随着目标的运动而运动,从而实现跟踪。
4 结束语
本文在分析和研究单高斯模型的基础上,以DM6437为硬件平台,运用腐蚀膨胀、区域联通等技术最终实现了基于单高斯模型提取的运动车辆,进而跟踪其运动。系统在25fps的视频流下能够实时准确地检测与跟踪运动车辆,达到了预期目标,为后续车型、车牌等的分析和处理打下了坚实的基础,但系统对光照变化和阴影所造成的负面效果需进一步处理和完善。
参考文献
[1]王圣男,郁梅,等.智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测和跟踪方法综述[J].计算机应用研究,2005(9):10-14.
[2]Texas Instruments Incorporated TMS320DM6437 Digital Media Pro-cessor[M].2007.
[3]Christopher Richard Wren Real-Time Tracking of the Human Body[C].IEEE trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1997,19(7):780-785.
[4]Suzuki K,Horiba I,Sugie N.Fast connected-component labelingbased on sequential local operations in the course of forward rasterscan followed by backward raster scan[C]//Proc.15th Int.Conf.Pattern Recognition,Barcelona,Spain,2000(2):434-437.
[5]CHRISTOPHE B.Initializing EM using the properties of its trajecto-ries in Gaussian mixtures module[J].Statistics and Computing,2004,14(3):267-279.
自动喷水系统的分类与检测 第8篇
自动喷水系统从诞生起就一直受到人们的青睐和厚爱, 因为它灭火速度快, 反应灵敏, 效率高, 在防控火灾方面发挥着极其重要的作用。《建筑设计防火规范》、《高层民用建筑设计防火规范》、《自动喷水系统设计规范》都作了较为详细的规定。但在具体应用中还存在着一些问题, 例如, 不知道系统的分类和组成, 不知道如何对系统进行维修、保养和检测, 致使系统不能确保完好有效, 发挥其作用。无论是在现代的高层建筑中, 还是在人防工程里, 一旦发生火灾并形成蔓延之势, 其扑救是相当困难的, 极易造成群死群伤和大量的经济损失。因此, 必须立足于自防自救, 立足于早期发现、早期报警和早期控制。
依照上述防火规范的要求, 建筑内自动喷水灭火系统, 在平时只有保持正常的运行, 保持高效的工作状态, 一旦出现火情才能迅速、准确地扑灭初期火灾。因此, 加强对自动喷水系统的检测、维护和保养, 对于及时扑救火灾, 减少人员伤亡和财产损失具有十分重要的现实意义。
2 自动喷水系统的分类
自动喷水系统的分类, 可分为3类7种。
自动喷水系统分为闭式系统、开式系统、局部应用系统。
闭式系统分为湿式系统、干式系统、干湿式系统、预作用式系统。
开式系统分为水雾系统、水幕系统、雨淋系统。
3 湿式系统的组成
湿式系统有闭式喷头、水流指示器、湿式报警阀、水力警铃、压力开关、消防水泵、高位消防水箱、增压设施、减压装置、末端试水装置、阀门、仪表、管道、消防水池等组成。湿式系统的组成如图1所示。
4 水雾系统的组成
水雾系统由水雾喷头、雨淋报警阀、水力警铃、压力开关、消防水泵、阀门、仪表、管道、消防水池、火灾报警系统等组成。水雾系统的组成如图2所示。
5 报警阀的种类和作用
报警阀的种类:湿式报警阀、干式报警阀、雨淋报警阀。
报警阀的作用:一是报警作用。报警阀一旦动作, 阀下水流就会进入报警水路和灭火水路, 报警水路的水力警铃、压力开关就会发出报警信号。二是单向阀门作用。防止阀上水流倒回供水源。三是检测作用。通过报警阀一侧的放水阀或放气阀向外放水或排气开启报警阀, 对水力报警装置、消防水泵是否处于故障状态进行检测。
6 自动喷水系统的检测方法
6.1 “末端试水”法
打开试水阀放水, 压力表动作, 显示压力不小于0.05mPa, 水流指示器动作将信号输送到消防控制室。湿式报警阀开启, 水力警铃发出声音报警, 3m内声压级不低于70db, 压力开关动作将信号传输到消防控制室, 同时启动消防水泵供水, 消防水泵在末端试水装置放水后5min内启动, 消防水泵将信号反馈到消防控制室。
6.2 闭式喷头“加温”法
利用加热器对闭式喷头加热, 当温度达到68℃时, 红色感温元件动作, 喷头喷水。水流指示器动作将信号输送到消防控制室。湿式报警阀开启, 水力警铃发出声音报警, 3m内声压级不低于70db, 压力开关动作将信号传输到消防控制室, 同时启动消防水泵供水, 消防水泵在末端试水装置放水后5min内启动, 消防水泵将信号反馈到消防控制室。
6.3 探测器“吹烟/加温”法
对探测器吹烟或加温, 探测器将信号传送到火灾报警控制器上, 警报装置发出声光报警信号。通过“自动/手动”向电磁阀发出指令信号, 电磁阀将雨淋阀开启, 阀下水流就会进入报警水路和灭火水路。报警水路的水力警铃、压力开关就会发出报警信号。同时, 压力开关动作将信号传输到消防控制室, 同时启动消防水泵供水。消防水泵在末端试水装置放水后5min内启动, 消防水泵将信号反馈到消防控制室。
6.4 报警阀“放水/排气”法
打开报警阀一侧的放水或排气阀, 报警阀开启阀下水流就会进入报警水路和灭火水路, 报警水路的水力警铃、压力开关就会发出报警信号。同时, 压力开关动作将信号传输到消防控制室, 同时启动消防水泵供水, 消防水泵在末端试水装置放水后5min内启动, 消防水泵将信号反馈到消防控制室。
若水力警铃不发出声响, 其主要原因, 一是水力警铃损坏;二是报警水路堵塞;三是报警水路阀门关闭;四是报警阀的阀上压大于阀下压。
若压力开关不能直接启动消防水泵, 其主要原因:一是压力开关损坏;二是线路故障;三是消防水泵的联动控制装置处于“手动”状态。
7 干式报警阀的检测方法
将干式报警阀一侧的排气阀缓慢开启, 干式报警阀上的气压表指针随着压力的逐步下降缓慢下落, 当气压表指针突然从下降转为上下摆动时水力警铃发出声响。压力开关动作, 将信号传到消防控制室, 并同时启动消防水泵, 消防水泵将信号反馈到消防控制室。这表明上述情况的出现则表明干式报警阀已被打开。此时应立即打开排水阀, 同时关闭供水总阀, 以阻止水流进入干式管道内部。
若干式报警阀未打开, 其原因有以下几种:一是报警阀损坏;二是阀片锈蚀;三是垫片老化粘连;四是弹簧失去弹性。
8 自动喷水系统检测方法的几点设想
由于“末端试水装置法”管道铺设较长, 系统成本较高, 实验过程中花费的时间过长。因此, 利用楼顶管网末端喷头和压力表实验更为简便直观, 更能直接对系统的压力、水量、喷水强度进行测试, 更能确切地体现系统的可靠性、有效性。
闭式喷头“加温”法所产生的水流, 影响保护对象的周围环境, 给建筑物或场所的正常营业、使用造成不便。有鉴于此, 建议对此种检测方法进行改进。比如设置移动式、伸缩式喷头代替固定式喷头。
9 结语
综上所述, 自动喷水系统是一种高效灭火系统, 随着经济的发展和人们对自动喷水系统认识的深入, 自动喷水系统必将更加科学、更加有效、运用更广、使用更普遍, 必将居于灭火系统的主导地位, 成为一颗灭火系统中消灾克难的闪亮金星。
摘要：根据笔者多年工作经验, 提出了自动喷水系统的分类、组成和检测方法。
关键词：防控火灾,自动喷水系统,分类,检测,维护
参考文献
[1]GB50084-2001, 自动喷水灭火系统设计规范[S].
车辆检测与分类 第9篇
交通监控系统是目前交通事故以及交通管理中极其重要的一环。通过交通监控系统,相关管理部门可以实时、准确的获得各种交通参数信息。而车辆的检测是交通监控系统的核心与关键。
目前较常用的车辆检测方法有:环形磁感线圈检测、超声波检测、微波雷达检测、红外线检测、气动导管检测、光电式检测、基于视频车辆检测等。视频检测,是计算机视觉应用的一个分支,是一种将视频图像和电脑化模式识别结合起来的技术。通过视频摄像机和电脑模仿人眼的功能,视频检测技术日益成为交通监控系统中最具优势、最有发展潜力的检测方法。
在基于视频的车辆检测中,背景差分法因为计算量小、检测效果较好且容易实现,已成为应用最多的检测方法。背景差分法首先通过一定的算法构建背景模型,然后将当前图像帧与背景模型相减,然后根据差值判别为前景或背景,从而实现运动车辆的检测[1]。
在背景差分的实际应用中,运动车辆产生的阴影经常会作为运动目标的一部分同时被检测出,影响对运动车辆的定位和跟踪。因此阴影问题已成为背景差分法车辆检测中影响检测精度的重要因素之一,如何有效去除阴影也已成为背景差分法中的研究热点之一[2]。
2 阴影的检测与消除
2.1 阴影的产生及影响
阴影的产生是由于物体对光线的遮挡而引起的。由于阳光或照明设备的照射,在交通场所中存在的阴影一般有两种,一种为静态阴影,是由建筑物或树木等静态物体产生的阴影;一种为动态阴影,是由运动车辆等动态物体产生的阴影。
通过视频对交通场所进行车辆检测时,无论是利用背景差分法,还是利用帧间差分法,虽然能同时将静态阴影滤去,但无法解决动态阴影问题。动态阴影会随同运动目标一起被检测出,且同运动目标粘连在一起,影响运动目标的定位和轮廓的确定,甚至会造成多个运动目标的合并,为运动目标的分离以及跟踪带来困难。因此在利用差分法对交通视频进行车辆检测与跟踪时,动态阴影的检测与消除是非常重要的一个环节[1]。本文将就背景差分法中动态阴影的检测与去除进行探讨研究。
2.2 已有的阴影检测方法
目前在基于视频的车辆检测系统中检测阴影的方法主要有两种:
1)基于空域信息和先验概率模型的阴影检测
认为在RGB 颜色空间中,阴影对背景的影响可以用一个线性变换来近似[4],假设ν=[R, G, B]T 是背景上某点没有阴影时的颜色值,因阴影遮盖,该点的颜色变化可表示为ν′= Dν,其中D = diag(dR,dG,dB)=diag(0.48,0.47,0.51)是个对角矩阵,其中的经验参数由实验测得。 该检测方法,将当前图像中被判为前景的每个点与背景在阴影遮盖时的值相比较,再结合该点的属于三种区域(物体、背景、阴影) 的先验概率,求对应的三个后验概率,作最大相似判定[5]。
2)基于HSV颜色空间的阴影检测
HSV 空间是一种比较直观的颜色模型。这个模型中颜色的参数分别是: 色彩(Hue), 饱和度(Saturation), 亮度(Value)。模型的三维表示从RGB 立方体演化而来, 对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集。
这种去除阴影的方法是在进行HSV 转换、背景差分之后用如下的算法来去除阴影:
undefined
其中I(x,y)表示当前图像, B(x,y)表示当前背景图像, TS,TH分别表示色彩、色度分量的阀值。因为阴影点的V(亮度)值通常总是小于非阴影相应点的V 值, 所以β 取值小于1, 而α 则考虑了当前光线的强弱, 通常光线越强, 太阳高度越高(如中午), α 值就取得越小[6]。对于S 来说, 阴影通常具有比较低的值, 而且, 阴影同背景模型的差异往往为负值; 之所以考虑H,只是想得到一个更好的处理效果。TS,TH的选取可通过试验来确定。这种方法实现了很好的阴影去除效果, 基本上能够满足目前车辆检测的需要。
2.3 一种新的背景差分时检测与去除阴影方法
前面所提到的两种方法,都是在彩色空间中处理,算法复杂,计算量大,在实时检测中不是很适合[6]。本文利用灰度图像,在分析了灰度图像中动态阴影的具体特点后,综合利用灰度图像及其差分后的二值化图像,提出了一种背景差分时检测与去除阴影的新方法。
经过分析,我们可以得到灰度图像中动态阴影的特点:
1)阴影区域由于光线被遮挡,其像素点的灰度值比背景模型中对应点的灰度值要低,但其差值存在一定范围,具体差值取决于当时的光照强度,在光照最强时取得最大差值Tmax,Tmax可以通过试验取得。
2)阴影区域附着在车辆前后左右的一侧或相邻两侧,形成同一个运动区域。在图像帧中表现为:阴影区域位于运动目标区域内上、下、左、右四个部位中的一个或相邻两个部位,大多情况下为相邻两个部位。
通过这些特点可以得知,正常情况下,即如果采集的图像帧中存在阴影,背景差分后得到的运动目标区域,在其上、下、左、右四个部位中的一个或两个相邻部位存在阴影,而且所有的阴影区域形成一个连通区域,阴影区域内像素点差分前的灰度值It(x,y)处于该时刻背景模型对应像素点灰度值Bt(x,y) ～ Bt(x,y)- Tmax 之间。
本文正是根据这些特点,提出了一种新的阴影检测与去除方法,具体步骤为:
灰度图像帧I背景差分后,经过二值化及滤波去噪,得到二值化图像D。对图像D中的运动区域(包含阴影)进行标记。标记后,第一个运动区域的像素点全为1,第二个运动区域的像素点全为2,依次,背景点则全为0。
根据标记的结果定义两个二维数组Xn4与Yn4,n即为图像D中运动区域的数量。将数组n4与Yn4所有元素初始化为-1。
从上到下、自左至右扫描标记后的二值化图像D。
if D(x,y)>0,则
t = D(x,y) -1
if Xt1<0,则
Xt1=x
Yt x 1 = y
else if x > Xt3,则
Xt3= x
Yt3= y
if Yt2<0,则
Xt2= x
Yt2= y
Xt4= x
Yt4= y
else if y> Yt4,则
Xt4= x
Yt4= y
else if y< Yt2,则
Xt2= x
Yt2= y
其中,D(x,y)为图像D中像素点(x,y)标记后的值。扫描结束后,图像D中每个运动区域最上、下、左、右像素点的坐标已被保存到数组Xn4与Yn4对应元素中,即数组Xn4第m(0<=m
根据图像中阴影的特点,一个完整的运动区域,其四个极点中有一个或者相邻的两个极点可能为阴影。所以只要从数组Xn4与Yn4中取出同一个运动区域的四个极点坐标,然后根据坐标值,在原灰度图像I中取出四个极点的灰度值(为保证精确度,每次取值时同时取两个与极点相邻且在图像D中被标记像素点的灰度值,然后取三者平均值),在背景模型中取出四个极点的背景灰度值(取值方法同前),一一进行判别,原灰度值It(x,y)位于Bt(x,y) ～ Bt(x,y)- Tmax之间的极点为阴影,进而可初步判别运动区域中阴影的方位,而且判为阴影的极点,其在原灰度图像中的取值可作为阴影灰度值的采样;如果不存在符合条件的极点则表明此时无阴影。
另外,为了保证用来判别阴影的运动区域完全位于图像帧中,即避免该运动区域只有部分区域位于图像帧中,在从数组Xn4与Yn4中取出用以判别的运动区域四个极点坐标时,应保证最上点的X坐标即其位于的行大于0,而最下点的X坐标小于图像帧像素的最大行数;同理,最左点的Y坐标大于0,而最右点的Y坐标小于图像帧像素的最大列数。如果所取出的运动区域不符合条件,则继续取下一个运动区域的极点坐标,直到取到符合条件的运动区域极点坐标。
确定了阴影的方位后,可根据阴影方位及每个运动区域的矩形区域范围,分别扫描图像D中的每个运动区域。每次扫描的范围为该运动区域四个极点坐标确定的矩形区域,扫描的方向取决于阴影的方位,在横向上,如果阴影位于运动区域的右侧,则扫描时自右至左,否则相反。在纵向上,如果阴影位于运动区域的左侧,则扫描时从下到上,否则相反。扫描时,如遇到被标记的像素点,则取得其在原灰度图像中的灰度值,并与阴影灰度值的采样进行比较,如果其差值小于某一阈值T,则可视为阴影,在图像D中将其置零。一旦遇到差值大于该阈值的标记像素点,则终止对该行的扫描,这样即使目标车辆内部存在灰度值接近阴影灰度采样的部位,也不会被误当做阴影去除。完成对一个运动区域的扫描后,再进行对下一个运动区域的扫描。最终去除所有运动区域中的阴影[8]。
3 实验验证
3.1 实验环境
为验证算法的有效性,本文采集来自市区一主干道的某路段一段交通监控场景,在Windows平台下运用本文涉及的算法,利用Matlab 7.0 对一段视频进行检测实验:
3.2 实验数据分析
图2和图3分别给出了图1中没有经过背景处理的车辆目标图像以及本文算法获得的车辆目标图像。
通过试验可以发现,通过本文的方法的处理,有效地去除了大部分阴影,分割的目标图像比较接近真实目标,对后续的目标跟踪和识别十分有利。
在试验中,我们也注意到,此阴影去除方法在运动车辆相互分离时,会取得较好效果,但当运动车辆因其阴影而与其他车辆粘连在一起形成一个运动区域时,由于部分阴影在横向上会位于标记点中间而不会被检测出,因此在完成所有运动区域的阴影去除后,要对图像D再扫描一次,获取每个运动区域新的极点坐标,从而得到新的包含运动区域的矩形区域,分析该矩形区域,并根据事先确定的单个目标车辆矩形区域的正常变化范围,判断是否存在多目标粘连现象。这将是我们在下一步中继续探讨的课题。
4 总结
本文利用灰度图像及其差分后的二值化图像,在仔细分析了阴影的灰度取值范围及其空间区域特点后,提出了一种新的阴影去除方法,该方法在二值化图像中完成运动区域标记后,首先初步判别阴影在运动区域中的方位;然后根据运动区域中阴影的方位,在原灰度图像中进行阴影的灰度值采样;最后根据阴影灰度值的采样值,结合其在运动区域中的位置进行阴影去除。该方法算法简单,计算量较小,经试验验证具有较好的阴影去除效果。
摘要：本文针对视频车辆检测系统中的关键步骤—视频检测中的阴影去除进行深入研究,在分析了阴影产生的原因和阴影的特点之后,综合利用灰度图像及其差分后的二值化图像,提出了一种基于背景差分的检测与去除阴影的新方法。实验证明,该方法能够较好地去除运动车辆的阴影,保留比较完整的车辆目标信息,为准确提取车辆目标奠定了基础。
关键词：视频检测,阴影去除,灰度图像,二值化图像
参考文献
[1] 张丽.车辆视频检测与跟踪系统的算法研究.浙江大学硕士毕业论文,2003,3.
[2] Texas Instruments.SPRS200F,TMS320DM642Video/Imaging Fixed-Point Digital Signal Processor Data Manual[S].2004.
[3] 伍友龙.基于图像分析的高速公路交通事件检测算法研究.长沙理工大学硕士学位论文,2005,3.
[4] ANZAIY,KATOT,HIGASHIKUBOM,etal.Development of an integrated video imaging vehicle detector[J].SEI Technical Re2view,2005,59(6).
[5] 王圣男,郁梅,蒋刚毅.智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述[J].计算机应用研究,2005,(9):9-14.
[6] 袁基炜,史忠科.一种运动车辆的阴影消除新方法.西安交通大学学报,2005,39(6):598-602.
[7] 张修军,郭霞,金心宇.带标记矫正的二值图像连通域像素标记算法.中国图像图形学报,2003,8(2):198-202.
车辆检测与分类 第10篇
其中, 车辆检测和识别分类是智能交通系统当中应用比较广泛的技术, 可以为智能交通系统的各项内容提供必要的理论和数据支持。所以应该结合好我国目前交通发展的实际情况自主探索车辆检测和识别技术, 并且借鉴国外的发达国家在该领域的先进经验, 全面建立起具有我国特色的智能交通系统。
1 车辆检测与识别技术概述
所谓的车辆检测技术指的是利用视频图像来进行交通监管, 但是在实际的运用当中也会存在一些弊端:设备安装程序复杂、受天气影响幅度大等。而进行车辆检测时大都是依靠人来进行信息获取和搜集的, 因此对于车辆视频图像中大量的交通信息不能充分利用, 而是更多地依赖操作者, 这些都会影响到车辆检测技术的应用。
车辆识别技术一般是利用数字摄像技术和电子计算机信息管理技术, 在图像处理以及模式识别等人工智能技术的辅助下, 对于车辆的图像数据采集和变化过程进行处理智能技术的过程。
就目前车辆识别技术的应用来看, 在智能交通系统违章监控管理、高速公路停车收费、车辆检测以及停车场监控与管理等多个系统中都应用到车辆识别技术, 在其中发挥着不可替代的积极作用。然而不同的车辆以及同一车辆在不同角度、位置时外观都会有很大差异, 因此对于车辆识别技术带来不小的挑战。
2 车辆检测和识别中的数字图像处理技术应用分析
数字图像处理是应用电子计算机或者其他的现代的数字技术, 对于有关车辆的图像进行处理加工进而达到所需要处理目的的技术, 主要图像处理方法有以下几种:
1) 图像去噪声。图像去噪声法作为常用的的图像处理技术, 一般分为有线性方法和非线性方法两种。线性方法最主要的是均值滤波的应用, 而非线性方法中最常用的是中值滤波。图像去噪生法的应用原理是根据不同类型的噪声的特性来实施不同的去噪声方法, 做到有针对性。相对来说, 线性方法对于高斯噪声有很好的去噪声效果, 而在脉冲噪声的去噪声能力上相对较低。但是非线性方法对于脉冲噪声的去噪效果明显, 对高斯噪声的去噪效果不显著。
2) 图像对比度增强。顾名思义, 对比度就是强调图像中不同的亮度之间的差别。一般说来, 高对比度的图像中的物体轮廓较为分明, 反之, 低对比度的图像中的物体轮廓会出现模糊不清的现象。究其原因, 光照、相机曝光不足以及动态范围太窄等都会使得图像分辨率不高而影响图像识别的结果。作为结果, 应该对图像进行灰度扩展, 提高图像的辨识度和进一步改善图像的质量, 最终提高图像的整体识别水平。
3) 边缘检测。边缘检测的主要目的是要对图像中灰度值非连续的像素点进行检测, 然后根据检测结果进行准确的定位。其中, 边缘提取作为图像分析中更不可或缺的重要组成部分, 在处理信息数据等方面有着而不可比拟的作用。一定程度上来说, 后期的识别结果的好坏直接取决于边缘提取的程度如何。但是现实生活中, 社会以及人们行为的复杂多变, 使得噪声的种类和来源千变万化, 因此会给图像的识别带来困难, 特别是检测实际的边缘轮廓尤为麻烦。
3 车辆检测与识别技术的算法研究
3.1 车辆检测算法
1) 基于地面感应线圈的车辆检测。经过调查得出, 环形线圈检测器是目前世界上应用最为广泛的一种传统的交通流检测器。其工作原理是将环形线圈埋设在底下, 当车辆经过的时候会引发线圈磁场发生变化, 检测器会依据磁场变化的结果进行数据处理从而得出车辆的流量、速度、时间占有率和长度等交通参数。同时, 在得出各种数据的条件下会通过内部的上传功能将相关数据传给中央控制系统, 为智能交通系统提供必要的数据支持。综合来说, 感应线圈检测的方法已经发展较为成熟, 无论是应用技术还是数据处理都更为准确和周密。通过将线圈检测的数据沿着线路传到交通管理中心, 加之电子计算机及等设备的应用使得检测的结果更为准确可靠, 为车辆检测提供了比较高的检测标准。
2) 基于视频的车辆检测。基于视频图像处理技术, 是在道路两旁或者隔离带安置相应的摄像机用以图像采集, 并且及时将所拍摄的图像上传和处理得到实时交通信息的技术应用过程。但是基于视频图像处理的车辆检测法有一定的弊端, 例如在大型的车辆进行检测的时候可能会遮挡住随行的小型车辆导致摄像机捕捉不到小型车辆的有关图像和画面, 也就会存在一定的阴影、积水反射或昼夜的检测误差。为了改善这一问题, 可以通过软件的算法修正和改变摄像机的安装位置等来改进。
3.2 车辆识别技术算法
车辆识别作为智能交通系统当中的重要应用技术之一, 算法相对较少, 并且普遍应用程度较低。主要还是不同的车辆以及同一车辆的不同位置等不确定, 这就导致对于车辆识别需要考虑到的因素更加复杂, 加之没有一个标准来衡量就更加大了识别车辆的困难。
1) 统计模式识别。按照基础的分类来说, 基于统计方法的模式识别系统主要可以分为:数据获取、预处理、特征提取和选择、分类器设计 (训练阶段) /分类决策 (识别阶段) 等几部分。
2) 车辆识别系统总体设计。车辆识别的前提是做好车辆检测的工作, 在车辆检测的基础上利用现代的电子数据形态学处理方法, 按照所需要的识别要求进行干扰的处理, 最终提取到车辆的轮廓。在得到车辆外部轮廓之后, 再针对不同的车辆的边缘信息, 结合车辆自身的长、宽、面积等基础信息, 做好车辆类型的识别工作。流程为:采集车辆图像→预处理→车辆目标检测→数学形态学→轮廓提取→特征参数计算→分类识别→输出结果
3) 基于车辆特征的识别技术。特征提取在模式识别中至关重要, 这是做好车辆识别的关键一步。因为不同车辆的特征有所不同, 但是在相当长的时间内车辆的特征是具有稳定性的, 具有其他的车辆不具有的特殊性。在进行车辆识别的特征识别中, 要根据针对不同的目标特征的不同对其进行识别, 主要包括形状、长度、大小、颜色等。
4 结语
由此可得, 车辆检测与识别技术在我国的智能交通系统中具有重要的地位, 指明了我国交通事业发展的新方向。尽管我国的智能交通系统仍存在很多不足, 但是是随着车辆检测以及识别技术的广泛应用, 一定会使得我国的交通事业有新的发展, 通过结合我国目前的交通状况加以完善和总结, 相信我国的智能车辆系统会有更为广阔的发展空间。
参考文献
车辆检测与分类
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