有轨电车异物侵限检测及预警方法研究

叶超; 陈新

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文章融合混合高斯模型与三帧差分法对有轨电车线路进行异物侵限检测,并结合有轨电车位置、速度、异物运动轨迹等参数,采用T-S模糊神经网络进行预警等级划分。以某有轨电车公司提供的视频监控数据作为实例,开展实例仿真研究,仿真结果表明该异物侵限检测算法能够较好地检测出行人、汽车等异物,T-S模糊神经网络能够用于有轨电车异物侵限预警。

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来源
《现代城市轨道交通》 |2022年第7期|91-96|共6页
作者
叶超; 陈新;
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作者单位

南京理工大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类行车安全;
关键词
有轨电车; 异物侵限; 混合高斯模型; 三帧差分法; T-S模糊神经网络;

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