嵌入AR功能的轨道交通设备IETM关键技术研究
发布时间：2023-11-16 19:51
目前,我国高速铁路、地铁等轨道交通正处于飞速发展时期,相关设备的维修保障以及管理工作对于轨道交通的正常运营具有重要意义。本文根据轨道交通设备维保工作的特点,将交互式电子技术手册(Interactive Electrical Technical Manual,IETM)技术和增强现实(Augment Reality,AR)技术引入维保工作中。通过将维修数据信息化管理、虚实叠加、人机交互等功能添加至设备的日常维护、管理以及故障维修工作中,解决轨道交通设备技术含量高、结构复杂,海量维修信息管理困难,维修人员技术水平有限等难题,为轨道交通设备的维护、维修和管理提供一种全新的信息化手段,同时也为解决其他行业复杂装备维修保障问题提供一种思路。首先,在对国内外IETM研究发展动态分析基础上,对IETM构建过程中涉及的S1000D规范进行了研究和梳理,分析了利用公共源数据库和数据模块管理设备技术信息的方法。通过分析轨道交通设备维修工作特点,对嵌入AR功能的IETM软硬件系统进行了需求分析,并利用Petri网建模技术实现了维修过程的描述,利用XML技术实现了多媒体提示信息的管理。其次,针对AR系统中的维...
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 IETM技术研究与发展现状
1.2.2 AR辅助维修技术研究与发展现状
1.2.3 嵌入AR功能的IETM关键技术分析
1.3 主要研究内容及章节安排
第二章 嵌入AR功能的IETM软硬件系统构建
2.1 IETM概述
2.1.1 IETM定义
2.1.2 IETM分类
2.2 S1000D规范概述
2.2.1 公共源数据库管理
2.2.2 数据模块
2.3 嵌入AR功能的IETM原型系统构建
2.3.1 轨道交通设备维修过程分析
2.3.2 嵌入AR功能的IETM硬件系统构建
2.3.3 嵌入AR功能的IETM软件系统构建
2.3.4 基于Petri网的维修作业过程建模
2.3.5 多媒体数据库构建
2.4 本章小结
第三章 基于RGB-D图像的目标检测技术研究
3.1 卷积神经网络基础
3.1.1 卷积层
3.1.2 采样层
3.1.3 全连接层
3.2 基于CNN模型的目标检测算法分析
3.2.1 DPM目标检测算法
3.2.2 R-CNN目标检测算法
3.2.3 Fast R-CNN目标检测算法
3.2.4 Faster R-CNN目标检测算法
3.2.5 YOLO目标检测算法
3.2.6 SSD目标检测算法
3.3 基于RGB-D图像的MobileNet-SSD算法实现
3.3.1 MobileNet网络
3.3.2 RGB-D图像与深度图像编码
3.3.3 基于数据融合的目标检测网络模型设计
3.3.4 实验设计与结果分析
3.4 本章小结
第四章 融合目标重复检测的跟踪注册算法研究
4.1 KCF跟踪模型
4.1.1 线性空间回归
4.1.2 循环矩阵与计算加速
4.1.3 非线性回归计算加速
4.1.4 快速检测
4.2 融合目标重复检测的维修区域跟踪算法
4.3 融合目标重复检测的跟踪算法实验结果及分析
4.4 基于点云匹配的三维注册算法研究
4.4.1 Open GL3D模型渲染
4.4.2 点云匹配
4.5 本章小结
第五章 嵌入AR功能的轨道交通IETM原型系统的实现
5.1 嵌入AR功能的IETM原型系统开发
5.1.1 转辙机技术资料收集与整理
5.1.2 表示电路故障检修工作分解
5.1.3 表示电路故障检修工作建模
5.1.4 数据库构建
5.1.5 人机交互实现
5.1.6 嵌入AR功能的IETM原型系统界面设置
5.2 嵌入AR功能的IETM辅助维修实例
5.3 嵌入AR功能的IETM原型系统评价
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 研究展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文
本文编号：3864471
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 IETM技术研究与发展现状
1.2.2 AR辅助维修技术研究与发展现状
1.2.3 嵌入AR功能的IETM关键技术分析
1.3 主要研究内容及章节安排
第二章 嵌入AR功能的IETM软硬件系统构建
2.1 IETM概述
2.1.1 IETM定义
2.1.2 IETM分类
2.2 S1000D规范概述
2.2.1 公共源数据库管理
2.2.2 数据模块
2.3 嵌入AR功能的IETM原型系统构建
2.3.1 轨道交通设备维修过程分析
2.3.2 嵌入AR功能的IETM硬件系统构建
2.3.3 嵌入AR功能的IETM软件系统构建
2.3.4 基于Petri网的维修作业过程建模
2.3.5 多媒体数据库构建
2.4 本章小结
第三章 基于RGB-D图像的目标检测技术研究
3.1 卷积神经网络基础
3.1.1 卷积层
3.1.2 采样层
3.1.3 全连接层
3.2 基于CNN模型的目标检测算法分析
3.2.1 DPM目标检测算法
3.2.2 R-CNN目标检测算法
3.2.3 Fast R-CNN目标检测算法
3.2.4 Faster R-CNN目标检测算法
3.2.5 YOLO目标检测算法
3.2.6 SSD目标检测算法
3.3 基于RGB-D图像的MobileNet-SSD算法实现
3.3.1 MobileNet网络
3.3.2 RGB-D图像与深度图像编码
3.3.3 基于数据融合的目标检测网络模型设计
3.3.4 实验设计与结果分析
3.4 本章小结
第四章 融合目标重复检测的跟踪注册算法研究
4.1 KCF跟踪模型
4.1.1 线性空间回归
4.1.2 循环矩阵与计算加速
4.1.3 非线性回归计算加速
4.1.4 快速检测
4.2 融合目标重复检测的维修区域跟踪算法
4.3 融合目标重复检测的跟踪算法实验结果及分析
4.4 基于点云匹配的三维注册算法研究
4.4.1 Open GL3D模型渲染
4.4.2 点云匹配
4.5 本章小结
第五章 嵌入AR功能的轨道交通IETM原型系统的实现
5.1 嵌入AR功能的IETM原型系统开发
5.1.1 转辙机技术资料收集与整理
5.1.2 表示电路故障检修工作分解
5.1.3 表示电路故障检修工作建模
5.1.4 数据库构建
5.1.5 人机交互实现
5.1.6 嵌入AR功能的IETM原型系统界面设置
5.2 嵌入AR功能的IETM辅助维修实例
5.3 嵌入AR功能的IETM原型系统评价
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 研究展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文
本文编号：3864471
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiaotonggongchenglunwen/3864471.html
