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鐵路作為國家重要基礎設施、國民經濟大動脈和大眾化運輸方式，對社會經濟發展起著不可替代的支撐作用。軌道是鐵路系統的重要組件，軌道病害檢測是鐵路工務部門的核心業務。傳統的人工巡檢不僅費時費力，而且檢測結果容易受到各種主觀因素的影響。因此，自動化軌道病害檢測對維護鐵路運輸安全具有重要的現實意義。考慮到視覺檢測在速度、成本和可視化等方面的優勢，本文聚焦于軌道病害視覺檢測技術。首先以廣泛應用的無砟軌道為例介紹軌道的基本結構，對常見的軌道表觀病害進行樣例展示、成因分析和影響評價；簡要梳理常見的自動化軌道檢測技術的基本原理和應用場景，對軌道病害視覺檢測面臨的圖像質量不均、可用特征較少和模型更新困難等主要挑戰進行歸納；然后，依照前景模型、背景模型、盲源分離模型及深度學習模型的分類邏輯對軌道病害視覺檢測領域的研究現狀進行綜述，簡要介紹了各類方法的代表性工作，總結了各類方法的技術特點與應用局限性；最后，針對智能化鐵路的發展需求，展望了未來軌道病害視覺檢測技術的研究趨勢，即利用小樣本/零樣本學習、多任務學習與多源異構數據融合等技術手段來解決當前視覺檢測系統中的魯棒性弱、虛警率高等問題。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210204&flag=1

深度強化學習作為機器學習發展的最新成果，已經在很多應用領域嶄露頭角。關于深度強化學習的算法研究和應用研究，產生了很多經典的算法和典型應用領域。深度強化學習應用在智能制造中，能在復雜環境中實現高水平控制。對深度強化學習的研究進行概述，對深度強化學習基本原理進行介紹，包括深度學習和強化學習。介紹深度強化學習算法應用的理論方法，在此基礎對深度強化學習的算法進行了分類介紹，分別介紹了基于值函數和基于策略梯度的強化學習算法，列舉了這兩類算法的主要發展成果，以及其他相關研究成果。對深度強化學習在智能制造的典型應用進行分類分析。對深度強化學習存在的問題和未來發展方向進行了討論。

機器視覺是建立在計算機視覺理論工程化基礎上的一門學科，涉及到光學成像、視覺信息處理、人工智能以及機電一體化等相關技術。隨著我國制造業的轉型升級與相關研究的不斷深入，機器視覺技術憑借其精度高、實時性強、自動化與智能化程度高等優點，成為了提升機器人智能化的重要驅動力之一，并被廣泛應用于工業生產、農業以及軍事等各個領域。在廣泛查閱相關文獻之后，針對近十多年來機器視覺相關技術的發展與應用進行分析與總結，旨在為研究學者與工程應用人員提供參考。首先，總結了機器視覺技術的發展歷程、國內外的機器視覺發展現狀；其次，重點分析了機器視覺系統的核心組成部件、常用視覺處理算法以及當前主流的機器視覺工業軟件；然后，介紹了機器視覺技術在產品瑕疵檢測、智能視頻監控分析、自動駕駛與輔助駕駛與醫療影像診斷等四個典型領域的應用；最后分析了當前機器視覺技術所面臨的挑戰，并對其未來的發展趨勢進行了展望。希望為機器視覺技術的發展和應用推廣發揮積極作用。

最新的技術進步提高了交通運輸的質量。新的數據驅動方法為所有基于控制的系統(如交通、機器人、物聯網和電力系統)帶來了新的研究方向。將數據驅動的應用與運輸系統相結合在最近的運輸應用程序中起著關鍵的作用。本文綜述了基于深度強化學習(RL)的交通控制的最新應用。其中，詳細討論了基于深度RL的交通信號控制(TSC)的應用，這在文獻中已經得到了廣泛的研究。綜合討論了TSC的不同問題求解方法、RL參數和仿真環境。在文獻中，也有一些基于深度RL模型的自主駕駛應用研究。我們的調查廣泛地總結了這一領域的現有工作，并根據應用程序類型、控制模型和研究的算法對它們進行了分類。最后，我們討論了基于深度可編程邏輯語言的交通應用所面臨的挑戰和有待解決的問題。

題目： Analysis on Application of Machine Vision in Fabric Defect Detection

摘要：

隨著機器視覺在各個領域的廣泛應用和大面積實施，關于機器視覺在紡織生產和質量控制上的應用也成為了研究熱點。介紹了織物疵點機器視覺檢測系統的硬件選擇與布置，重點介紹了光源和相機的選取。根據檢測原理的不同，將機器視覺檢測方法分為統計法、頻譜法、基于學習的方法以及結構法和模型法，并對這些方法做了綜述。梳理分析了機器視覺在織物疵點檢測方面所面臨的問題和未來發展構想。