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Einleitung:
In der Entwicklung von Schienenfahrzeugen werden auch die Relativbewegungen zwischen zwei zusammenhängenden Wagenkästen ermittelt. Aktuell eingesetzte Messverfahren haben den Nachteil, einerseits sehr zeit- und kostenaufwendig bei Installation und Inbetriebnahme, sowie andererseits komplex in der Auswertung zu sein. Im Rahmen dieser Arbeit wurde deshalb die Realisierbarkeit eines bildgestützten Systems zur Messung von Relativbewegungen zwischen Wagenkästen überprüft. Das entwickelte Verfahren stellt eine neuartige Alternative zu den konventionell eingesetzten Methoden dar, da es die gestellten Anforderungen hinsichtlich technischer Eignung und Wirtschaftlichkeit bestens erfüllt.

Hauptkomponenten eines Schienenfahrzeugs:


Blau: Wagenkästen, Rot: Fahrwerke, Grün: Schiene

Aufgabenstellung:


Im Betrieb schwingen zwei benachbarte Wagenkästen gegeneinander. Die Relativbewegungen zwischen den beiden Wagenkästenenden mit 6 Freiheitsgraden (3 Translationen, 3 Rotationen) sollen kontinuierlich bestimmt werden.

Messaufbau:


Das Problem wird zurückgeführt auf das Schätzen der 3D-Pose (6 Freiheitsgrade) einer im ersten Wagenkasten eigenschwingungsfrei installierten Kamera relativ zu einem Szenenkoordinatensystem. Diese Kamera nimmt während der Messfahrt kontinuierlich Bilddaten auf. Aus den Bewegungen der ‘Targets’ (weisse Platten mit konzentrischen Kreisen) in den Bilddaten werden anschliessend die Relativbewegungen zwischen den beiden Wagenkästen ermittelt.

Videos: gekürzte Fassung

Resultate:

• Nachweis der Einhaltung der spezifizierten Genauigkeitsanforderungen.
• Erfolgreiche Validierung der Realisierbarkeit und der Einsatzfähigkeit des entwickelten Systems anhand der protoypischen Implementierung.
• Praxistest des Systems im Rahmen einer Messfahrt mit einem Hochgeschwindigkeitszug auf dem Prüfcenter Wegberg-Wildenrath.
• Ausarbeitung eines “Best practice approach” für Messfahrten.

Master-Arbeit: (in Englisch)
Datei enthät nur die Kurzfassung und das Inhaltsverzeichnis da die Arbeit gesperrt ist.
RobertHoedl_2013_MastersThesis_Abstract.pdf  [.PDF | 280 K]


Die Masterarbeit wurde mit dem Siemens Railway Engineering Award 2014 ausgezeichnet.


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Einleitung:
Um den gestiegenen Bedürfnissen der Sicherheit im internationalen Reiseverkehr gerecht zu werden wurden in den letzten Jahern immer mehr automatisierte Grenzkontrollsysteme etabliert. Viele dieser Grenzkontrollsysteme nutzen sogenannte AFIS (automated fingerprint identification systems) Systeme um biometrische Daten (speziell Fingerabdrücke) von Personen abzugleichen. Neue Übereinkommen (US-VISIT, EU-VIS) verlangen zudem nun nicht mehr den Abgleich von nur zwei sondern von allen 10 Fingerabdrücken. Die Motivation hierin entsteht aus den drastisch verbesserten Fehlerraten wenn mehr als ein Fingerabruck verwendet wird um die biometrischen Merkmale einer Person abzugleichen. Diese Richtlinien bergen jedoch das Problem das bei der Verwendung von marktüblichen (Ein-) Fingerprintsensoren die Erfassung einer Person mit 10 Fingerabrücken viel zu lange dauern würde. Aus diesem Grund werden sogenannte 10-Print Scanner (zB.: Crossmatch L-Scan Guardian ) installiert um in einem 4-4-2 Verfahren (4 Finger linke Hand, 4 Finger rechte Hand, 2 Daumen) die biometrischen Daten einer Person aufzunehmen. Um die einzelnen Fingerabdrücke weiterverabeiten zu können müssen diese erst aus den 4 Finger Bildern (auch Slap-Images) ausgeschnitten werden. Dieser Vorgang wird als “Slap Fingerprint Segmentation” bezeichnet.
Der aus diesem Projekt resultierende Prototyp wurde portiert und der Algorithmus in das Endprodukt die “Siemens Homeland Security Suite” integriert. Weiters erfolgte 2009 der patentrechtliche Schutz der Erfindung beim zuständigen Europäischen Patentamt. Das Verfahren wurde auch auf dem CVWW 2009 (Computer Vision Winter Workshop) präsentiert sowie in den zugehörigen Proceedings publiziert.


Beispiele: (Bitte klicken Sie auf das Bild…)
Verschiedene Slap-Images mit automatisch eingezeichneten Segmentierungsergebnissen.

Resultate:

• Portierung und Integration des Algorithmus in die Siemens Homeland Security Suite, sowie
• Schriftliche Publikation anläßlich der CVWW 2009 (siehe unten) und
• Anmeldung als Patent beim europäischem Patentamt (Patent Nr: EP 2131307 A1).

Schriftliche Publikation CVWW 2009: (in Englisch)
Diese Arbeit enthält eine eingehende Beschreibung des Algorithmus sowie eine detaillierte Auswertung der Evaluierungsergebnisse.
Robert_Hoedl_2009_CVWW09_Slap_Fingerprint_Segmentation.pdf  [.PDF | 968 K]

Poster CVWW 2009: (in Englisch)
Robert_Hoedl_2009_CVWW09_Poster.pdf  [.PDF | 238 K]

Europäische Patentschrift:
EP2131307_patent.pdf  [.PDF | 174 K]

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Einleitung:
Mit fortschreitender Automatisierung des Schienen-Güterverkehrs besteht in modernen Zugleit-Systemen die Notwendigkeit die einzelnen Waggons von Zügen zu identifizieren sowie deren Kennzeichnung (speziell Gefahrengut) auslesen zu können. Das derzeit einzige international standardisierte Identifikationsmittel für Eisenbahnfahrzeuge sind die gemäß des RIV-Abkommens seitlich an den Waggons angebrachten Tafeln samt Wagennummern.
Um den Inhalt dieser Tafen zu ermitteln werden mit einer Zeilenkamera (Endlos-) Bilder vorbeifahrender Züge aufgenommen. Zur genauen Zuordnung von Waggon mit Tafel wird zuerst eine Zerteilung des (Endlos-) Bildes vorgenommen. Diese Zerteilung ist zurzeit über im Gleiskörper installierte Induktionssensoren realisiert. Um unabhängig von diesen relativ teuren Installationen zu werden, wurde eine Lösung auf algorithmischer Basis gesucht und gefunden!
Der aus diesem Projekt hervorgegangene Prototyp liefert hervorragende Ergebnisse in Bezug auf die Erkennung von Waggontrennstellen

Beispiele: (Bitte klicken Sie auf die Bilder…)
Orginal Bild aus dem Datensatz “02_Graz_Tag”.

Ergebnis Bild mit automatisiert erkannten Trennstellen (dunkelblau) sowie extrahiertem 1D-Signal (unten).

Resultate:
Ein Prototyp geschrieben in Matlab sowie schriftliche Arbeit als Dokumentation.
Die schriftliche Arbeit enthält eine eingehende Beschreibung des Algorithmus sowie eine detaillierte Auswertung der Evaluierungsergebnisse.


Schriftliche Arbeit: (in Englisch)
Robert_Hoedl_2010_HP-Railroad_Car_Separation.pdf   [.PDF | 960 K]

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