论文摘要
基于接触网安全巡检装置(2C)采集的海量图像数据,提出高铁接触网异物自动化智能检测方法,以实现稳健、可靠、精准的高铁接触网安全异常检测。该方法面向2C图像的特点以及接触网安全运行需求,首先对图像进行预处理,然后设计基于深度神经网络的异物检测方法,利用已标定样本训练异物检测模型,并通过预训练和重训练步骤进行深度学习模型的优化,最后将训练好的模型应用于真实场景中对特定异物进行自动检测。对采集的2C图像进行相关试验,结果表明,该方法可以快速有效地检测出接触网异物,准确率达到96.5%以上,具有较高的应用价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 徐伟,吴泽彬,刘建新,丁道华,詹天明,徐洋
关键词: 高速铁路,接触网,异物,智能检测,深度学习,自动化
来源: 中国铁路 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 铁路运输
单位: 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段,南京理工大学计算机科学与工程学院
分类号: U226.8
DOI: 10.19549/j.issn.1001-683x.2019.10.039
页码: 39-44
总页数: 6
文件大小: 2817K
下载量: 182
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