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面向铁路周界远小目标入侵检测的视频超分辨率重建技术研究
1
作者
王增卿
谢征宇
+3 位作者
姜忆玲
王佳丽
管岭
王力
《中国铁道科学》
北大核心
2025年第1期200-211,共12页
针对铁路长纵深监控环境下远小目标图像特征信息不足的问题,对视频超分辨率重建技术进行研究。首先,基于BasicVSR网络,利用前后帧信息设计特征交互增强(FIE)模块和图拉普拉斯金字塔低频分离(GLPLS)模块,构建高效的远小目标特征重建网络R...
针对铁路长纵深监控环境下远小目标图像特征信息不足的问题,对视频超分辨率重建技术进行研究。首先,基于BasicVSR网络,利用前后帧信息设计特征交互增强(FIE)模块和图拉普拉斯金字塔低频分离(GLPLS)模块,构建高效的远小目标特征重建网络RailVSR;其次,在RailVSR网络中集成联合损失函数,优化网络对高分辨率图像和目标检测精度的双重关注;最后,将RailVSR网络与目标检测算法RT-DETR相结合,增强铁路长纵深监控场景下远小目标入侵检测能力。结果表明:与原始RT-DETR目标检测算法相比,基于RailVSR网络改进的目标检测算法对铁路周界入侵的检测精度至少提高13%,其平均检测精度至少提升11%;在VSTR铁路样本库构建的铁路监控数据集中,当目标像素占比超过0.05%时,检测漏报率和错报率均为0,且平均检测精度可达85%以上。该研究对铁路周界远小目标入侵检测具有有效性,可提升铁路安全运营的保障水平。
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关键词
铁路周界
远小目标
入侵检测
任务型视频超分辨重建
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职称材料
题名
面向铁路周界远小目标入侵检测的视频超分辨率重建技术研究
1
作者
王增卿
谢征宇
姜忆玲
王佳丽
管岭
王力
机构
北京交通大学交通运输学院
运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室
北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心
中国船舶集团有限公司系统工程研究院
出处
《中国铁道科学》
北大核心
2025年第1期200-211,共12页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2024JBZY023)。
文摘
针对铁路长纵深监控环境下远小目标图像特征信息不足的问题,对视频超分辨率重建技术进行研究。首先,基于BasicVSR网络,利用前后帧信息设计特征交互增强(FIE)模块和图拉普拉斯金字塔低频分离(GLPLS)模块,构建高效的远小目标特征重建网络RailVSR;其次,在RailVSR网络中集成联合损失函数,优化网络对高分辨率图像和目标检测精度的双重关注;最后,将RailVSR网络与目标检测算法RT-DETR相结合,增强铁路长纵深监控场景下远小目标入侵检测能力。结果表明:与原始RT-DETR目标检测算法相比,基于RailVSR网络改进的目标检测算法对铁路周界入侵的检测精度至少提高13%,其平均检测精度至少提升11%;在VSTR铁路样本库构建的铁路监控数据集中,当目标像素占比超过0.05%时,检测漏报率和错报率均为0,且平均检测精度可达85%以上。该研究对铁路周界远小目标入侵检测具有有效性,可提升铁路安全运营的保障水平。
关键词
铁路周界
远小目标
入侵检测
任务型视频超分辨重建
Keywords
Railway perimeters
Remote and small targets
Intrusion detection
Task-oriented video super-resolution reconstruction
分类号
U298 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向铁路周界远小目标入侵检测的视频超分辨率重建技术研究
王增卿
谢征宇
姜忆玲
王佳丽
管岭
王力
《中国铁道科学》
北大核心
2025
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