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题名基于改进YoloX-s的密贴检查器故障检测方法
被引量：8
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作者
徐哲玮
刘昭
包建东
刘英舜
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机构
南京理工大学自动化学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第12期91-98,共8页
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文摘
为了降低密贴检查器维护和检修中的高运营成本,提高安全保障能力,提出了一种改进YoloX-s的密贴检查器故障检测方法。通过改进YoloX-s中的PANet路径融合网络,进一步增加了与浅层特征层的融合;此外,增加了CA注意力机制,将注意力集中在目标区域内,以获取细节信息;选用CIoU损失函数以聚焦目标框与检测框之间的重叠面积、中心点距离和长宽比,提高模型的定位精度。实验结果表明,相较于YoloX-s模型,所提模型有着更好的综合表现,动接点环平均精度为97.73%,静接点片平均精度为98.83%,平均精度均值为98.28%。
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关键词
轨道交通
密贴检查器
故障检测
YoloX-s
深度学习
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Keywords
rail transit
closure detector
fault detection
YoloX-s
deep learning
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分类号
U216.3
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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