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基于深度学习的列车运行环境感知关键算法研究综述
被引量：
1
1
作者
陈智超
杨杰
+1 位作者
李凡
冯志成
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第1期1-17,共17页
阐述深度学习在感知任务中的理论和相关基础,梳理深度学习在视觉、点云处理方面的模型架构及性能.系统总结基于图像识别的轨道区域提取、接触网异物检测和低照度图像增强等关键算法,归纳现有算法的难点.针对列车对3D感知的需求,进一步...
阐述深度学习在感知任务中的理论和相关基础,梳理深度学习在视觉、点云处理方面的模型架构及性能.系统总结基于图像识别的轨道区域提取、接触网异物检测和低照度图像增强等关键算法,归纳现有算法的难点.针对列车对3D感知的需求,进一步梳理面向铁路场景的点云分割、单目3D检测和多模态融合检测算法,对常见于文献的数据集进行模型性能的对比分析.总结列车运行环境感知现阶段存在的问题和未来的发展趋势.
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关键词
列车运行环境感知
深度学习
图像处理
三维
感知
多模态融合
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职称材料
基于改进Mask-R-CNN网络的轨道交通运行环境感知技术应用研究
被引量：
4
2
作者
郑泽熙
范楷
邓晶雪
《铁道运输与经济》
北大核心
2024年第1期184-191,198,共9页
为了提升轨道交通列车运行环境感知能力,进一步保障列车运行环境安全,针对列车运行前方各类障碍物侵限问题,提出一种基于改进Mask-R-CNN网络的轨道交通运行环境感知技术方案。通过阐述列车运行环境感知系统设计需求,对其进行结构设计。...
为了提升轨道交通列车运行环境感知能力,进一步保障列车运行环境安全,针对列车运行前方各类障碍物侵限问题,提出一种基于改进Mask-R-CNN网络的轨道交通运行环境感知技术方案。通过阐述列车运行环境感知系统设计需求,对其进行结构设计。分析Mask-R-CNN深度视觉模型,论述其功能对列车运行环境感知需求的适用性,使用轻量级MobileNetV2骨干网络及PointRend模块对Mask-R-CNN网络进行改进优化,进一步提升实时性和准确性。在真实列车运行环境中采集列车运行前方展望数据,标注形成自有数据集,结合公共数据集对模型进行训练,经验证改进后模型F-Measure评价值达到95.56%,同时具有准确率高、实时性好、易于部署等优点,可以满足下一步轨道交通发展新需求,是计算机视觉技术在轨道交通领域的一种新探索。
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关键词
轨道交通
列车运行环境感知
Mask-R-CNN
MobileNetV2
PointRend
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职称材料
题名
基于深度学习的列车运行环境感知关键算法研究综述
被引量：
1
1
作者
陈智超
杨杰
李凡
冯志成
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
江西理工大学磁浮轨道交通装备江西省重点实验室
上海电机学院电气学院
国瑞科创稀土功能材料有限公司
出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第1期1-17,共17页
基金
国家自然科学基金资助项目(62063009)
国家重点研发计划资助项目(2023YFB4302100)
江西省重大科技研发专项资助项目(20232ACE01011).
文摘
阐述深度学习在感知任务中的理论和相关基础,梳理深度学习在视觉、点云处理方面的模型架构及性能.系统总结基于图像识别的轨道区域提取、接触网异物检测和低照度图像增强等关键算法,归纳现有算法的难点.针对列车对3D感知的需求,进一步梳理面向铁路场景的点云分割、单目3D检测和多模态融合检测算法,对常见于文献的数据集进行模型性能的对比分析.总结列车运行环境感知现阶段存在的问题和未来的发展趋势.
关键词
列车运行环境感知
深度学习
图像处理
三维
感知
多模态融合
Keywords
train running environment perception
deep learning
image processing
3D perception
multimodal fusion
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于改进Mask-R-CNN网络的轨道交通运行环境感知技术应用研究
被引量：
4
2
作者
郑泽熙
范楷
邓晶雪
机构
中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所
中国铁道科学研究院集团有限公司国家铁路智能运输系统工程技术研究中心
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2024年第1期184-191,198,共9页
基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(L2021G003)
中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2021YJ100)。
文摘
为了提升轨道交通列车运行环境感知能力,进一步保障列车运行环境安全,针对列车运行前方各类障碍物侵限问题,提出一种基于改进Mask-R-CNN网络的轨道交通运行环境感知技术方案。通过阐述列车运行环境感知系统设计需求,对其进行结构设计。分析Mask-R-CNN深度视觉模型,论述其功能对列车运行环境感知需求的适用性,使用轻量级MobileNetV2骨干网络及PointRend模块对Mask-R-CNN网络进行改进优化,进一步提升实时性和准确性。在真实列车运行环境中采集列车运行前方展望数据,标注形成自有数据集,结合公共数据集对模型进行训练,经验证改进后模型F-Measure评价值达到95.56%,同时具有准确率高、实时性好、易于部署等优点,可以满足下一步轨道交通发展新需求,是计算机视觉技术在轨道交通领域的一种新探索。
关键词
轨道交通
列车运行环境感知
Mask-R-CNN
MobileNetV2
PointRend
Keywords
Rail Transit
Train Running Environment Perception
Mask-R-CNN
MobileNetV2
PointRend
分类号
U29 [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
基于深度学习的列车运行环境感知关键算法研究综述
陈智超
杨杰
李凡
冯志成
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进Mask-R-CNN网络的轨道交通运行环境感知技术应用研究
郑泽熙
范楷
邓晶雪
《铁道运输与经济》
北大核心
2024
4
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职称材料
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