随着铁路网络规模的迅速扩展及安全管理压力的日益增加,传统人工巡检模式的局限性愈加凸显,促使各铁路局采用无人机技术替代部分人工巡检作业。针对现有铁路无人机巡检过程中存在的管理缺失、安全风险高等问题,本文设计并搭建了一种基于...随着铁路网络规模的迅速扩展及安全管理压力的日益增加,传统人工巡检模式的局限性愈加凸显,促使各铁路局采用无人机技术替代部分人工巡检作业。针对现有铁路无人机巡检过程中存在的管理缺失、安全风险高等问题,本文设计并搭建了一种基于B/S架构的铁路无人机巡检管理平台。该平台结合GIS(Geographic Information System)技术、深度学习算法与数据可视化方法,开发了基础数据管理、飞行计划管理、病害隐患统计监管、信息综合展示等七大核心功能模块,为无人机飞行作业管控、巡检数据管理、铁路设备病害及外部环境隐患排查提供全面技术支持。现场应用表明,铁路无人机巡检管理平台为铁路无人机巡检作业的数字化转型奠定了基础,提升了作业的智能化、标准化与精细化水平,为铁路安全运行提供了保障。展开更多
铁路沿线彩钢房存在安装不规范、结构老化变形等问题,在大风天气下易被吹落至铁路线路附近,威胁列车行车安全,甚至可能引发严重安全事故。为解决上述问题,提出了一种基于无人机巡检图像的铁路沿线彩钢房状态检测算法。基于YOLOv10(You O...铁路沿线彩钢房存在安装不规范、结构老化变形等问题,在大风天气下易被吹落至铁路线路附近,威胁列车行车安全,甚至可能引发严重安全事故。为解决上述问题,提出了一种基于无人机巡检图像的铁路沿线彩钢房状态检测算法。基于YOLOv10(You Only Look Once,v10)算法的构架,首先,搭建了基于FasterNet优化的主干网络,提升原算法的特征提取能力,提高算法的检测精度;其次,构造新的C2F-FMB(Cross-Stage Partial Fusion-Feature Modulation Blocks)颈部模块,通过引入特征的自适应调制机制,增强算法对图像中局部细节和全局信息的提取能力,优化C2F模块在小目标检测的性能表现。结果表明:相比原始YOLOv10算法,改进后的算法在IoU(Intersection over Union)阈值为0.5时的平均精度均值(mean Average Precision,mAP@0.5)提高了4.7%。同时,该算法在小面积彩钢房检测任务以及具有相似特征的目标分类任务中表现出更强的适应性和更高的检测精度。展开更多
文摘随着铁路网络规模的迅速扩展及安全管理压力的日益增加,传统人工巡检模式的局限性愈加凸显,促使各铁路局采用无人机技术替代部分人工巡检作业。针对现有铁路无人机巡检过程中存在的管理缺失、安全风险高等问题,本文设计并搭建了一种基于B/S架构的铁路无人机巡检管理平台。该平台结合GIS(Geographic Information System)技术、深度学习算法与数据可视化方法,开发了基础数据管理、飞行计划管理、病害隐患统计监管、信息综合展示等七大核心功能模块,为无人机飞行作业管控、巡检数据管理、铁路设备病害及外部环境隐患排查提供全面技术支持。现场应用表明,铁路无人机巡检管理平台为铁路无人机巡检作业的数字化转型奠定了基础,提升了作业的智能化、标准化与精细化水平,为铁路安全运行提供了保障。
文摘铁路沿线彩钢房存在安装不规范、结构老化变形等问题,在大风天气下易被吹落至铁路线路附近,威胁列车行车安全,甚至可能引发严重安全事故。为解决上述问题,提出了一种基于无人机巡检图像的铁路沿线彩钢房状态检测算法。基于YOLOv10(You Only Look Once,v10)算法的构架,首先,搭建了基于FasterNet优化的主干网络,提升原算法的特征提取能力,提高算法的检测精度;其次,构造新的C2F-FMB(Cross-Stage Partial Fusion-Feature Modulation Blocks)颈部模块,通过引入特征的自适应调制机制,增强算法对图像中局部细节和全局信息的提取能力,优化C2F模块在小目标检测的性能表现。结果表明:相比原始YOLOv10算法,改进后的算法在IoU(Intersection over Union)阈值为0.5时的平均精度均值(mean Average Precision,mAP@0.5)提高了4.7%。同时,该算法在小面积彩钢房检测任务以及具有相似特征的目标分类任务中表现出更强的适应性和更高的检测精度。
