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自适应可变形卷积与焦点感知的接触网异物检测
1
作者
陈永
周建宇
+1 位作者
安卓奥博
陈超亚
《铁道科学与工程学报》
北大核心
2025年第7期3314-3327,共14页
高速铁路接触网是为列车提供牵引供电的关键基础设施,若异物侵入接触网,易引发受电弓故障及电流异常,进而中断供电,严重威胁高速铁路列车的运行安全。针对现有接触网异物检测方法在异物检测时存在特征提取能力不足、易受复杂背景干扰以...
高速铁路接触网是为列车提供牵引供电的关键基础设施,若异物侵入接触网,易引发受电弓故障及电流异常,进而中断供电,严重威胁高速铁路列车的运行安全。针对现有接触网异物检测方法在异物检测时存在特征提取能力不足、易受复杂背景干扰以及检测精度不高的问题,提出一种自适应可变形卷积与焦点感知的接触网异物检测模型。首先,设计自适应稀疏可变形卷积和结构感知前馈网络构建特征提取网络,动态调整具有无界权重的卷积核来充分适应不同异物的特征,并采用双分支结构设计的结构感知前馈网络进一步增强局部特征和全局特征,提高了对接触网异物特征提取能力;然后,提出动态焦点感知位置查询Transformer解码器,根据解码器块的交叉注意力分数和对应特征位置编码来动态生成位置查询,以便提供更准确的异物位置信息和细节信息,降低了复杂背景对异物检测的影响;最后,设计边界细化网络,对Transformer解码器输出的粗分割结果进一步细化,通过迭代变形粗分割结果的轮廓,使其精准输出最终异物检测分割结果。高速铁路接触网异物检测实验表明,所提方法在主客观评价方面均优于对比方法,平均准确率AP相较于Mask R-CNN、Swin-Transformer、Mask2Former和MP-Former分别提高了8.49%、7.26%、4.19%和3.06%。研究结果表明,该方法具有更好的高速铁路接触网异物检测性能。
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关键词
高铁接触网
异物检测
自适应
稀疏动态可变形卷积
焦点感知位置查询
语义分割
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职称材料
稀疏可变形卷积与高分辨率融合的接触网螺栓病害检测
2
作者
陈永
安卓奥博
张娇娇
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2989-3000,共12页
列车长期运行产生的震动易导致接触网螺栓处于松动、脱落等不良状态,接触网取流异常会严重影响行车安全。针对高速铁路接触网螺栓病害检测时,易受复杂背景干扰及螺栓松动病害难以检测等问题,提出一种稀疏可变形卷积与高分辨率融合的接...
列车长期运行产生的震动易导致接触网螺栓处于松动、脱落等不良状态,接触网取流异常会严重影响行车安全。针对高速铁路接触网螺栓病害检测时,易受复杂背景干扰及螺栓松动病害难以检测等问题,提出一种稀疏可变形卷积与高分辨率融合的接触网螺栓病害检测方法。首先,构建稀疏动态可变形卷积构成的特征提取网络,通过增大感受野范围,来捕捉不同尺度下螺栓的形状特征,加强模型对螺栓小尺寸对象特征的提取能力。然后,设计高分辨率特征金字塔融合模块,将螺栓深层特征和浅层特征的高分辨率特征图进行充分融合,提高多尺度特征图的利用率。其次,提出基于连通域统计的螺栓松动判别方法,通过统计被截断螺栓的连通域个数,完成螺栓松动病害状态检测。最后,由高速铁路接触网螺栓检测试验得出:所提方法可以准确检测螺栓的缺失和松动病害,且具有较高的检测精度,相比改进前Mask R-CNN检测方法准确率增加了41.4个百分点、召回率增加了27.3个百分点、像素精确度提升28.11个百分点、F1-score达83.4%。同时,对接触网螺栓网络模型的检测效率进行试验,较Mask R-CNN的浮点计算效率提升了36.23%。对不同场景下接触网螺栓检测对比试验表明,所提方法具有良好的适应性和精确度,对于螺栓松动和缺失病害检测提供了更为准确的方法,对后期接触网智能化检测具有一定的参考意义。
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关键词
高铁接触网
螺栓病害检测
稀疏动态可变形卷积
Mask
R-CNN
高分辨率融合
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职称材料
题名
自适应可变形卷积与焦点感知的接触网异物检测
1
作者
陈永
周建宇
安卓奥博
陈超亚
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
兰州交通大学人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《铁道科学与工程学报》
北大核心
2025年第7期3314-3327,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(62462043)
兰州交通大学重点研发资助项目(ZDYF2304)。
文摘
高速铁路接触网是为列车提供牵引供电的关键基础设施,若异物侵入接触网,易引发受电弓故障及电流异常,进而中断供电,严重威胁高速铁路列车的运行安全。针对现有接触网异物检测方法在异物检测时存在特征提取能力不足、易受复杂背景干扰以及检测精度不高的问题,提出一种自适应可变形卷积与焦点感知的接触网异物检测模型。首先,设计自适应稀疏可变形卷积和结构感知前馈网络构建特征提取网络,动态调整具有无界权重的卷积核来充分适应不同异物的特征,并采用双分支结构设计的结构感知前馈网络进一步增强局部特征和全局特征,提高了对接触网异物特征提取能力;然后,提出动态焦点感知位置查询Transformer解码器,根据解码器块的交叉注意力分数和对应特征位置编码来动态生成位置查询,以便提供更准确的异物位置信息和细节信息,降低了复杂背景对异物检测的影响;最后,设计边界细化网络,对Transformer解码器输出的粗分割结果进一步细化,通过迭代变形粗分割结果的轮廓,使其精准输出最终异物检测分割结果。高速铁路接触网异物检测实验表明,所提方法在主客观评价方面均优于对比方法,平均准确率AP相较于Mask R-CNN、Swin-Transformer、Mask2Former和MP-Former分别提高了8.49%、7.26%、4.19%和3.06%。研究结果表明,该方法具有更好的高速铁路接触网异物检测性能。
关键词
高铁接触网
异物检测
自适应
稀疏动态可变形卷积
焦点感知位置查询
语义分割
Keywords
high-speed railway catenary
foreign object detection
adaptive sparse deformable convolution
focus-aware positional queries
semantic segmentation
分类号
U225.4 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
稀疏可变形卷积与高分辨率融合的接触网螺栓病害检测
2
作者
陈永
安卓奥博
张娇娇
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
兰州交通大学人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2989-3000,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(61963023,61841303)
兰州交通大学重点研发资助项目(ZDYF2304)。
文摘
列车长期运行产生的震动易导致接触网螺栓处于松动、脱落等不良状态,接触网取流异常会严重影响行车安全。针对高速铁路接触网螺栓病害检测时,易受复杂背景干扰及螺栓松动病害难以检测等问题,提出一种稀疏可变形卷积与高分辨率融合的接触网螺栓病害检测方法。首先,构建稀疏动态可变形卷积构成的特征提取网络,通过增大感受野范围,来捕捉不同尺度下螺栓的形状特征,加强模型对螺栓小尺寸对象特征的提取能力。然后,设计高分辨率特征金字塔融合模块,将螺栓深层特征和浅层特征的高分辨率特征图进行充分融合,提高多尺度特征图的利用率。其次,提出基于连通域统计的螺栓松动判别方法,通过统计被截断螺栓的连通域个数,完成螺栓松动病害状态检测。最后,由高速铁路接触网螺栓检测试验得出:所提方法可以准确检测螺栓的缺失和松动病害,且具有较高的检测精度,相比改进前Mask R-CNN检测方法准确率增加了41.4个百分点、召回率增加了27.3个百分点、像素精确度提升28.11个百分点、F1-score达83.4%。同时,对接触网螺栓网络模型的检测效率进行试验,较Mask R-CNN的浮点计算效率提升了36.23%。对不同场景下接触网螺栓检测对比试验表明,所提方法具有良好的适应性和精确度,对于螺栓松动和缺失病害检测提供了更为准确的方法,对后期接触网智能化检测具有一定的参考意义。
关键词
高铁接触网
螺栓病害检测
稀疏动态可变形卷积
Mask
R-CNN
高分辨率融合
Keywords
high-speed rail catenary
bolt disease detection
sparse dynamic deformable convolution
Mask R-CNN
high-resolution fusion
分类号
U225.4 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应可变形卷积与焦点感知的接触网异物检测
陈永
周建宇
安卓奥博
陈超亚
《铁道科学与工程学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
稀疏可变形卷积与高分辨率融合的接触网螺栓病害检测
陈永
安卓奥博
张娇娇
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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