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基于网络蒸馏模型的供电接触网支撑装置零部件快速定位方法
被引量：
1
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作者
喻文彬
《城市轨道交通研究》
北大核心
2023年第5期109-112,118,共5页
为确保供电接触网支撑装置具备良好的工作状态,避免支撑装置失效可能造成的严重弓网故障,进而影响列车运行安全,提出一种新型的、适用于小型化嵌入式设备进行部署应用的、基于网络蒸馏技术的深度学习接触网支撑装置快速定位识别模型。...
为确保供电接触网支撑装置具备良好的工作状态,避免支撑装置失效可能造成的严重弓网故障,进而影响列车运行安全,提出一种新型的、适用于小型化嵌入式设备进行部署应用的、基于网络蒸馏技术的深度学习接触网支撑装置快速定位识别模型。网络蒸馏模型是基于双深度学习网络进行指导性学习的,其利用高精度深度学习模型YOLOv5x、YOLOv5l、YOLOv5m作为蒸馏算法中的教师模型,然后利用网络蒸馏技术对复杂模型的特征提取能力进行迁移,以教师模型的类别概率作为软目标并将其用于训练学生模型,从而将知识从复杂模型(教师模型)转移到更高效的小型化模型(学生模型)。研究结果表明,利用网络蒸馏技术可以获得精度高、速度快、模型小、易于部署的接触网支撑装置定位模型。
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关键词
轨道交通
供电接触网
网络蒸馏模型
零部件定位
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职称材料
题名
基于网络蒸馏模型的供电接触网支撑装置零部件快速定位方法
被引量：
1
1
作者
喻文彬
机构
中铁建电气化局集团第四工程有限公司
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2023年第5期109-112,118,共5页
文摘
为确保供电接触网支撑装置具备良好的工作状态,避免支撑装置失效可能造成的严重弓网故障,进而影响列车运行安全,提出一种新型的、适用于小型化嵌入式设备进行部署应用的、基于网络蒸馏技术的深度学习接触网支撑装置快速定位识别模型。网络蒸馏模型是基于双深度学习网络进行指导性学习的,其利用高精度深度学习模型YOLOv5x、YOLOv5l、YOLOv5m作为蒸馏算法中的教师模型,然后利用网络蒸馏技术对复杂模型的特征提取能力进行迁移,以教师模型的类别概率作为软目标并将其用于训练学生模型,从而将知识从复杂模型(教师模型)转移到更高效的小型化模型(学生模型)。研究结果表明,利用网络蒸馏技术可以获得精度高、速度快、模型小、易于部署的接触网支撑装置定位模型。
关键词
轨道交通
供电接触网
网络蒸馏模型
零部件定位
Keywords
rail transit
power supply catenary
network distillation model
component positioning
分类号
U225.4 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络蒸馏模型的供电接触网支撑装置零部件快速定位方法
喻文彬
《城市轨道交通研究》
北大核心
2023
1
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