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题名铁路设施无人机自主巡检算法研究综述
被引量：3
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作者
翟慧英
郝汉
李均利
占志峰
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机构
四川师范大学计算机科学学院
郑州铁路职业技术学院人工智能学院
中国铁路郑州局集团有限公司工务部
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第7期61-80,共20页
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基金
郑州局集团公司科技研究开发计划项目(2023G5)。
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文摘
在铁路维护与安全监测领域,无人机巡检作为一种高效且能够加快发展新质生产力的方式被业界看好。现有成果多聚焦于铁路某一具体设施场景下无人机自主巡检算法的研究,综述性文章并不多见。基于此,对铁路设施无人机自主巡检算法进行系统性分析总结。归纳了当前铁路无人机自主巡检的场景和难点,分析了无人机自主巡检在各个场景下的特有问题,对近年来巡检算法研究进行总结归纳。从分析结果来看,现有研究多侧重于异物入侵和轨道扣件等缺陷的检测,而隧道和水害防治等领域的研究则相对不足。汇总了现公开的铁路相关数据集,并对评价指标从精度、速度、复杂度进行整理,对该领域未来研究方向进行展望。以期该项工作为相关领域的研究者提供宝贵的参考和指导。
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关键词
深度学习
铁路巡检
无人机
目标检测
语义分割
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Keywords
deep learning
railway inspection
unmanned aerial vehicle(UAV)
object detection
semantic segmentation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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