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基于扩散模型检测的高铁接触网绝缘子缺陷语义描述方法
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作者 陈永 安卓奥博 周建宇 《电工技术学报》 北大核心 2025年第13期4100-4111,共12页
高铁接触网绝缘子作为高速铁路牵引供电的重要装置,可为接触网提供电气部件绝缘和腕臂结构支撑,其安全性对于高速铁路行车至关重要。针对绝缘子检测时易受复杂环境背景干扰,导致缺陷检测精度低以及无法提供缺陷语义描述的问题,该文提出... 高铁接触网绝缘子作为高速铁路牵引供电的重要装置,可为接触网提供电气部件绝缘和腕臂结构支撑,其安全性对于高速铁路行车至关重要。针对绝缘子检测时易受复杂环境背景干扰,导致缺陷检测精度低以及无法提供缺陷语义描述的问题,该文提出一种基于扩散模型检测的绝缘子缺陷描述方法。首先,构建大核空间选择特征提取网络,加强绝缘子缺陷特征信息的提取能力;其次,基于扩散模型设计融合扩散机制的检测解码器,并对解码器生成的噪声框进行逆向贝叶斯扩散,还原绝缘子真值框的预测,提高模型的抗背景干扰能力;最后,设计交叉注意力机制的编码器和解码器,实现图像与文本的跨模态映射,并通过文本过滤机制驱动的多模态语言视觉预训练(BLIP)模型,完成绝缘子缺陷文本描述输出。实验结果表明,所提绝缘子缺陷检测模型的平均准确度达到93.04%,相较于DTER和Faster RCNN的mAP0.5分别提升4.63%和5.78%,且F1-score高达82.91%,平均双语评估替换评价指标(BLEU)和基于精确率的图像描述评价指标(CIDEr)分别达到83.51%和1.94。与其他方法相比,具有更高的检测精度和缺陷语义描述准确性,能够满足对高速铁路绝缘子缺陷的检测需求。 展开更多
关键词 高铁接触网 绝缘子缺陷检测 缺陷语义描述 扩散模型 交叉注意力机制
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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
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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。 展开更多
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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稀疏可变形卷积与高分辨率融合的接触网螺栓病害检测
3
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。 展开更多
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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