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基于视频深度学习的铁路周界入侵检测算法研究
被引量：
27
1
作者
王瑞
李霄峰
+1 位作者
史天运
邹琪
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期61-68,共8页
基于视频智能分析的铁路周界入侵检测算法相比于雷达、振动光纤,具有成本低、误报率低的优点.针对视频中存在不同分辨率目标的问题,提出一种改进的Cascade Mask RCNN(CMR)模型,使用级联结构获得目标的准确定位.为增强模型对小目标的检...
基于视频智能分析的铁路周界入侵检测算法相比于雷达、振动光纤,具有成本低、误报率低的优点.针对视频中存在不同分辨率目标的问题,提出一种改进的Cascade Mask RCNN(CMR)模型,使用级联结构获得目标的准确定位.为增强模型对小目标的检测能力,在原始模型的基础上,增加基于特征金字塔网络(FPN)的多尺度特征提取模块和基于空洞金字塔汇聚(ASPP)子网络的空间上下文增强模块.在实际铁路周界入侵场景视频中验证了模型的有效性.结果表明,该模型可实现不同场景下的铁路周界入侵检测,相较于原始模型,新模型对小目标检测的F-measure提高了0.24.模型既解决了不同场景下铁路周界入侵检测问题,又有效地提高了视频智能分析对小目标检测的准确率.
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关键词
铁路运输
视频智能分析
深度学习
周界入侵检测
特征金字塔
空洞卷积
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职称材料
题名
基于视频深度学习的铁路周界入侵检测算法研究
被引量：
27
1
作者
王瑞
李霄峰
史天运
邹琪
机构
中国铁道科学研究院研究生部
北京交通大学轨道交通与数据挖掘北京市重点实验室
中国铁道科学研究院集团有限公司
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期61-68,共8页
基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划(K2018T002,SY2017-T001).
文摘
基于视频智能分析的铁路周界入侵检测算法相比于雷达、振动光纤,具有成本低、误报率低的优点.针对视频中存在不同分辨率目标的问题,提出一种改进的Cascade Mask RCNN(CMR)模型,使用级联结构获得目标的准确定位.为增强模型对小目标的检测能力,在原始模型的基础上,增加基于特征金字塔网络(FPN)的多尺度特征提取模块和基于空洞金字塔汇聚(ASPP)子网络的空间上下文增强模块.在实际铁路周界入侵场景视频中验证了模型的有效性.结果表明,该模型可实现不同场景下的铁路周界入侵检测,相较于原始模型,新模型对小目标检测的F-measure提高了0.24.模型既解决了不同场景下铁路周界入侵检测问题,又有效地提高了视频智能分析对小目标检测的准确率.
关键词
铁路运输
视频智能分析
深度学习
周界入侵检测
特征金字塔
空洞卷积
Keywords
railway transportation
video intelligent analysis
deep learning
perimeter intrusion detection
feature pyramid networks
atrous spatial pyramid pooling
分类号
U298.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于视频深度学习的铁路周界入侵检测算法研究
王瑞
李霄峰
史天运
邹琪
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020
27
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