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题名高铁接触网异物自动化智能检测方法
被引量：11
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作者
徐伟
吴泽彬
刘建新
丁道华
詹天明
徐洋
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机构
中国铁路上海局集团有限公司南京供电段
南京理工大学计算机科学与工程学院
南京智莲森信息技术有限公司
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出处
《中国铁路》
2019年第10期39-44,共6页
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文摘
基于接触网安全巡检装置(2C)采集的海量图像数据,提出高铁接触网异物自动化智能检测方法,以实现稳健、可靠、精准的高铁接触网安全异常检测。该方法面向2C图像的特点以及接触网安全运行需求,首先对图像进行预处理,然后设计基于深度神经网络的异物检测方法,利用已标定样本训练异物检测模型,并通过预训练和重训练步骤进行深度学习模型的优化,最后将训练好的模型应用于真实场景中对特定异物进行自动检测。对采集的2C图像进行相关试验,结果表明,该方法可以快速有效地检测出接触网异物,准确率达到96.5%以上,具有较高的应用价值。
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关键词
高速铁路
接触网
异物
智能检测
深度学习
自动化
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Keywords
high speed railway
OCS
foreign objects
intelligent detection
deep learning
automation
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分类号
U225
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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