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基于深度学习的列车运行环境感知关键算法研究综述
1
作者
陈智超
杨杰
+1 位作者
李凡
冯志成
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第1期1-17,共17页
阐述深度学习在感知任务中的理论和相关基础,梳理深度学习在视觉、点云处理方面的模型架构及性能.系统总结基于图像识别的轨道区域提取、接触网异物检测和低照度图像增强等关键算法,归纳现有算法的难点.针对列车对3D感知的需求,进一步...
阐述深度学习在感知任务中的理论和相关基础,梳理深度学习在视觉、点云处理方面的模型架构及性能.系统总结基于图像识别的轨道区域提取、接触网异物检测和低照度图像增强等关键算法,归纳现有算法的难点.针对列车对3D感知的需求,进一步梳理面向铁路场景的点云分割、单目3D检测和多模态融合检测算法,对常见于文献的数据集进行模型性能的对比分析.总结列车运行环境感知现阶段存在的问题和未来的发展趋势.
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关键词
列车运行环境感知
深度学习
图像处理
三维感知
多模态融合
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职称材料
题名
基于深度学习的列车运行环境感知关键算法研究综述
1
作者
陈智超
杨杰
李凡
冯志成
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
江西理工大学磁浮轨道交通装备江西省重点实验室
上海电机学院电气学院
国瑞科创稀土功能材料有限公司
出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第1期1-17,共17页
基金
国家自然科学基金资助项目(62063009)
国家重点研发计划资助项目(2023YFB4302100)
江西省重大科技研发专项资助项目(20232ACE01011).
文摘
阐述深度学习在感知任务中的理论和相关基础,梳理深度学习在视觉、点云处理方面的模型架构及性能.系统总结基于图像识别的轨道区域提取、接触网异物检测和低照度图像增强等关键算法,归纳现有算法的难点.针对列车对3D感知的需求,进一步梳理面向铁路场景的点云分割、单目3D检测和多模态融合检测算法,对常见于文献的数据集进行模型性能的对比分析.总结列车运行环境感知现阶段存在的问题和未来的发展趋势.
关键词
列车运行环境感知
深度学习
图像处理
三维感知
多模态融合
Keywords
train running environment perception
deep learning
image processing
3D perception
multimodal fusion
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的列车运行环境感知关键算法研究综述
陈智超
杨杰
李凡
冯志成
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025
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