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基于改进Faster R-CNN的铁路客车螺栓检测研究
被引量：
15
1
作者
赵江平
徐恒
党悦悦
《中国安全科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第7期82-89,共8页
为确保铁路客车运行安全,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)目标检测的客车关键部件图像缺陷检测算法,针对算法在小尺度螺栓检测方面存在的问题提出2点改进,首先,结合深度残差网络和Inception网络两者优点替换原VGG16网络...
为确保铁路客车运行安全,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)目标检测的客车关键部件图像缺陷检测算法,针对算法在小尺度螺栓检测方面存在的问题提出2点改进,首先,结合深度残差网络和Inception网络两者优点替换原VGG16网络,并增加上采样层,解决图像经过卷积网络特征信息流失严重的问题;其次,通过K-means++聚类算法优化区域建议网络(RPN)中锚点的尺寸和比例,提高生成建议区域的精确性,解决缺陷目标定位不准确的问题;最后,用创建的螺栓缺陷数据集进行对比验证。结果表明:改进后的算法检测准确率可达87.4%,相较原算法提高8.9%,且对于多目标缺陷与混淆目标,漏检率与误检率分别降低9.9%和11%。
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关键词
铁路客车
缺陷图像
目标检测
Faster
R-CNN
K-means++
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职称材料
题名
基于改进Faster R-CNN的铁路客车螺栓检测研究
被引量：
15
1
作者
赵江平
徐恒
党悦悦
机构
西安建筑科技大学资源与工程学院
出处
《中国安全科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第7期82-89,共8页
文摘
为确保铁路客车运行安全,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)目标检测的客车关键部件图像缺陷检测算法,针对算法在小尺度螺栓检测方面存在的问题提出2点改进,首先,结合深度残差网络和Inception网络两者优点替换原VGG16网络,并增加上采样层,解决图像经过卷积网络特征信息流失严重的问题;其次,通过K-means++聚类算法优化区域建议网络(RPN)中锚点的尺寸和比例,提高生成建议区域的精确性,解决缺陷目标定位不准确的问题;最后,用创建的螺栓缺陷数据集进行对比验证。结果表明:改进后的算法检测准确率可达87.4%,相较原算法提高8.9%,且对于多目标缺陷与混淆目标,漏检率与误检率分别降低9.9%和11%。
关键词
铁路客车
缺陷图像
目标检测
Faster
R-CNN
K-means++
Keywords
railway passenger cars
defect image
target detection
Faster region-convolutional neural network(Faster R-CNN)
K-means++
分类号
X924.2 [环境科学与工程—安全科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进Faster R-CNN的铁路客车螺栓检测研究
赵江平
徐恒
党悦悦
《中国安全科学学报》
CSCD
北大核心
2021
15
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