基于深度卷积神经网络的铁路接触网鸟窝检测方法研究

论文摘要

鸟类在铁路接触网筑巢一直是造成接触网故障的一个重要原因,目前主要依靠人工巡检的方式确定是否存在鸟窝,不仅工作量大、漏检率高,而且效率低。因此提升接触网鸟窝的检测效率,及时排除隐患,对保障铁路安全运营具有重要的意义。针对此问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的Faster R-CNN模型用于接触网鸟窝的自动识别。通过自定义合适的网络结构和参数,经过预训练、 RPN网络训练、Fast R-CNN网络训练以及对RPN和Fast R-CNN的联合训练,建立了适合鸟窝检测的Faster R-CNN模型,实现对鸟窝的检测。经试验,Faster R-CNN的准确率为88.5%,每张图片的识别速度为79 ms,通过与传统的HOG方法、DPM方法和卷积神经网络方法进行比较,验证了深度卷积神经网络对铁路接触网鸟窝检测高效性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 贺德强,江洲,陈基永,杨严杰,姚晓阳

关键词: 深度学习,接触网,鸟窝检测,卷积神经网络

来源: 机车电传动 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 铁路运输,自动化技术

单位: 广西大学机械工程学院,中车株洲电力机车研究所有限公司

基金: 国家自然科学基金项目(51765006),广西科技攻关项目(桂科攻1598009-6),广西自然科学基金重点项目(2017GXNSFDA198012)

分类号: U225;TP183

DOI: 10.13890/j.issn.1000-128x.2019.04.027

页码: 126-130

总页数: 5

文件大小: 1431K

下载量: 178

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标签：深度学习论文;  接触网论文;  鸟窝检测论文;  卷积神经网络论文;