一种基于RefineDet网络和霍夫变换的高速铁路接触网吊弦状态多尺度检测方法

作     者：齐冬莲 钱佳莹 闫云凤 曾晓红 QI Donglian;QIAN Jiaying;YAN Yunfeng;ZENG Xiaohong

作者机构：浙江大学杭州310027 西南交通大学成都611756 

基　　金：浙江省重点研发计划(2019C01001) 国家青年科学基金(62001416) 中央高校基本科研业务费专项基金(2018FZA122) 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2021年第43卷第7期

页      码：2014-2022页

摘      要：针对高速铁路接触网吊弦的状态检测问题,该文提出一种基于RefineDet网络和霍夫变换的吊弦多尺度定位与识别方法。通过设计RefineDet网络的粗调和精调模块对吊弦整体结构进行定位,采用霍夫变换锁定吊弦中部吊悬线所在直线,并利用旋转因子沿直线方向提取吊悬线区域;以吊悬线区域代替吊弦结构整体区域送入分类网络进行训练,通过所建立的多尺度吊弦状态检测模型,实现吊弦状态的精确识别。实验结果表明,吊弦定位模型的准确率达95.3%以上;霍夫变换可排除无效区域对吊弦状态识别的干扰,提高分类网络的训练速度,吊弦状态识别模型准确率达97.5%以上。

主 题 词：目标检测 深度学习 接触网4C 缺陷分析 霍夫变换 

学科分类：13[艺术学] 0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 07[理学] 08[工学] 1305[艺术学-设计学类] 0711[理学-心理学类] 081104[081104] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.11999/JEIT200357

馆 藏 号：203104261...