高铁接触网异物自动化智能检测方法

作     者：徐伟 吴泽彬 刘建新 丁道华 詹天明 徐洋 XU Wei;WU Zebin;LIU Jianxin;DING Daohua;ZHAN Tianming;XU Yang

作者机构：中国铁路上海局集团有限公司南京供电段江苏南京210011 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 南京智莲森信息技术有限公司江苏南京210012 

出 版 物：《中国铁路》 (China Railway)

年 卷 期：2019年第10期

页      码：39-44页

摘      要：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。

主 题 词：高速铁路 接触网 异物 智能检测 深度学习 自动化 

学科分类：08[工学] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.19549/j.issn.1001-683x.2019.10.039

馆 藏 号：203817465...