基于车载视频的铁路异物入侵轻量化检测方法研究

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铁路环境安全是列车运行安全的重要条件之一。异物入侵严重威胁铁路安全,给国家财产和人民安全带来巨大风险。基于视频监控的入侵检测方法在铁路运行环境监测中起到重要作用。现有的视频监控包括地面定点监控、无人机监控和车载监控。与前两者相比车载监控具有全路线覆盖、受天气影响小、数据传输延时低的优点。由于列车运行速度较快,车载设备计算资源少,对基于车载视频的入侵检测方法的实时性、易部署提出了更高的要求。因此,本文开展基于车载视频的铁路异物入侵轻量化检测方法研究。具体包括分割轨道区域为铁路警报区、目标检测、检测目标是否在轨道区域三个方法的轻量化研究:(1)针对现有的实时语义分割方法精度低的问题,本文提出了一种基于改进Fast-SCNN的铁路轨道区域实时分割方法,设计了特征融合的模块,在保证实时性的同时提升了轨道分割的准确率,在本文提出的轨道分割数据上与不同语义分割方法对比,证明了本文方法的优越性。(2)针对现有的基于深度学习的铁路目标检测模型大、运行速度慢的问题,本文采用Tensor RT框架优化YOLOv5s的推理过程,提升了模型的速度、减少了内存的占用。并将优化后的模型部署到嵌入式平台Jetson Xavier NX、Jetson Nano上。优化后的方法在本文提出的车载目标检测数据集上进行多组测试实验,证明了其在嵌入式设备上满足实时性的要求。(3)针对现有入侵检测方法对轨道分割和目标检测流程设计不合理,导致计算资源浪费和较高漏报的问题。本文设计了一个铁路异物入侵检测流程,即仅在检测到目标时才调用轨道分割方法,确定目标是否入侵轨道区域,节省了计算资源、减少了漏报。本文提出的方法在Jetson Xavier NX嵌入式平台上的准确率为98.26%,误报率低于0.1%,模型大小26.1Mb,推理速度大于25帧/秒。综上所述,本文以铁路车载视频数据为研究数据,从轨道区域分割、入侵目标检测轻量化的角度展开了深入的研究,通过大量的定性定量对比实验及在实际项目中的应用,验证了本文方法的高精度、实时性、易部署的优点。
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