【摘 要】
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随着高速铁路的不断建设,目前我国运输的主要方式之一仍旧是铁路运输,但铁路的长期高负荷运行,铁轨难免会出现裂纹等缺陷现象,严重的甚至会影响铁路交通的安全运行。目前我国对铁轨的检测仍旧处于人工巡检阶段,效率较低,误检、错检率较高,不能满足当下需求。因此迫切需要一种可靠性强、准确率较高的方法来对铁轨表面裂纹进行检测。本文针对铁轨表面裂纹检测问题,通过分析现有目标检测算法在铁轨裂纹识别中存在的不足,对原Y
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随着高速铁路的不断建设,目前我国运输的主要方式之一仍旧是铁路运输,但铁路的长期高负荷运行,铁轨难免会出现裂纹等缺陷现象,严重的甚至会影响铁路交通的安全运行。目前我国对铁轨的检测仍旧处于人工巡检阶段,效率较低,误检、错检率较高,不能满足当下需求。因此迫切需要一种可靠性强、准确率较高的方法来对铁轨表面裂纹进行检测。本文针对铁轨表面裂纹检测问题,通过分析现有目标检测算法在铁轨裂纹识别中存在的不足,对原YOLOv4算法进行改进,最终完成铁轨裂纹的目标检测算法研究,实现复杂场景下的铁轨表面裂纹高精度识别。本文主要研究内容如下:首先深入研究了基于深度学习的目标检测算法及相关理论基础,并对单阶段与多阶段目标检测算法进行了对比分析,结果发现现有算法在公开数据集上的测试效果较好,但是在更复杂场景下效果并不理想。然后采用“网上收集+数据增强”的方式制作了三种不同严重程度的数据集,选用了兼顾检测精度和速度的SSD算法和YOLOv4算法在铁轨表面数据集上进行实验验证。结果表明,对于大裂纹的检测,SSD算法的平均检测精度为42.89%,YOLOv4算法为52.92%;对于中裂纹的检测,两算法的平均检测精度分别为34.30%和46.31%;对于小裂纹的检测,平均检测精度分别为48.45%和66.30%。此外SSD算法的检测速度为36fps,YOLOv4算法的检测速度为了 38fps。因此YOLOv4的精度和速度都优于SSD,但是两种算法对于裂纹的检测精度都较低。最后针对铁轨表面裂纹检测精度不高的问题,对YOLOv4算法进行改进,首先在特征融合模块中加入累加操作,同时增加浅层特征图以及下采样来增加检测层深度,用较低层的特征图直接提取更多的小目标信息,从而获得更全面的信息;其次基于Focal Loss思想,提出YOLOv4+FL的铁轨裂纹检测方法,解决正负样本不平衡和挖掘困难样本难等问题,进一步提高目标检测的精确度;最后,增加通道注意力机制CAM放在空间注意力机制SAM前,对局部和整体特征进行信息捕捉,达到算法精度最优化。将改进的YOLOv4算法在铁轨表面裂纹数据集上进行结果性能验证,与原YOLOv4算法进行对比,改进的算法在维持速度不变的同时mAP相较之前提高了7.01%。
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