【摘 要】
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随着我国动车组列车运营规模的急速扩大,动车组检修也面临着日益严峻的挑战。基于人工的检修方式效率低、漏检率高;基于机器视觉的检修方式具有效率高、漏检率低的优点,为动车组检修提供了新的策略。常见的视觉信息有二维图像和三维点云。然而在采用基于机器视觉的动车组检修过程中还存在以下难点:1.缺乏高铁动车组列车静态检修场景（以下简称动车场景）三维目标检测基准数据集;2.3D扫描仪与相机的视场不一致,导致图像与
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随着我国动车组列车运营规模的急速扩大,动车组检修也面临着日益严峻的挑战。基于人工的检修方式效率低、漏检率高;基于机器视觉的检修方式具有效率高、漏检率低的优点,为动车组检修提供了新的策略。常见的视觉信息有二维图像和三维点云。然而在采用基于机器视觉的动车组检修过程中还存在以下难点:1.缺乏高铁动车组列车静态检修场景（以下简称动车场景）三维目标检测基准数据集;2.3D扫描仪与相机的视场不一致,导致图像与点云之间的信息不匹配;3.非目标点云干扰严重,导致稠密点云上的小目标难以定位。为此本文开展了如下研究:1.针对数据集匮乏问题,基于动车组静态检修场景,完成了动车场景三维目标检测的数据集构建。其中包含了三类对象,共计25161个二维目标,9117个三维目标,且三维目标的姿态具有任意自由度。数据集涵盖了和谐号动车组动力车厢与非动力车厢底部的全覆盖扫描数据,填补了动车场景下三维目标检测数据集的空白。2.针对图像与点云信息不匹配的问题,采用深度学习方法设计了基于编解码结构的多尺度上下文信息聚合的深度补全算法,构建了注意力机制模块与全局平均池化模块结合的编码器和基于卷积神经网络的解码器,实现了图像边缘区域大面积深度补全。3.针对非目标点云干扰严重的问题,采用深度学习方法和基于点云目标分割与包围盒估计的三维目标检测思路,设计了基于两阶段目标分割和包围盒回归的三维目标检测算法,构建了基于二维目标检测与点云目标分割的两阶段目标分割模块和包围盒估计模块,有效地消除了非目标点云的干扰,高效地实现了动车场景三维目标检测。实验结果表明:本文设计的检测算法相较于Frustum算法,可将动车场景下三维目标检测的精度提升至84.1%,提升幅度14.6%。证明了基于机器视觉的动车组检修方法的可行性。
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