【摘 要】
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截止到2020年底,我国铁路运营总里程达到了14.6万公里。在春秋季节,大量的鸟把巢筑在高铁接触网上,高铁接触网电压约27.5k V,鸟巢树枝受潮后会引起接触网短路,给列车运行带来风险。目前,铁路供电段检测鸟巢的主要方法是人工查看C2摄像机录制的巡检视频,但是这样会耗费大量人力,且效率低。鸟巢检测的难点在于树枝细小、在图像中占的像素少、特征不明显、与线路混淆难以识别等。本文针对巡检视频设计了一种基
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截止到2020年底,我国铁路运营总里程达到了14.6万公里。在春秋季节,大量的鸟把巢筑在高铁接触网上,高铁接触网电压约27.5k V,鸟巢树枝受潮后会引起接触网短路,给列车运行带来风险。目前,铁路供电段检测鸟巢的主要方法是人工查看C2摄像机录制的巡检视频,但是这样会耗费大量人力,且效率低。鸟巢检测的难点在于树枝细小、在图像中占的像素少、特征不明显、与线路混淆难以识别等。本文针对巡检视频设计了一种基于深度学习的鸟巢检测方法,并开发了检测系统。首先,对铁路部门提供的列车巡检视频取帧分析,针对图像中背景繁杂,雾、霾、光照不足和接触网支柱发生倾斜等问题进行了详细的研究,对采集到的问题图像进行去雾和倾斜矫正的预处理。其次,对接触网支柱区域进行识别。本文利用改进的YOLO-v4算法对接触网支柱区域进行识别与提取,在重新聚类锚框的基础上,增强了小物体在深层神经网络中的特征信息,提高了对于小物体目标的识别准确率,同时优化了识别时间。再次,设计了改进的StyleGANs网络识别鸟巢,生成不同背景下的高分辨率图像,在鉴别器中加入分类器,对接触网支柱图像提取详细的样本特征进行有无鸟巢的分类学习,同时对生成图像的质量和多样性进行评价。在测试集上测试鉴别器模型的分类效果,对结果进行了分析,并从模型召回率的角度进行评估,本文算法的召回率达到96.5%。最后,研究并开发了一套鸟巢检测系统,将本文的算法进行集成,与支柱编号的识别结合。实现了针对视频的分析取帧、接触网图像的预处理、接触网支柱的提取和鸟巢识别等功能。
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