【摘 要】
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随着城市人口的不断扩张,运输需求日益增大,一系列的列车追尾事故对运营安全提出了更高的要求。当信号系统故障导致列车降级运行时,辅助驾驶系统可以有效减少运输事故的发生,而列车主动环境感知算法就是实现列车辅助驾驶系统的重要环节。传统的目标识别和轨道检测算法受限于手工设计的特征,步骤繁琐且计算复杂,无法满足实时性和准确性要求,且极易受到光照、天气、地理环境等因素的影响而造成前方列车识别率低下和轨道区域划分
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随着城市人口的不断扩张,运输需求日益增大,一系列的列车追尾事故对运营安全提出了更高的要求。当信号系统故障导致列车降级运行时,辅助驾驶系统可以有效减少运输事故的发生,而列车主动环境感知算法就是实现列车辅助驾驶系统的重要环节。传统的目标识别和轨道检测算法受限于手工设计的特征,步骤繁琐且计算复杂,无法满足实时性和准确性要求,且极易受到光照、天气、地理环境等因素的影响而造成前方列车识别率低下和轨道区域划分错误等问题。近年来,随着深度学习技术的发展和传感器技术的进步,相关理论研究已经被广泛应用于多个领域,如屏蔽门防夹识别、车厢乘客行为姿态识别、站台人流量检测等,但在列车主动环境感知领域研究还涉及较少。本文针对上述问题,立足深度学习相关理论,开展基于计算机视觉的列车环境感知研究。摒弃需要手工设计特征的传统图像处理方法,在现有卷积神经网络的相关算法结构基础上提出基于深度学习的端到端列车目标识别和轨道检测算法,并设计联合检测网络简化网络结构与计算,实现输入图像到输出结果的一次性端到端检测,在检测精度和速度上优于原网络且远远超过传统检测算法,下面是本文的主要研究内容:(1)开展目标检测和语义分割等深度学习方面的相关理论研究,结合研究需要,构建以残差SSD和改进的Seg Net网络为主的环境感知方案,采集实际运营线路视频数据并进行标注,构建列车目标识别数据集和轨道分割数据集。(2)提出基于残差SSD网络的列车目标检测算法,实现多种光线环境下的列车检测。考虑到原始SSD网络的前置结构VGG-16对输入图片的特征提取能力较弱,选择50层残差网络作为基础网络,随后增加转置卷积结构以扩大特征图感受野,在预测模块增加残差结构进一步提高检测精度。通过对不同环境下的列车进行实际测试和相关算法指标的对比实验,验证了模型在复杂环境下的泛化性和识别鲁棒性。(3)基于Seg Net网络的编码器-解码器思想重新设计轨道语义分割算法,针对Seg Net存在的分割不精细和孔洞现象,加入多尺度级联降采样结构,通过多元池化技术增加区域信息权重,从而提高降采样特征提取能力,随后引入级联扩张卷积增大图像感受野。在拟合优化阶段,采用迭代端点拟合法对分割结果进行平滑化,从而输出形态更真实的平直轨道分割结果。(4)基于多任务训练思想,设计共享特征提取网络的联合检测模型,将目标识别与语义分割算法联合为一个统一架构,并给出实验结果。结果表明,该方法对可行驶轨道区域的前方列车具有良好的识别检测效果,能够满足列车主动环境感知的实时性和准确性要求。图56幅,表11个,参考文献74篇
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