【摘 要】
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由于轨轮强烈摩擦、挤压、冲击等影响,钢轨踏面作为钢轨与轨轮接触最为频繁的区域,容易出现危害列车行驶安全的伤损,在这些伤损中,块状伤损最为常见。因此,为保障铁路运营中列车的行驶安全,本文针对钢轨踏面块状伤损的检测进行了研究,主要研究内容如下:1)考虑到基于机器视觉的检测技术具有速度快、结果直观等优势,本文对基于传统机器视觉与基于深度学习的钢轨伤损检测研究进行了分析,并进一步对基于深度学习的目标检测算
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由于轨轮强烈摩擦、挤压、冲击等影响,钢轨踏面作为钢轨与轨轮接触最为频繁的区域,容易出现危害列车行驶安全的伤损,在这些伤损中,块状伤损最为常见。因此,为保障铁路运营中列车的行驶安全,本文针对钢轨踏面块状伤损的检测进行了研究,主要研究内容如下:1)考虑到基于机器视觉的检测技术具有速度快、结果直观等优势,本文对基于传统机器视觉与基于深度学习的钢轨伤损检测研究进行了分析,并进一步对基于深度学习的目标检测算法进行了研究,提出了基于区域提名的钢轨踏面块状伤损检测研究。2)考虑到钢轨踏面块状伤损存在的伤损类间差异小、尺度变化大的特性,提出了基于Faster R-CNN和特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)的钢轨踏面块状伤损检测研究,并通检测网络设计、训练和测试,验证了其对钢轨踏面块状伤损检测的有效性。3)针对Faster R-CNN中回归损失Smooth L1是以预测边框与实际边框之间的距离为损失定义,对预测边框位置不敏感问题,提出了采用广义交并比(Generalized Intersection over Union,GIo U)损失替代Smooth L1损失的Faster R-CNN优化方案;另外,针对Faster R-CNN中区域生成网络(Region Proposal Network,RPN)生成的锚点大量冗余而导致检测网络训练中正负样本失衡,进而影响网络检测效果的问题,提出了采用引导锚定的区域提名(Region Proposal by Guided Anchoring,GA-RPN)替代RPN的Faster R-CNN优化方案。最后,实验结果证明,本文所设计的改进Faster R-CNN网络能有效地提高钢轨踏面块状伤损的检测精确度,从而实现伤损的准确检测。
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