【摘 要】
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在铁路现场作业的过程中,人员的检测和识别一直是铁路视频监控系统的重点之一,而现有的检测算法存在检测速度慢、鲁棒性差、精度较低、实时性等问题。论文重点研究了基于深度
【机 构】
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江苏科技大学计算机学院,中铁隧道集团三处有限公司
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在铁路现场作业的过程中,人员的检测和识别一直是铁路视频监控系统的重点之一,而现有的检测算法存在检测速度慢、鲁棒性差、精度较低、实时性等问题。论文重点研究了基于深度学习的路服细粒度检测识别方法,利用该领域大规模数据集,以YOLO V2高性能检测算法为基础,引入混合注意力机制。实验表明该方法平均检测精度达到82.8%,且具有强鲁棒性和实时性,达到铁路现场监控要求。
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