【摘 要】
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现如今突飞猛进的高铁技术使得列车能够以更快的速度行驶。这将导致列车轮毂对轨道的摩擦加剧,从而容易对轨道表面造成缺陷引发危害。所以为保证轨道的安全可靠,定期对轨道沿线进行检查就显得极其重要。传统的检测方式多为人工检测以及一些非自动化的检测方式,这些方式由于经验不足、环境干扰等因素的影响,检测效果相对来说往往不够理想。而随着数据信息时代的到来,利用图像识别技术对于轨道缺陷进行检测成为新的发展趋势。通过
【基金项目】
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河北省电磁兼容与信息处理重点实验室的横向课题:国家轨道交通电磁环境效应研究与测试平台建设项目（项目号:50200011800）; 河北省自然基金面上项目:动态环境下径向型超导轴承的运行失稳机理研究（项目号:E2021210022）
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现如今突飞猛进的高铁技术使得列车能够以更快的速度行驶。这将导致列车轮毂对轨道的摩擦加剧,从而容易对轨道表面造成缺陷引发危害。所以为保证轨道的安全可靠,定期对轨道沿线进行检查就显得极其重要。传统的检测方式多为人工检测以及一些非自动化的检测方式,这些方式由于经验不足、环境干扰等因素的影响,检测效果相对来说往往不够理想。而随着数据信息时代的到来,利用图像识别技术对于轨道缺陷进行检测成为新的发展趋势。通过图像算法对于轨道缺陷进行识别定位实现了缺陷的自动检测,极大的提高了检测速度以及准确度。利用当前主流目标检测算法对轨道缺陷进行识别定位往往会存在准确率较低、对于小目标缺陷漏检等问题。针对该问题,本文通过对Faster RCNN网络模型结构进行优化改进,同时利用优化的Faster RCNN算法对轨道缺陷数据集进行训练验证,实现了对轨道缺陷的识别及其定位同时证明了改进算法的优越性。本文的主要工作如下:（1）轨道缺陷数据集的预处理以及标定。针对轨道缺陷图像数量较少的问题,利用Gamma变换、图像等比例缩放、图像旋转、图像翻转等数据扩增的方式将轨道缺陷数量进行扩充。将扩充后的数据集利用Lable Img软件根据图像中的缺陷区域绘制缺陷框,同时生成对应的.xml文件,制作成适合网络训练的数据集。（2）优化Faster RCNN算法并应用于轨道的缺陷识别。主要针对传统Faster RCNN网络对于小尺度缺陷检测困难的问题,利用改进的K-means算法对数据进行聚类分析,得出网络训练所需的最优锚点框;通过对主干特征提取网络进行优化,以增强网络对于特征的提取能力同时减少运算的参数量;由于在训练时负样本存在过多导致权重更新比重偏移,针对该问题采用Focal Loss作为分类损失函数以及Gio U作为距离指标来联合构建改进的损失函数;同时采用基于衰减得分的非极大值抑制算法;最后将优化后的网络模型利用迁移学习的方式进行预训练学习。实验结果表明,本文提出优化的Faster RCNN网络模型准确率达到83.54%,相比传统Faster RCNN网络模型提高了5.04%。并且在准确率上要优于现有的主流识别网络模型,在轨道缺陷识别中得到了较优的表现效果。
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