【摘 要】
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铁路运输是我国交通运输的重要环节,是国民经济的大动脉。随着科学技术的进步与经济的发展,我国铁路网络不断扩张,它的稳定运行不仅维系着国家经济发展,还事关人民的财产安全。异物侵限是铁路行车安全的主要威胁之一,但是传统的安防手段有着诸多局限性。近年来,深度学习展露出巨大的发展前景,本文将基于深度学习的目标检测算法应用于铁路场景的行人检测任务中。以SSD作为基础的检测算法,并且为了满足现实应用需求对其进行
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铁路运输是我国交通运输的重要环节,是国民经济的大动脉。随着科学技术的进步与经济的发展,我国铁路网络不断扩张,它的稳定运行不仅维系着国家经济发展,还事关人民的财产安全。异物侵限是铁路行车安全的主要威胁之一,但是传统的安防手段有着诸多局限性。近年来,深度学习展露出巨大的发展前景,本文将基于深度学习的目标检测算法应用于铁路场景的行人检测任务中。以SSD作为基础的检测算法,并且为了满足现实应用需求对其进行了适应性改进,主要工作内容如下:（1）本文主要针对铁路场景下的行人检测问题,依据铁路场景图像的特点,从多个角度对原本算法进行改进。将深层特征图的语义信息融入浅层特征图,生成的新特征图在保持较多细节信息的同时也拥有更加丰富的语义信息,加强了对小尺度目标的检测效果。设计了一种多分支空洞卷积模块,经过该模块处理的特征图获取到多尺度信息,增强了特征表示能力,同时在模块中引入注意力机制优化特征提取过程。针对出现在铁路场景中的目标的特点,重新设置模型中负责分类与回归的先验框,充分发挥改进算法的特征提取能力。通过实验证明,改进算法的检测能力得到了提升。（2）本文考虑到在实际场景中节省铁路监控设备的计算与存储资源,将轻量级网络应用于铁路场景下的行人检测。分别以Efficient Net-B0与Efficient Net-B3替换SSD的基础网络VGG16,得到Efficient Net B0-SSD与Efficient Net B3-SSD,替换基础网络大幅减少了模型的参数与计算量。然后将本文设计的特征融合模块与空洞卷积模块嵌入Efficient Net B0-SSD与Efficient Net B3-SSD中,确保算法在达到缩小模型的目的后仍具有一定的检测精度。同时对特征融合模块与空洞卷积模块做适应性调整,经过进一步改进的算法拥有更强的检测能力。在本文中进一步改进的算法被称为Efficient Net B0-Ours+与Efficient Net B3-Ours+。针对铁路场景行人检测任务,Efficient Net B3-Ours+与提高了输入图像分辨率的Efficient Net B0-Ours+均能在参数与计算量远小于SSD的情况下获得更高的检测精度。
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