【摘 要】
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随着中国铁路网的建设,安全性和可靠性成为了列车运行急需研究的重点。其中平交道口作为公路和铁路的交叉点,出现障碍物后极易发生交通事故。针对该问题,现有的解决方案是安装安全护栏、红绿灯和驻管人员看守等,但这些方法费时费力。因此,本文在综合分析国内外轨道障碍物检测方法研究的基础上,提出一种基于图像识别的铁路平交道口障碍物检测方法,主要内容如下:为了提高算法检测的实时性,使司机更快的收到平交道口的障碍物信
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随着中国铁路网的建设,安全性和可靠性成为了列车运行急需研究的重点。其中平交道口作为公路和铁路的交叉点,出现障碍物后极易发生交通事故。针对该问题,现有的解决方案是安装安全护栏、红绿灯和驻管人员看守等,但这些方法费时费力。因此,本文在综合分析国内外轨道障碍物检测方法研究的基础上,提出一种基于图像识别的铁路平交道口障碍物检测方法,主要内容如下:为了提高算法检测的实时性,使司机更快的收到平交道口的障碍物信息,提前进行制动或减速的控制操作,本文借鉴Mobile Netv3的的轻量化思想,将深度可分离卷积、倒残差结构和轻量级注意力模块引入到YOLOv4的主干提取网络,结合FPN+PAN的多尺度融合网络进行检测。为了提高算法检测的准确性,本文对多尺度融合网络进行改进,增加一个特征图尺度,避免小尺度目标检测不佳的情况。选用K-mean++算法对数据集重新聚类,进一步提高检测的精确度。针对同类目标相互遮挡导致的漏检问题,本文引入软性非极大值抑制算法,在筛选预测框时使用线性衰减函数进行优化,有效避免了同类目标物漏检情况的出现。为了验证算法的适用性,本文简单设计了铁路平交道口障碍物检测实验,将软件设计和硬件设计的相结合,应用在实际轨道场景中,取得了不错的检测效果。
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