【摘 要】
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在铁路发展和运营的过程中,钢轨扣件的健康对列车的安全稳定运行至关重要。在列车运行中,列车车轮的横向作用力作用在钢轨上时会产生钢轨的相对移位,此时钢轨扣件将承受多次周期往复性的弯曲、扭转等交变作用力等原因使其断裂、丢失或移位,钢轨和轨枕间将可能发生相对位移,使钢轨不能完全固定,可能导致列车在运行过程中发生脱轨等重大事故。近年来,随着计算机技术和图像处理技术的快速发展,基于计算机视觉的钢轨扣件状态自动
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在铁路发展和运营的过程中,钢轨扣件的健康对列车的安全稳定运行至关重要。在列车运行中,列车车轮的横向作用力作用在钢轨上时会产生钢轨的相对移位,此时钢轨扣件将承受多次周期往复性的弯曲、扭转等交变作用力等原因使其断裂、丢失或移位,钢轨和轨枕间将可能发生相对位移,使钢轨不能完全固定,可能导致列车在运行过程中发生脱轨等重大事故。近年来,随着计算机技术和图像处理技术的快速发展,基于计算机视觉的钢轨扣件状态自动检测已经成为维护铁路线路环境安全的重要措施。本文主要利用传统目标检测方法与基于深度学习中的目标检测和实例分割方法对钢轨扣件的状态进行研究,主要的研究内容如下:（1）在前期的工作中使用了传统目标检测方法对钢轨扣件状态的检测。该方法主要是利用预处理后的轨道扣件图像确定感兴趣的扣件具体位置,然后人工进行扣件的特征提取,最后送入分类器中进行检测和分类,得到不同状态下扣件状态的检测结果。（2）为了进一步提高扣件的检测效率,后面的研究工作使用了基于深度学习中的Faster RCNN目标检测模型和Mask RCNN实例分割模型对扣件的状态进行检测,并在文中详细陈述了这两个模型的组织结构和训练预测过程。（3）最后设置相同的参数对这两个模型进行训练、验证和预测三个方面的评估分析。本文得到的主要的研究结果如下:（1）使用传统目标检测对钢轨扣件状态进行检测存在一些问题:模板匹配误报率高,导致扣件的定位难度大;算法适应性差;识别准确率不高,只有83.5%,不能满足现代化铁路发展的需求。（2）使用基于深度学习的Faster RCNN目标检测模型和Mask RCNN实例分割模型对钢轨扣件状态进行检测的效果比传统目标检测方法好,准确率分别为92.25%和98.75%。（3）对这两个模型进行评估分析时发现:在训练过程中,Mask RCNN实例分割模型的损失函数更早进入稳定平缓区,且收敛效果更好;在验证过程中,IOU取不同的阈值时,Mask RCNN实例分割模型的AP值更高;在预测过程中,Mask RCNN实例分割模型不受扣件的轮廓相似性的影响出现重复和错误检测。
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