【摘 要】
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铁路安全关系国计民生,对铁路线入侵的防范是铁路工作中不可或缺的一环。芯片技术的发展使得基于深度学习的智能监控逐渐成为主流,但由于边缘计算平台与服务器集群相比计算能力较弱,因此开发人员常需要寻求对算法检测速度和效果的折中。本文针对轻量化模型设计过程中的效果优化方法以及模型在边缘计算平台上的应用技术展开研究,主要内容如下:1)针对目前铁路入侵数据集缺乏的问题,通过多时段定点拍摄制作了一份包含1823个
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铁路安全关系国计民生,对铁路线入侵的防范是铁路工作中不可或缺的一环。芯片技术的发展使得基于深度学习的智能监控逐渐成为主流,但由于边缘计算平台与服务器集群相比计算能力较弱,因此开发人员常需要寻求对算法检测速度和效果的折中。本文针对轻量化模型设计过程中的效果优化方法以及模型在边缘计算平台上的应用技术展开研究,主要内容如下:1)针对目前铁路入侵数据集缺乏的问题,通过多时段定点拍摄制作了一份包含1823个行人目标,共1066张图片的专用数据集,并将其应用到本文算法研究中。2)针对卷积神经网络在进行特征提取和下采样过程中可能造成的精度损失问题,为YOLO-Fastest网络设计了一种新型可堆叠跨网络段连接模块。该模块可为后级网络提供简单而丰富的前级特征参考,同时仅需要较少的参数量和计算量增幅。对比测试实验结果表明该模块的引入能够稳定提升网络的m AP,在不同的组合和堆叠方案中提升效果最高可达2.4%。在VOC2007-2012联合数据集上进行的补充测试实验结果表明该模块对网络检测效果的提升与数据集无关。3)通过设计并对比多种不同的迁移学习方法,验证了基于段间连接模块的改进对网络检测效果的提升是稳定且积极的。最终得到了可用于特定铁路场景下的入侵检测模型,改进后的模型在测试集上的m AP表现可达95.61%。4)针对通用入侵检测任务设计了一个智能IPC软件框架,并基于该框架在海思Hi3516DV300和Hi3519AV100两款IPC So C嵌入式平台上部署了本文提出的改进后的网络,结果表明本文提出的新网络可以在满足检测效果的情况下在两平台分别达到33FPS+/48FPS+的检测速度,符合应用所需的实时性要求。
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