【摘 要】
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针对传统检测方法在铁路接触网吊弦故障状态检测中存在识别率低,识别速度慢的问题,故提出了一种基于轻量型网络EfficientDet与Vision Transformer网络相结合的接触网吊弦状态检测算法。其算法包括目标定位和分类检测两部分,利用改进EfficientDet进行吊弦定位,将定位出的吊弦送入改进Vision Transformer网络进行故障类别检测。首先使用空洞卷积替代Efficien
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51307112); 国网河北省电力有限公司课题资助(kj2021-024);
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针对传统检测方法在铁路接触网吊弦故障状态检测中存在识别率低,识别速度慢的问题,故提出了一种基于轻量型网络EfficientDet与Vision Transformer网络相结合的接触网吊弦状态检测算法。其算法包括目标定位和分类检测两部分,利用改进EfficientDet进行吊弦定位,将定位出的吊弦送入改进Vision Transformer网络进行故障类别检测。首先使用空洞卷积替代EfficientDet网络中第二、三层的普通卷积,以扩大感受野,并用CBAM代替原网络中的SE注意力机制,汇聚吊弦的高层语义信息,使得改进后的EfficientDet能有效的定位出接触网中尺寸占比较小的吊弦;其次为减少参数量并保留较大范围的特征相关性,应用四个3×3的小卷积替代Vision Transformer中Embedding的16×16的卷积层,以深度提取浅层与深层特征之间的联系,同时对比当Num-head取值不同时,分析注意力机制对空间信息的影响,以确定吊弦故障分类检测的最优模型;最后分别与定位网络YOLOv3、Faster R-CNN和分类网络AlexNet、VGG16进行对比分析,吊弦定位模型的准确率为95.2%,实时速率为31帧/s,故障检测模型的准确率达到98.6%,实时速率为28帧/s。实验表明所提出的算法能够快速准确的检测出小目标吊弦的故障状态,有效地提高了铁路接触网智能巡检的效率。
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