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      結(jié)構(gòu)化區(qū)域全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型

      2021-04-07 | pdf | 6.70 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型很難滿足高速檢測(cè)的實(shí)時(shí)性，針對(duì)性地提岀了一種結(jié)構(gòu)化區(qū)域全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SR-rCN）。為了滿足高速綜合巡檢車(chē)實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求，考慮到軌道圖像中鋼軌、扣件、軌道板等設(shè)施位置相對(duì)固定，其位置分布可以構(gòu)成軌道場(chǎng)景特有的結(jié)構(gòu)化特征，因此設(shè)定了結(jié)構(gòu)化檢測(cè)區(qū)域，將一幅圖像中扣件刂日標(biāo)的檢測(cè)轉(zhuǎn)化為一整塊具有固定結(jié)構(gòu)的大目標(biāo)區(qū)域檢測(cè)，將扣件小目標(biāo)的檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化區(qū)域的定位問(wèn)題，可加快網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練收斂速度，減少候選區(qū)域的生成個(gè)數(shù)，從而大幅提高檢測(cè)速度。將鐵路軌道的結(jié)構(gòu)化先驗(yàn)信息融合到深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)過(guò)程中，有效提高了定位精度，保證了檢測(cè)的魯棒性。實(shí)驗(yàn)室離線分析和現(xiàn)場(chǎng)在線檢測(cè)的結(jié)果表眀，所提岀的SR-FCN網(wǎng)絡(luò)分別萩得了99.99%和9.δ4%的檢測(cè)精度，冋時(shí)還保持了較快的檢測(cè)速度，可以滿足350kmh的實(shí)時(shí)檢測(cè)要求。

      結(jié)構(gòu)化區(qū)域全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型

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