作者：蒋欣兰; 贾文博异物入侵检测高铁接触网直线检测深度学习yolov3
摘要：接触网是沿铁路线上空架设的为电力机车供电的输电线路,接触网上附着的鸟巢等异物将对列车运行造成安全隐患。目前主要是通过人工检查的方式对接触网异物进行检测并清除,这种方式不仅成本高,效率低,往往不能及时排除安全隐患。为了对接触网异物进行及时有效的检测,同时降低人力成本,针对高铁运行环境的固定结构化特征,综合运用计算机视觉、深度学习等技术对铁路入侵异物进行实时检测。首先基于LSD直线段检测算法获取鸟巢可能出现的感兴趣区域;其次利用YOLOv3网络在ImageNet上进行训练得到一个预训练权重,并使用人工标注的数据集继续训练网络直到网络收敛;最后使用训练好的网络对感兴趣区域存在的鸟巢进行检测。实验结果表明,最终得到的平均检测精度为0.89,平均检测速度为38 f/s,可以实现对异物目标的准确实时检测。
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