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發(fā)視頻結(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 |
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資料介紹
現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型很難滿足高速檢測的實時性，針對性地提岀了一種結(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實時檢測的要求，考慮到軌道圖像中鋼軌、扣件、軌道板等設(shè)施位置相對固定，其位置分布可以構(gòu)成軌道場景特有的結(jié)構(gòu)化特征，因此設(shè)定了結(jié)構(gòu)化檢測區(qū)域，將一幅圖像中扣件刂日標(biāo)的檢測轉(zhuǎn)化為一整塊具有固定結(jié)構(gòu)的大目標(biāo)區(qū)域檢測，將扣件小目標(biāo)的檢測問題轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化區(qū)域的定位問題，可加快網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練收斂速度，減少候選區(qū)域的生成個數(shù)，從而大幅提高檢測速度。將鐵路軌道的結(jié)構(gòu)化先驗信息融合到深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的各個過程中，有效提高了定位精度，保證了檢測的魯棒性。實驗室離線分析和現(xiàn)場在線檢測的結(jié)果表眀，所提岀的SR-FCN網(wǎng)絡(luò)分別萩得了99.99%和9.δ4%的檢測精度，冋時還保持了較快的檢測速度，可以滿足350kmh的實時檢測要求。
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