【摘 要】
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随着经济和科技的快速发展,当今社会的高速铁路得到了飞速发展,我国高速铁路系统更是在总里程上达到了3.5万千米（2019年）,稳居世界第一。列车在高速铁路上的安全运行除了最基本的轨道装置外,轨道旁的设备也至关重要,高速铁路上的各种信号就是靠轨旁的信号箱盒进行传输的,因此对于信号箱盒等轨旁设备的定期检测也显得尤为重要。以目前的检测方式调查分析来看,主要的方式还是依靠工人们夜间进入列车轨道旁进行逐一巡检
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随着经济和科技的快速发展,当今社会的高速铁路得到了飞速发展,我国高速铁路系统更是在总里程上达到了3.5万千米（2019年）,稳居世界第一。列车在高速铁路上的安全运行除了最基本的轨道装置外,轨道旁的设备也至关重要,高速铁路上的各种信号就是靠轨旁的信号箱盒进行传输的,因此对于信号箱盒等轨旁设备的定期检测也显得尤为重要。以目前的检测方式调查分析来看,主要的方式还是依靠工人们夜间进入列车轨道旁进行逐一巡检与排查,在检测的效率和人工层本上都有着不足。本文在对高速铁路轨旁系统的实际状况与检测方式的基础上,设计和研发了一款能够在轨道旁自动识别检测出轨旁设备的系统。可以从高速铁路轨道检测车中采集的图像中直接获取相关轨旁设备的图像信息,以卷积神经网络模型为主要训练部分,利用垂直投影等基本图像处理技术进行图像的初步筛选,并从目标图像的数据标注和迁移学习以及最后通过不同网络模型不同参数对于实验结果进行分析并进行最终模型的选取,主要是通过现有的采集到的铁路轨道轨旁图像数据进行初步筛选出可能存在的图像作为数据集,利用卷积神经网络及开源软件框架Tensor Flow和Object Detection API进行深度学习,并在此基础上生成目标物体检测的模型,对提高高速铁路轨旁设备的检测与日常维护并降低人工成本有着重要的意义。通过实验,证实了本文中的通过卷积神经网络对轨旁目标设备的识别的准确性以及速率都比较好,达到了本文研究的主要目的,对高速铁路轨旁设备检测领域有着一定的应用价值。
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