









摘 要:鐵路系統(tǒng)智能化建設(shè)不僅可以提高鐵路的自動(dòng)化和智能化水平,而且是鐵路現(xiàn)代化發(fā)展中的重要環(huán)節(jié)。機(jī)車在正常行駛過(guò)程中,如果車頂存在異物,就可能會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重不良后果。目前,通常由工人檢修車頂,效率較低,本文針對(duì)這個(gè)情況提出了一種基于YOLOv5深度學(xué)習(xí)模型的異物檢測(cè)算法,將CIoU損失函數(shù)更換為SIoU損失函數(shù),改進(jìn)原有的YOLOv5模型,能夠有效識(shí)別車頂是否存在異物,準(zhǔn)確分類異物,提高車頂檢測(cè)精度和檢修效率,保障鐵路行車安全。
關(guān)鍵詞:異物檢測(cè);圖像處理;列車運(yùn)行安全;損失函數(shù)
中圖分類號(hào):TP 393" " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
在列車車頂上存在車頂異物,其是由不明原因產(chǎn)生的并且可能導(dǎo)致列車無(wú)法正常運(yùn)行的外來(lái)異物,以及關(guān)鍵部件脫落或松動(dòng)導(dǎo)致的異物。當(dāng)列車運(yùn)行或停車時(shí),這些異物可能與車頂上的受電弓等固有設(shè)備碰撞或者纏繞,導(dǎo)致設(shè)備受到損害,引發(fā)故障。因此,準(zhǔn)確識(shí)別機(jī)車車頂異物并采取有效的預(yù)防措施十分重要。
車頂異物檢測(cè)方法主要有2種,一種是使用雷達(dá)作為傳感器獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)異物,另一種是用圖像監(jiān)測(cè)技術(shù)識(shí)別異物。林萍[1]提取圖像閉合區(qū)域邊緣的矩不變特征,利用歐式距離判斷是否有異物,朱韻琳[2]提出了一種基于激光掃描結(jié)合點(diǎn)云處理的異物檢測(cè)方法,這種方法使用三維激光掃描儀掃描車頂,重建為三維點(diǎn)云,能夠準(zhǔn)確檢測(cè)異物。
筆者自行制作了適用于評(píng)估列車車頂異物檢測(cè)的數(shù)據(jù)集,對(duì)YOLOv5算法模型進(jìn)行了改進(jìn)和訓(xùn)練,改進(jìn)后的模型在車頂異物檢測(cè)方面效果良好。……