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基于機器視覺的多線路鋼軌扣件缺損檢測方法
劉俊博; 黃雅平; 王勝春; 趙鑫欣; 鄒琪; 張興園 北京交通大學交通數據分析與挖掘北京市重點實驗室; 北京100044; 中國鐵道科學研究院集團有限公司基礎設施檢測研究所; 北京100081
關鍵詞：鋼軌扣件 缺損檢測 多線路 圖像識別 深度卷積神經網絡
摘要：提出基于在線學習策略的扣件區域定位算法,即根據軌道圖像的先驗知識和模板匹配方法定位扣件區域,利用在線學習策略動態地更新模板庫,使算法能夠在多線路的軌道圖像中定位扣件區域,并自動標注扣件樣本;提出基于深度卷積神經網絡的扣件缺損識別算法,即根據扣件區域圖像的尺寸較小、圖像內容相對單一的特點設計識別算法的網絡結構,采用樣本隨機排序策略的數據增強方法,以減小樣本數量失衡對識別性能的影響。基于多線路鋼軌扣件試驗數據集對檢測方法進行試驗驗證,結果表明:該方法可在不同線路的軌道圖像中精確定位扣件區域并識別扣件缺損,扣件區域定位平均檢測率達到99.36%,扣件缺損識別平均精確率達到96.82%,具有較高的可靠性和較強的多線路適應能力。
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