關(guān)鍵詞：鋼軌扣件 缺損檢測(cè) 多線路 圖像識(shí)別 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 

摘要：提出基于在線學(xué)習(xí)策略的扣件區(qū)域定位算法,即根據(jù)軌道圖像的先驗(yàn)知識(shí)和模板匹配方法定位扣件區(qū)域,利用在線學(xué)習(xí)策略動(dòng)態(tài)地更新模板庫(kù),使算法能夠在多線路的軌道圖像中定位扣件區(qū)域,并自動(dòng)標(biāo)注扣件樣本;提出基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的扣件缺損識(shí)別算法,即根據(jù)扣件區(qū)域圖像的尺寸較小、圖像內(nèi)容相對(duì)單一的特點(diǎn)設(shè)計(jì)識(shí)別算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),采用樣本隨機(jī)排序策略的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法,以減小樣本數(shù)量失衡對(duì)識(shí)別性能的影響。基于多線路鋼軌扣件試驗(yàn)數(shù)據(jù)集對(duì)檢測(cè)方法進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)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(qū)域并識(shí)別扣件缺損,扣件區(qū)域定位平均檢測(cè)率達(dá)到99.36%,扣件缺損識(shí)別平均精確率達(dá)到96.82%,具有較高的可靠性和較強(qiáng)的多線路適應(yīng)能力。

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