【摘 要】
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高速铁路日常巡检作业的目的是及时排查并解决列车运行过程中存在的安全隐患,进而保障列车行车安全。此项工作任务繁杂,劳动强度大。因此,自动化、智能化的高铁综合巡检系统应运而生。然而,目前现有的高铁综合巡检系统功能有限,需要不断更新迭代,扩充功能。本文针对高速铁路复杂环境,提出了高铁轨旁设备编号检测与识别模型。该模型能够实时检测高铁轨旁设备编号的磨损状态,并且对设备编号进行自动识别和记录。具体研究内容包
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高速铁路日常巡检作业的目的是及时排查并解决列车运行过程中存在的安全隐患,进而保障列车行车安全。此项工作任务繁杂,劳动强度大。因此,自动化、智能化的高铁综合巡检系统应运而生。然而,目前现有的高铁综合巡检系统功能有限,需要不断更新迭代,扩充功能。本文针对高速铁路复杂环境,提出了高铁轨旁设备编号检测与识别模型。该模型能够实时检测高铁轨旁设备编号的磨损状态,并且对设备编号进行自动识别和记录。具体研究内容包括以下几个方面:（1）分析了高速铁路巡检系统国内外的研究现状,概述了该系统的总体架构和基本功能。制作了高速铁路线路图像集,此图像集也可以为其他相关研究提供便利。（2）针对高铁巡检图像亮度低,噪声多,内容难以辨识的问题,提出了高铁轨旁设备巡检图像增强算法。该算法结合了无监督循环生成对抗网络（Cycle-Consistent Adversarial Networks,Cycle GAN）与传统的Retinex理论,摆脱了像素对齐的数据限制,兼顾了低光照图像增强处理的效果与速度,同时保留了网络模型的可解释性。在公开的数据集LOL,MBLLEN以及高速铁路巡检图像集上,将本文提出算法与四种经典低光照图像增强算法进行了对比实验,实验结果表明,本文提出的方法能够得到更高的峰值信噪比和结构相似性,更贴近自然的颜色以及更令人舒服的视觉效果。（3）针对高速铁路沿线环境复杂,设备编号尺寸较小,检测难度较大的问题,本文在YOLOv3网络框架之上,采取了一些优化改进策略,构建了高铁轨旁设备编号检测模型,简称为YOLO-R。在本文数据集上,将YOLO-R模型与几种经典目标检测模型进行了对比实验,实验结果表明,相对于原YOLOv3模型,YOLO-R模型对小尺度物体的检测精度提高了14.5%,检测速度提升了47.7%。（4）针对设备编号识别任务,本文在卷积循环神经网络（Convolutional Recurrent Neural Network,CRNN）的基础上,构建了高铁轨旁设备编号识别模型,在本文数据集上对模型性能进行了测试。测试结果表明,相较于原CRNN模型,本文提出模型的准确率提高了19.63%,推理速度提升了36.89%。（5）根据高速铁路巡检作业需求,基于Python语言编程实现了高铁轨旁设备编号检测与识别应用软件,集成了现有功能,并对软件功能进行了测试验证。测试结果表明,本软件对轨旁设备编号的识别精度能达到87%以上,且每秒钟能够处理大约28张图片,基本能够满足高速铁路日常巡检作业的使用需求。图47幅,表15个,参考文献72篇。
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