【摘 要】
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截至2021年底,全国铁路营业里程突破15万公里,城市轨道交通运营里程8708公里,轨道交通在现代综合交通运输体系中的骨干作用日益凸显,随之而来对于轨道基础设施的安全检测需求日益增加。钢轨、轨枕和扣件作为轨道的重要组成部分,其服役状态直接影响列车的运行安全,如何通过有效的检测手段,对零部件缺陷进行实时有效的检测,是轨道巡检的重点研究方向。但现有检测技术仍存在识别率低和速度慢等问题。为此,本文以轨道
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截至2021年底,全国铁路营业里程突破15万公里,城市轨道交通运营里程8708公里,轨道交通在现代综合交通运输体系中的骨干作用日益凸显,随之而来对于轨道基础设施的安全检测需求日益增加。钢轨、轨枕和扣件作为轨道的重要组成部分,其服役状态直接影响列车的运行安全,如何通过有效的检测手段,对零部件缺陷进行实时有效的检测,是轨道巡检的重点研究方向。但现有检测技术仍存在识别率低和速度慢等问题。为此,本文以轨道零部件作为研究对象,研究基于深度学习的缺陷检测方法,重点解决缺陷检测中的样本不均衡和模型复杂等问题,实现边缘端实时且准确的缺陷检测。论文的主要工作如下:首先,对轨道零部件的精准识别和定位是高质量缺陷检测的前提和基础,因此本文在讨论目前主流的目标检测算法和实例分割算法的基础上,提出了适用于本文轨道零部件识别定位的优化算法,并分别采用基于批量归一化层γ系数的剪枝算法和TensorRT推理优化两种方法对定位模型进行加速,实现精准快速的零部件定位。其次,针对样本不均衡问题,通过分析轨枕、扣件和钢轨三种轨道零部件的缺陷特征,提出了对应的缺陷检测方法:1)针对轨枕缺陷样本不均衡且轨枕裂缝缺陷细微的特点,提出基于深度集成学习的轨枕缺陷检测方法,利用多种深度网络扩充轨枕缺陷特征,并构建集成分类器分担个体风险,进一步提升轨枕缺陷检测的准确性;2)针对扣件缺陷样本稀缺且扣件几何特征明显的特点,提出实例分割+几何特征的缺陷判定准则,首先利用实例分割算法进行扣件定位,然后提取扣件掩码进行轮廓查找并计算像素长度,通过定量方法对比两侧扣件的像素长度差实现扣件缺陷判断,本方法有效抑制了缺陷样本稀缺带来的负面影响;3)针对钢轨缺陷样本不均衡且缺陷类别易混的特点,提出实例分割+缺陷细分类的级联检测网络,实现双分辨率和高分辨率的钢轨缺陷检测。在实例分割阶段引进Focal Loss类别损失函数以均衡正负样本,在缺陷细分类阶段采用轻量级分类网络MobileNet v2以实现快速分类,本方法有效提升了钢轨缺陷的检出率和细分类准确率。最后,将本文提出的轨道零部件缺陷检测算法部署至Jetson AGXXavier嵌入式设备中,最终实验表明本文方法具有较高的检测精度和较快的检测速度,可满足实时缺陷检测要求,具有较高的实用价值。
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