【摘 要】
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针对高速铁路接触网吊弦的状态检测问题,该文提出一种基于RefineDet网络和霍夫变换的吊弦多尺度定位与识别方法。通过设计RefineDet网络的粗调和精调模块对吊弦整体结构进行定位,采用霍夫变换锁定吊弦中部吊悬线所在直线,并利用旋转因子沿直线方向提取吊悬线区域;以吊悬线区域代替吊弦结构整体区域送入分类网络进行训练,通过所建立的多尺度吊弦状态检测模型,实现吊弦状态的精确识别。实验结果表明,吊弦定位
【基金项目】
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浙江省重点研发计划(2019C01001),国家青年科学基金(62001416),中央高校基本科研业务费专项基金(2018FZA122)。
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针对高速铁路接触网吊弦的状态检测问题,该文提出一种基于RefineDet网络和霍夫变换的吊弦多尺度定位与识别方法。通过设计RefineDet网络的粗调和精调模块对吊弦整体结构进行定位,采用霍夫变换锁定吊弦中部吊悬线所在直线,并利用旋转因子沿直线方向提取吊悬线区域;以吊悬线区域代替吊弦结构整体区域送入分类网络进行训练,通过所建立的多尺度吊弦状态检测模型,实现吊弦状态的精确识别。实验结果表明,吊弦定位模型的准确率达95.3%以上;霍夫变换可排除无效区域对吊弦状态识别的干扰,提高分类网络的训练速度,吊弦状
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