【摘 要】
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为了提升编组站解编效率与现场作业安全性,进一步提高编组站作业自动化技术水平,针对解编自动化技术瓶颈,提出一种基于深度学习的编组站提钩自动化智能识别设计方案。阐述编
【机 构】
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中国铁道科学研究院研究生部,中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所,北京交通大学电子信息工程学院,沈阳奇辉机器人应用技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61903021),中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2017X009-A),中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(J2019X004)
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为了提升编组站解编效率与现场作业安全性,进一步提高编组站作业自动化技术水平,针对解编自动化技术瓶颈,提出一种基于深度学习的编组站提钩自动化智能识别设计方案。阐述编组站提钩自动化智能识别的设计需求,从位置信息获取、作业过程监控、图像数据采集、信息数据处理等环节研究图像信息处理方法,重点研究智能识别流程,利用深度卷积神经网络模型与算法研究图像特征值提取与图像匹配识别技术实现方案。经验证,智能识别方案在试验中的平均可靠度达99.37%,为编组站解编自动化提供了一种有效技术手段。
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