【摘 要】
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为了提升铁路货检作业效率和质量,针对目前铁路货检工作主要依赖人工对高清图片进行查看,存在强度大、容易漏判等问题,在统计分析既有货检问题的种类、与车型的关系及所占比
【机 构】
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中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所,中国铁路兰州局集团有限公司货运处,中国铁路呼和浩特局集团有限公司乌海车务段
【基金项目】
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中国铁路总公司科技研究开发计划课题(N2018X008)
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为了提升铁路货检作业效率和质量,针对目前铁路货检工作主要依赖人工对高清图片进行查看,存在强度大、容易漏判等问题,在统计分析既有货检问题的种类、与车型的关系及所占比例基础上,采用深度学习技术,基于Faster-RCNN网络架构建立货检病害智能识别模型。经样本图片测试集测试表明,所提出的货检智能识别模型对于车顶异物、车门开启、防尘盖开启等7类问题图片的检出率接近80%,准确性超过90%,每张图片的检测速度约0.9 s,可满足现场实时、智能检测需求,从而为铁路货检向智能化发展提供有力的工具。
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