摘要
弓网系统是铁路供电系统的重要组成部分,牵引供电质量取决于受电弓与接触网接触的稳定性,因此,受电弓异常状态检测和安全报警已成为亟待解决的重大问题。为了保证高速列车运营的安全性,提出了基于视觉的受电弓智能分析系统,首先使用分类网络进行场景识别,过滤模糊画面,然后应用目标检测网络检测受电弓区域,最后应用细粒度分类网络进行受电弓异常状态的识别。测试结果表明,检测准确率达到95%以上,在不同运行工况下仍具有高精度、鲁棒性和高速性。
作者
张宽
贾涛
吴茂友
杨帅
许华胜
ZHANG Kuan;JIA Tao;WU Mao-you;YANG Shuai;XU Hua-sheng
出处
《制造业自动化》
北大核心
2023年第8期127-131,共5页
Manufacturing Automation
