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基于卷积神经网络的动车组行车安全图像缺陷检测与分割
被引量：
16
1
作者
周雯
史天运
+2 位作者
李平
马小宁
杨凯
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期76-83,共8页
动车组运行故障动态图像检测系统TEDS在客运专线安装部署,为动车组安全运行提供保障。针对TEDS缺陷自动检测精度低的问题,提出基于卷积神经网络的TEDS缺陷检测与分割模型,采用特征金字塔网络提取缺陷的多尺度融合特征,采用可改变感受野...
动车组运行故障动态图像检测系统TEDS在客运专线安装部署,为动车组安全运行提供保障。针对TEDS缺陷自动检测精度低的问题,提出基于卷积神经网络的TEDS缺陷检测与分割模型,采用特征金字塔网络提取缺陷的多尺度融合特征,采用可改变感受野的可变形卷积DCN适应缺陷形态的多样性。TEDS缺陷检测任务中缺陷数量远小于背景数量,采用在线困难样本挖掘OHEM筛选出困难样本,重新输入预测网络以平衡正负样本的比例。通过对几个动车段的TEDS图像数据进行试验分析,结果表明该模型的准确率、召回率优于传统方法。另外,迁移学习试验结果验证了模型的泛化能力,且该模型可以实现缺陷的精准分割。
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关键词
动车组
行车
安全
图像
卷积神经网络
缺陷检测
实例分割
多尺度
困难样本
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的动车组行车安全图像缺陷检测与分割
被引量：
16
1
作者
周雯
史天运
李平
马小宁
杨凯
机构
中国铁道科学研究院
中国铁道科学研究院电子计算技术研究所
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期76-83,共8页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1201403)
中国铁路总公司科技研究开发计划(K2018T003)
文摘
动车组运行故障动态图像检测系统TEDS在客运专线安装部署,为动车组安全运行提供保障。针对TEDS缺陷自动检测精度低的问题,提出基于卷积神经网络的TEDS缺陷检测与分割模型,采用特征金字塔网络提取缺陷的多尺度融合特征,采用可改变感受野的可变形卷积DCN适应缺陷形态的多样性。TEDS缺陷检测任务中缺陷数量远小于背景数量,采用在线困难样本挖掘OHEM筛选出困难样本,重新输入预测网络以平衡正负样本的比例。通过对几个动车段的TEDS图像数据进行试验分析,结果表明该模型的准确率、召回率优于传统方法。另外,迁移学习试验结果验证了模型的泛化能力,且该模型可以实现缺陷的精准分割。
关键词
动车组
行车
安全
图像
卷积神经网络
缺陷检测
实例分割
多尺度
困难样本
Keywords
EMU operation safety image
convolutional neural network
defects detection
instance segmentation
multi-scale
hard example
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的动车组行车安全图像缺陷检测与分割
周雯
史天运
李平
马小宁
杨凯
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
16
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