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改进Faster R-CNN的轨面缺陷检测视频分析方法研究 被引量：4
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作者 李海培 《铁道标准设计》 北大核心 2021年第5期172-178,共7页
针对钢轨表面灰度差异小,缺陷区域边界难提取,传统图像处理方法耗时长,缺陷识别准确率低等问题,设计一种改进的Faster R-CNN的钢轨表面缺陷检测方法。通过对采集到的钢轨表面图像进行预处理以减小后续运算量,采用基于灰度垂直投影法完... 针对钢轨表面灰度差异小,缺陷区域边界难提取,传统图像处理方法耗时长,缺陷识别准确率低等问题,设计一种改进的Faster R-CNN的钢轨表面缺陷检测方法。通过对采集到的钢轨表面图像进行预处理以减小后续运算量,采用基于灰度垂直投影法完成轨面区域的提取;为了提高Faster R-CNN网络对钢轨表面缺陷检测的准确率,对Faster R-CNN网络一些关键部分加以改进,包括卷积核的选择和基于级联的特征融合策略;设计网络训练策略,建立样本图像库和干扰图像库,对改进后模型和两种传统模型进行对比实验。对比结果表明,本文方法缺陷检测精度和检测时间皆优于其他两种方法。改进后模型比传统模型中缺陷检测准确率提高1.85%,平均检测时间快0.51 s。采用该方法对于检测钢轨表面缺陷实际可行。 展开更多
关键词 轨面缺陷检测 灰度垂直投影法 Faster R-CNN网络 特征提取网络 级联特征融合策略
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