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面向轨道分割与侵入物检测的多任务学习
1
作者
张硕
杨诗茵
+6 位作者
孙博宇
许云飞
沈昊
吕永家
贾云鹏
邢会明
赵新华
《计算机系统应用》
2023年第7期188-194,共7页
轨道车智能防护会涉及轨道车侵入物检测与行驶区域分割任务,在深度学习领域已有针对各任务的算法,却无法很好满足多任务情形时的需求.该算法使用轻量级卷积神经网络(CNN)作为编码器提取特征图,随之将特征图送到两个基于one-stage检测网...
轨道车智能防护会涉及轨道车侵入物检测与行驶区域分割任务,在深度学习领域已有针对各任务的算法,却无法很好满足多任务情形时的需求.该算法使用轻量级卷积神经网络(CNN)作为编码器提取特征图,随之将特征图送到两个基于one-stage检测网络的解码器中,进而完成各自的任务.不同级别和尺度的语义特征在编码器输出的特征图中被融合,良好地完成像素级语义预测,在检测和分割效果上有明显提升.采用本算法的设备将掌握对新目标的识别检测判断与追踪,为提升轨道车行驶安全做出保障.
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关键词
铁路侵入物检测
多任务学习算法
目标检测
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职称材料
题名
面向轨道分割与侵入物检测的多任务学习
1
作者
张硕
杨诗茵
孙博宇
许云飞
沈昊
吕永家
贾云鹏
邢会明
赵新华
机构
哈尔滨工程大学智能科学与工程学院
哈尔滨工程大学南安普顿海洋工程联合学院
哈尔滨工程大学未来技术学院
出处
《计算机系统应用》
2023年第7期188-194,共7页
基金
海南省联合基金(SQ2021ZRLH0042)
黑龙江省联合基金(JJ2022LH0485)
中央高校项目(3072022FSC0401)。
文摘
轨道车智能防护会涉及轨道车侵入物检测与行驶区域分割任务,在深度学习领域已有针对各任务的算法,却无法很好满足多任务情形时的需求.该算法使用轻量级卷积神经网络(CNN)作为编码器提取特征图,随之将特征图送到两个基于one-stage检测网络的解码器中,进而完成各自的任务.不同级别和尺度的语义特征在编码器输出的特征图中被融合,良好地完成像素级语义预测,在检测和分割效果上有明显提升.采用本算法的设备将掌握对新目标的识别检测判断与追踪,为提升轨道车行驶安全做出保障.
关键词
铁路侵入物检测
多任务学习算法
目标检测
Keywords
detection
of
railway track
intrusion
multitask
learning
algorithm
object
detection
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向轨道分割与侵入物检测的多任务学习
张硕
杨诗茵
孙博宇
许云飞
沈昊
吕永家
贾云鹏
邢会明
赵新华
《计算机系统应用》
2023
0
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