電氣化鐵路的接觸網(wǎng)運(yùn)行狀況與行車安全密切相關(guān),高速運(yùn)行的列車通過接觸網(wǎng)獲取電能,確保接觸網(wǎng)處于正常工作狀態(tài)對(duì)列車穩(wěn)定受電至關(guān)重要。列車長期在高速狀況下運(yùn)行,振動(dòng)、沖擊以及外界惡劣環(huán)境對(duì)接觸網(wǎng)支持裝置的損耗不可避免,因此針對(duì)接觸網(wǎng)支持裝置中的零部件進(jìn)行故障識(shí)別和缺陷檢測(cè)非常重要。由于鐵路具有線路長、環(huán)境復(fù)雜等特點(diǎn),傳統(tǒng)的檢測(cè)車?yán)醒矙z以及人工定點(diǎn)檢測(cè)等相關(guān)方式已經(jīng)不能滿足檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和可靠性等需求。隨著高清成像和圖像處理等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,以非接觸式檢測(cè)方法為主旨的檢測(cè)車已經(jīng)投入生產(chǎn)及應(yīng)用。但是在目前的檢測(cè)系統(tǒng)中,普遍存在漏檢率較高以及識(shí)別精度較低等問題。隨著我國鐵路的大規(guī)模建設(shè),相應(yīng)的海量高清接觸網(wǎng)支持裝置照片也要求檢測(cè)系統(tǒng)擁有更高的識(shí)別精度和檢測(cè)速度。因此,有必要針對(duì)接觸網(wǎng)支持裝置中的零部件特性進(jìn)行研究,進(jìn)而提出有效的缺陷自動(dòng)檢測(cè)方法。本文針對(duì)國內(nèi)外接觸網(wǎng)動(dòng)態(tài)檢測(cè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行全面分析后,充分考慮接觸網(wǎng)檢測(cè)中的工程實(shí)際應(yīng)用,提出了針對(duì)接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳零部件實(shí)現(xiàn)狀態(tài)檢測(cè)的有效方法。針對(duì)無法應(yīng)用傳統(tǒng)投影法檢測(cè)狀態(tài)的旋轉(zhuǎn)雙耳銷釘,提出一種基于環(huán)形對(duì)稱Gabor變換特征的銷釘松脫與缺失狀態(tài)檢測(cè)... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

SelectiveSearch檢測(cè)示意圖

Selective Search 中，小區(qū)域合并成為外，在計(jì)算相似度的時(shí)候，也采用了多[15]。Ross B.Girshick 提出的基于深度ctive Search 思想找到可能包含物體的，以此作為檢測(cè)算法。R-CNN 算法并身進(jìn)行了一些改進(jìn)，包括和物體標(biāo)注的原始框。測(cè)算法時(shí)，通常會(huì)用到兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)一個(gè)框體內(nèi)的物體類別；檢測(cè)算法預(yù)測(cè)的框兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)就是 mAP(mean Avon）,mAP 即平均精度均值，代表著對(duì)把所有類別的 AP 計(jì)算求平均值。IOU合度大小，計(jì)算方法如圖 2-2 所示。

圖 2-3 金字塔池化和 ROI 池化SPP 算法相比較于 R-CNN 雖然獲得了速度方面的極大提升，但仍然存在NN 類似的缺點(diǎn)。最大的就是 SPP 也是分階段訓(xùn)練的，物體框回歸訓(xùn)練過經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程是分開的，這也就導(dǎo)致了參數(shù)優(yōu)化不是一個(gè)整體，因此了達(dá)到更高精度的可能性。R-CNN 的開創(chuàng)者在 SSP 的基礎(chǔ)上提出了兩個(gè)主要的改進(jìn)：一方面是將 R之后，把物體框的分類和回歸兩個(gè)任務(wù)的 loss 融合到一起進(jìn)行訓(xùn)練，相當(dāng)多任務(wù)訓(xùn)練。這點(diǎn)改進(jìn)使得整個(gè)訓(xùn)練的過程不是分開的多個(gè)步驟進(jìn)行，訓(xùn)得到了提高；第二點(diǎn)改進(jìn)是把 SPP 換成了 ROI Pooling，即 Fast R-CNN[1的框和預(yù)測(cè)框之間的 loss 時(shí)，采用了如下的計(jì)算方法：1{ , , , }( , ) ( )u uloc L i ii x y w hL t v smooth t v 20.5 1( )x xsmooth x

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]高速鐵路接觸網(wǎng)檢測(cè)若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 陳唐龍.西南交通大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于Kinect傳感器的坐姿識(shí)別軟件設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)[D]. 李莎莎.電子科技大學(xué) 2018
[2]基于深度學(xué)習(xí)的高鐵接觸網(wǎng)懸掛目標(biāo)檢測(cè)圖像處理研究[D]. 狄亞柳.西南交通大學(xué) 2018
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與稀疏編碼的接觸網(wǎng)關(guān)鍵部件及異物檢測(cè)的研究[D]. 王佳祺.西南交通大學(xué) 2018
[4]基于深度學(xué)習(xí)的單目視覺車輛檢測(cè)與跟蹤研究[D]. 葉運(yùn)生.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[5]支持向量機(jī)算法研究及其在目標(biāo)檢測(cè)上的應(yīng)用[D]. 孫舒琬.山東大學(xué) 2017
[6]基于圖像處理的接觸網(wǎng)絕緣子裂紋和定位支座檢測(cè)[D]. 楊輝金.西南交通大學(xué) 2017
[7]基于OpenCV的接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳缺陷自動(dòng)識(shí)別[D]. 徐丹.西南交通大學(xué) 2017
[8]基于OpenCV的接觸網(wǎng)定位線夾狀態(tài)智能檢測(cè)[D]. 張春春.西南交通大學(xué) 2016
[9]基于環(huán)形對(duì)稱Gabor變換的人臉識(shí)別算法研究[D]. 王娜.山東大學(xué) 2015
[10]移動(dòng)查車系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王祺.四川大學(xué) 2006



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