隨著鐵路運(yùn)營網(wǎng)絡(luò)的日益稠密,鐵路系統(tǒng)的安全運(yùn)行變得尤為重要,需要采取有效的措施盡可能的降低鐵路限界內(nèi)入侵異物對安全運(yùn)行的影響。現(xiàn)如今研究可靠準(zhǔn)確的算法用以確保鐵路交通運(yùn)輸安全已成為鐵路運(yùn)營的重要課題。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法用于鐵路場景異常目標(biāo)檢測時(shí),存在特征提取難度高、算法性能易受外界環(huán)境影響的不足。近年來,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)的特征提取,逐漸取代了人為目標(biāo)特征設(shè)計(jì),并且具有良好的魯棒性。本課題結(jié)合具有良好實(shí)時(shí)性和檢測精度性能的單定點(diǎn)多邊框檢測器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)算法,進(jìn)行了其在鐵路場景異物檢測中的應(yīng)用研究。研究過程收集了鐵路場景和普通場景下包含待檢測類別的目標(biāo)圖像,結(jié)合遷移學(xué)習(xí)的思想,對SSD網(wǎng)絡(luò)采取不同的方法進(jìn)行了多次訓(xùn)練,得到了用于鐵路場景異物侵限檢測的卷積網(wǎng)絡(luò)模型,并對模型的性能進(jìn)行了分析。針對SSD算法對于小尺寸目標(biāo)檢測效果不佳的問題,改進(jìn)性地提出了多塊SSD算法,該過程首先對于待檢測圖片進(jìn)行四個(gè)重疊區(qū)域的分割,然后對劃分的圖片同時(shí)進(jìn)行SSD網(wǎng)絡(luò)的檢測,最后將檢測的結(jié)果進(jìn)行整合篩選輸出,解決了傳統(tǒng)SSD檢測算法對小目標(biāo)物體檢...

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題的背景及意義
    1.2 國內(nèi)外鐵路異物檢測研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 研究現(xiàn)狀分析
    1.3 本文研究的主要內(nèi)容及章節(jié)安排
第二章 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法理論基礎(chǔ)
    2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的定義
        2.1.2 卷積層
        2.1.3 池化層
        2.1.4 全連接層
    2.2 目標(biāo)檢測基本組件
        2.2.1 區(qū)域生成
        2.2.2 邊框回歸
        2.2.3 非極大值抑制
    2.3 公共評價(jià)指標(biāo)
        2.3.1 正確率與召回率
        2.3.2 平均正確率與平均檢測精度
        2.3.3 檢測速度
第三章 SSD目標(biāo)檢測算法研究
    3.1 SSD網(wǎng)絡(luò)模型
        3.1.1 基網(wǎng)絡(luò)VGG-16
        3.1.2 SSD網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.1.3 SSD模型特色
    3.2 SSD算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)推理
        3.2.1 目標(biāo)位置(Bounding Box)
        3.2.2 SSD目標(biāo)信息生成網(wǎng)絡(luò)
第四章 基于傳統(tǒng)SSD的鐵路場景異物侵限檢測
    4.1 Caffe深度學(xué)習(xí)框架
        4.1.1 Caffe框架概述
        4.1.2 Caffe框架結(jié)構(gòu)
    4.2 傳統(tǒng)SSD鐵路場景異物檢測
        4.2.1 鐵路場景數(shù)據(jù)集
        4.2.2 數(shù)據(jù)集的標(biāo)注與格式轉(zhuǎn)換
        4.2.3 模型訓(xùn)練及結(jié)果分析
第五章 基于改進(jìn)的多塊SSD的鐵路場景異物侵限檢測
    5.1 多塊SSD網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        5.1.1 網(wǎng)絡(luò)模型
        5.1.2 多區(qū)域檢測結(jié)果融合
        5.1.3 子塊檢測結(jié)果抑制與篩選
    5.2 多塊SSD實(shí)現(xiàn)過程
    5.3 檢測結(jié)果分析
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文的主要貢獻(xiàn)
    6.2 課題中存在的問題及進(jìn)一步的研究方向
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝



本文編號：3831941