【摘要】：中國(guó)的鐵路行業(yè)整體正處于飛速發(fā)展時(shí)期,鐵軌傷損檢測(cè)工作是關(guān)系到鐵路安全的重要一環(huán),目前有多種鐵軌傷損檢測(cè)的方法,但是仍難以滿足對(duì)精確性和快速性的要求。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種可以處理二維矩陣數(shù)據(jù)的特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,這種新型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合了深度學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由于其可以大規(guī)模訓(xùn)練和檢測(cè),使得在圖像識(shí)別領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。擁有非全連接和權(quán)值共享這樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以使訓(xùn)練更加的簡(jiǎn)單,權(quán)值也會(huì)相應(yīng)的減少,這樣得到的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、傾斜、縮放時(shí)高度不變�；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的R-CNN、Fast R-CNN以及Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)不斷發(fā)展,不斷改進(jìn)。本文在深度學(xué)習(xí)理論框架的基礎(chǔ)上,以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)為主要訓(xùn)練部分,設(shè)計(jì)了基于改進(jìn)的Faster R-CNN的鐵軌傷損檢測(cè)算法,可以從一組鐵軌傷損和非傷損的超聲波圖像訓(xùn)練集中生成圖像特征問題特征提取器,訓(xùn)練完成的特征提取器不需要手動(dòng)輸入特征和傷損區(qū)域信息,就能達(dá)到識(shí)別鐵軌傷損的目的。同時(shí),本文從數(shù)據(jù)標(biāo)注、遷移學(xué)習(xí)初始化模型、實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置和訓(xùn)練方法入手,對(duì)Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改善,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的改善的方法對(duì)鐵軌傷損檢測(cè)有著良好的檢測(cè)效果,通過對(duì)檢測(cè)準(zhǔn)確率和檢測(cè)時(shí)間的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析,本文提出的改進(jìn)的Faster R-CNN算法的在漏檢率和準(zhǔn)確率方面均優(yōu)于基于Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)模型的鐵軌傷損檢測(cè)方法。本文使用的Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)模型采用的是區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)(RPN)算法,速度高于在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中選取候選區(qū)域時(shí)采用的SS(Selective Search)算法。同時(shí),由于對(duì)錨窗的尺寸進(jìn)行了改進(jìn),可以在較細(xì)小的樣本中找出鐵軌傷損樣本,改善后的網(wǎng)絡(luò)有著更好的檢測(cè)效果。通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了本算法中檢測(cè)識(shí)別率為92.3%,優(yōu)于基于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型的檢測(cè)方法,證明了本算法對(duì)鐵軌傷損大小和類型檢測(cè)的準(zhǔn)確性都比較好,達(dá)到了本文研究的主要目的,對(duì)鐵軌傷損檢測(cè)領(lǐng)域的研究有著一定的應(yīng)用價(jià)值。圖[30]表[6]參[52]
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：U216.3;TP183;TP391.41
【圖文】：

圖 1 ILSVRC 近年 Top-5 錯(cuò)誤率Fig.1 ILSVRC's Top-5 error rates in recent yearsNN 模型在 2015 年比賽中，表現(xiàn)耀眼，使深度學(xué)習(xí)應(yīng) R- FCN，Mask R- CNN，SSD，YOLO 等在原先框架近 Faster R-CNN。最近涌現(xiàn)的 ResNet、DenseNet、網(wǎng)絡(luò)。習(xí)識(shí)別交通標(biāo)志的準(zhǔn)確率，在 2012 年已超越了人類，力的提高，深度學(xué)習(xí)可以解決的任務(wù)也越來(lái)越復(fù)雜，學(xué)習(xí)的一種，在過去幾十年深度學(xué)習(xí)快速發(fā)展，同時(shí)腦、統(tǒng)計(jì)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)方面的理論知識(shí)，所以更強(qiáng)調(diào)模以及更深層次的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，專門學(xué)習(xí)在各個(gè)方面都未來(lái)，深度學(xué)習(xí)會(huì)進(jìn)一步幫助人類提高各個(gè)領(lǐng)域的進(jìn) 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)框架對(duì)鐵軌傷損進(jìn)行檢測(cè)，希望能給鐵路從

圖 4 VGG16 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.4 VGG16 network structure2.3 Faster R-CNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型2.3.1 基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Faster R-CNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型首次發(fā)表在 NIPS2015，今后幾年又出現(xiàn)了很多改進(jìn)版本，本文就是一個(gè)改進(jìn)的 Faster R-CNN 網(wǎng)絡(luò)。Faster R-CNN 和 Fast RCNN的主要不同之處在于，為了實(shí)現(xiàn)更加快速高效的目標(biāo)檢測(cè)，創(chuàng)造性地采用卷積網(wǎng)絡(luò)自行產(chǎn)生建議框，把特征提取、候選區(qū)域提取和、候選框回歸和分類高度整合到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中。同時(shí)使用 RPN(Region Proposal Network, 區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò))代替先前 R-CNN 和 Fast R-CNN 中的 SS(Selective Search, 選擇性搜索)算法，RPN 能夠更快生成候選區(qū)域，且對(duì)候選區(qū)域和 CNN 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)共享，提高了網(wǎng)絡(luò)的整體性Faster R-CNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型最主要的改進(jìn)在于添加了 RPN 部分以及和 Fas

目標(biāo)的過程中，將一些樣本重疊的 IOU 超過 景，所謂 IoU 就是預(yù)測(cè) box 和真實(shí) box 的覆除以兩個(gè) box 的并集。樣本候選窗口的篩選，候選區(qū)域最后留下的候入兩條支路，即目標(biāo)分類以及邊框回歸兩個(gè)全窗口進(jìn)行判斷，再通過設(shè)定的閾值機(jī)制對(duì)窗口候選窗口。這種方法完全是利用 RPN 網(wǎng)絡(luò)自身識(shí)別，并且很大程度上提高了目標(biāo)檢測(cè)的速度(anchor boxes) RPN 網(wǎng)絡(luò)中有重要的地位，檢測(cè)目標(biāo)的不同形要用不同大小的框進(jìn)行框選，這就是錨窗的重小的檢測(cè)目標(biāo)，都有能保證包含在感受野之內(nèi)的

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2764004