基于深度学习的铁路异物侵限检测系统研究

资 源 简 介

基于深度学习的铁路异物侵限检测系统研究

详 情 说 明

铁路安全一直是交通领域的重要课题，其中异物侵限检测是保障列车运行安全的关键环节。本文将探讨如何利用深度学习技术构建高效的铁路异物侵限检测系统。

系统采用计算机视觉技术作为核心检测手段。通过部署在铁路沿线的监控摄像头，系统可以实时采集轨道区域的图像数据。这些图像数据首先会经过预处理阶段，包括去噪、增强等操作，以提高后续检测的准确性。

深度学习模型是系统的核心组件。目前主流方案采用改进版的YOLO目标检测算法，这种单阶段检测器能够实现实时检测的需求。模型训练时需要收集大量包含各类铁路异物的标注数据，如落石、倒树、动物等常见侵限物体。

系统还包含智能预警机制。当检测到异物时，会根据物体的大小、位置等信息评估风险等级，并通过声光报警、调度中心通知等方式及时预警。同时系统具备持续学习能力，通过不断积累新样本优化模型性能。

这种基于深度学习的方法相比传统检测技术具有明显优势：检测精度高、适应复杂环境、可识别多种异物类型。随着算法不断优化，这类系统将在铁路安全保障中发挥越来越重要的作用。