一种基于改进YOLOv3网络的铁路异物检测方法与系统
基本信息
| 申请号 | CN202111506770.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113903009B | 公开（公告）日 | 2022-07-05 |
| 申请公布号 | CN113903009B | 申请公布日 | 2022-07-05 |
| 分类号 | G06V20/54（2022.01）I;G06V20/58（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06T7/73（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王辉;吴雨洁;杨辉 | 申请（专利权）人 | 华东交通大学 |
| 代理机构 | 北京中济纬天专利代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 330000江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出一种基于改进YOLOv3网络的铁路异物检测方法与系统，其中，该方法包括：通过设于铁路列车上的车载监控装置，以获取得到线路上的图像信息；对YOLOv3网络进行预训练，将特征图输入至层内多尺度模块并划分为低频特征图以及高频特征图，通过池化层将低频特征图进行压缩处理以降低分量冗余；然后输入至检测模块，分别计算得到异物对应的类别损失、位置损失以及置信度损失并输出最终权重文件；根据最终权重文件构建目标检测网络，以确定侵限异物的类别与位置。本发明提出的方法，可准确地得到铁路异物的位置和类别信息，以保证铁路列车自动驾驶的安全性。 |
