近年來(lái),我國(guó)高速鐵路技術(shù)飛速發(fā)展的同時(shí),鐵路安全問(wèn)題也受到重點(diǎn)關(guān)注,而接觸網(wǎng)設(shè)備的安全在其中扮演著至關(guān)重要的角色。為進(jìn)一步提高接觸網(wǎng)設(shè)備檢測(cè)的高效性和準(zhǔn)確性,實(shí)現(xiàn)面向視頻的接觸網(wǎng)設(shè)備智能化檢測(cè)研究具有意深遠(yuǎn)意義。本文的研究工作以6C系統(tǒng)中接觸網(wǎng)安全巡檢裝置項(xiàng)目為依托,以列車車載前置攝像機(jī)拍攝的接觸網(wǎng)圖像為對(duì)象,提出一種適合鐵路場(chǎng)景的圖像語(yǔ)義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Multi-Road Semantic Segmentation Network for Railway Scene,DMRN）對(duì)接觸網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備進(jìn)行語(yǔ)義檢索和定位,并以絕緣子為對(duì)象,對(duì)其進(jìn)行異常檢測(cè),最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文提出的圖像語(yǔ)義分割算法面對(duì)復(fù)雜鐵路環(huán)境的可行性、普適性和較強(qiáng)適應(yīng)性。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)有如下幾個(gè)方面:1、針對(duì)常用分割算法在復(fù)雜鐵路場(chǎng)景中適應(yīng)性差,普適性弱,魯棒性不足等缺點(diǎn),引入多尺度感受野和特征通道注意力模型,提出一種適合鐵路場(chǎng)景的圖像語(yǔ)義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DMRN）。并從評(píng)價(jià)指標(biāo)和語(yǔ)義分割圖兩個(gè)角度,對(duì)6組不同真實(shí)情況下的鐵路場(chǎng)景分割效果進(jìn)行評(píng)價(jià),在晴朗天氣下的平均分割精度達(dá)到91%,且在多種復(fù)雜天氣狀況... 

【文章來(lái)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(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

C2系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集示意圖

（b）復(fù)雜背景下支柱上爬藤問(wèn)題-3 復(fù)雜環(huán)境下接觸網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備檢索和定位的難點(diǎn)示意準(zhǔn)確性，在采集接觸網(wǎng)圖像時(shí)，只能從接觸網(wǎng)局和檢測(cè)，無(wú)法從鐵路場(chǎng)景圖像中同時(shí)完成多個(gè)工作，增加了接觸網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備異常檢測(cè)工作的中，常采用海量的接觸網(wǎng)圖像數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)對(duì)接是在獲得的圖像數(shù)據(jù)中，正常工作狀態(tài)下的接像，這種正常狀態(tài)和異常狀態(tài)數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題巨大挑戰(zhàn)。容和結(jié)構(gòu)安排車載前置攝像機(jī)拍攝的接觸網(wǎng)圖像為對(duì)象，引型，提出一種適合鐵路場(chǎng)景的語(yǔ)義分割算法（ Network for Railway Scene, DMRN）。

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第9頁(yè)題，研究了基于深度對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的接觸網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備故障數(shù)據(jù)仿真方法，豐富了絕緣子異常狀態(tài)數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)吊弦采用相同的數(shù)據(jù)仿真方法，驗(yàn)證了故障數(shù)據(jù)仿真方法的可行性，也為解決鐵路場(chǎng)景中接觸網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題提供新思路。詳細(xì)介紹深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的工作原理，利用訓(xùn)練得到的生成器模型生成絕緣子異常圖像，并采用改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）對(duì)絕緣子進(jìn)行異常檢測(cè)，得到當(dāng)前絕緣子異常檢測(cè)結(jié)果，驗(yàn)證本文算法的可行性及工程意義。總結(jié)與展望。對(duì)本文的工作進(jìn)行總結(jié)和歸納。分析目前基于語(yǔ)義分割的接觸網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備檢索和定位的難點(diǎn)，故障數(shù)據(jù)仿真方法的進(jìn)一步改進(jìn)研究，以及未來(lái)工作的進(jìn)一步展望。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]圖像識(shí)別技術(shù)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在接觸網(wǎng)病害識(shí)別中的應(yīng)用研究[J]. 張丕富.  電氣化鐵道. 2018(06)
[2]基于區(qū)域生長(zhǎng)算法的腦腫瘤圖像分割[J]. 蔣秋霖,王昕.  長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(05)
[3]一種基于圖像插值運(yùn)算的Laplace算子邊緣檢測(cè)方法[J]. 楊鵬.  浙江工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào). 2018(03)
[4]基于Prewitt算子的紅外圖像邊緣檢測(cè)改進(jìn)算法[J]. 安建堯,李金新,孫雙平.  杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(05)
[5]改進(jìn)Canny算子在列車車輪踏面損傷檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 侯濤,張志騰.  鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào). 2018(08)
[6]基于形態(tài)學(xué)-小波的接觸網(wǎng)斷線故障檢測(cè)研究[J]. 王圣昆,劉明光,韓婉嬌,王昕.  鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào). 2018(07)
[7]基于形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算的面向?qū)ο蠡绿崛》椒ㄑ芯縖J]. 王寧,陳方,于博.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2018(03)
[8]基于顏色分割與Sobel算子相結(jié)合的車牌定位[J]. 侯向?qū)?劉華春.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2018(08)
[9]基于改進(jìn)Otsu算法的生菜葉片圖像分割方法[J]. 孫俊,宋佳,武小紅,李玉婷.  江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(02)
[10]基于Roberts算子的車道線圖像的邊緣檢測(cè)研究[J]. 唐陽(yáng)山,徐忠?guī)?黃賢丞,朱停仃,李棟梁.  遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(06)

碩士論文
[1]接觸網(wǎng)巡檢圖像的細(xì)節(jié)強(qiáng)化與場(chǎng)景重構(gòu)[D]. 胡燕花.西南交通大學(xué) 2018
[2]基于機(jī)器視覺(jué)的鐵路接觸網(wǎng)鳥(niǎo)巢與絕緣子識(shí)別檢測(cè)方法研究[D]. 謝亮凱.華東交通大學(xué) 2017
[3]面向高鐵接觸網(wǎng)的異物檢測(cè)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 張沐杰.西安電子科技大學(xué) 2017
[4]基于圖像處理的接觸網(wǎng)吊弦和受電弓滑板的檢測(cè)與識(shí)別[D]. 白瑞敏.西南交通大學(xué) 2017
[5]面向監(jiān)控視頻的受電弓與接觸網(wǎng)支柱檢測(cè)[D]. 韋璞.西南交通大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3456496