基于深度学习的铁路辅助巡检系统

针对人工巡检方式错漏多、强度大、成本高的问题，设计基于深度学习和虚拟现实（VR）远程控制技术的铁路辅助巡检系统。该巡检系统结合开源数据集和定制数据集，采用深度学习算法，能可靠地识别异物位置与类别；采用服务器推流技术与终端进行数据交互，实现对远程设备的控制；客户段端采用VR+手机App技术，达到沉浸式视觉效果。多次实际测试结果表明:该系统实用性强，经济性好，准确率高，为铁路部门巡检体系提供良好的借鉴方案。