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| 基于深度学习的铁路辅助巡检系统 | |
| 作者姓名： | 蔡檬屿 郭旭 王浩帆 李良平 张瀚文 |
| 作者单位： | 西南交通大学 信息科学与技术学院,成都 611756 |
| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资金资助（2682018CX30）;国家自然科学基金资助项目（71502146）;国家大学生创新创业训练计划项目（201910613041） |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 辅助巡检 深度学习 远程控制 异物检测模型 虚拟现实（VR） |
| 收稿时间： | 2020-01-20 |
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