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41.
快速准确地检测地铁屏蔽门与列车门间异物对于保障安全具有重要意义。针对当前地铁屏蔽门与列车门间异物检测方法的低效和不准确,提出了1种基于YOLOv5s模型的快速检测方法。由于原始YOLOv5s模型在检测异物时仅依赖于候选区域内部特征信息而忽略了全局语义信息,因此引入全局语义模块来解决这一局限。该模块集成了非局部模块和压缩-激励模块:非局部模块采用自注意力机制建模像素对关系,捕获长局信息依赖;压缩-激励模块则起到降低模型计算量的作用。全局语义模块使得模型能够捕获全局语义信息并将其与局部信息相结合,以实现更好的异物检测,同时不会显著增加计算复杂度。此外,原始YOLOv5s模型中低效的Focus模块被1个完全由标准卷积单元构成的Stem模块所取代,有助于减少模型计算量和提高检测速度。使用桌面级显卡NVIDIA TITAN Xp,在从真实地铁站中采集构建而成的5 854张地铁异物数据集,对模型进行验证,实验结果表明:(1)改进后的YOLO模型表现显著优于其它基准模型,检测速度达到385帧/s,相比原始YOLOv5s提升100%,相比最快的YOLOv3-SPP提升466%;(2)改进后的YOLO模... 相似文献
42.
文章融合混合高斯模型与三帧差分法对有轨电车线路进行异物侵限检测,并结合有轨电车位置、速度、异物运动轨迹等参数,采用 T-S 模糊神经网络进行预警等级划分。以某有轨电车公司提供的视频监控数据作为实例,开展实例仿真研究,仿真结果表明该异物侵限检测算法能够较好地检测出行人、汽车等异物,T-S 模糊神经网络能够用于有轨电车异物侵限预警。 相似文献
43.
44.
现代铁路系统中,智能视频分析技术已被广泛应用于异物入侵监测,前景目标检测是入侵判断的必要过程. 背景差分常用于检测前景目标,但铁路场景复杂,存在动态变化的背景区域和未知类型的目标,现有基于阈值分割或深度学习的背景差分算法都不能满足需求,故提出一种基于阈值自适应调节的前景目标检测算法. 利用像素值在时间上的动态信息,分割结果的反馈信息和由超像素提供的空间信息确定阈值调节因子,动态调节阈值以适应环境变化;提出一种灵活可靠的背景模型初始化方法,消除鬼影问题,实现一帧到多帧初始化的灵活切换. 实验结果表明,所提算法在铁路场景上取得了较好的准确率和误分类率,且平衡了精度和速度. 相似文献
45.
针对异物入侵的边缘检测方法进行研究。根据中值滤波算法和开关滤波原理,结合现场复杂多变的监测环境,采用改进的开关型中值滤波器,以分段统计的方法对图像进行去噪处理。为了更好的恢复被破坏的数据,结合铁轨具有连续边缘走向的特点,利用惯性原理进行边缘追踪,提出改进的Canny算法,用于判断铁轨的异物入侵,并对问题进行了试验和分析。试验结果表明,该算法的噪声抑制能力远优于传统算法,能适合现场的监测,具有更好的连续性和细节边缘表现力,提高了整个监测系统的自动化程度和可靠性。 相似文献
46.
针对地铁司机在开车前无法独自完成曲线站台车门与屏蔽门间空隙异物检测而存在运营安全的隐患,提出一套地铁曲线站台空隙异物自动检测预警系统。通过在站台每扇屏蔽门上方安装微型摄像机来拍摄站台屏蔽门与车门间空隙图像,利用图像处理算法对所拍摄的图像进行车门检测并确定车门在图像中的区域(即感兴趣区域),在乘客上下车完成后对感兴趣区域进行异物检测,并在存在异物的情况下发出预警,提醒司机延迟开车。实验证明,该系统能准确检测出空隙中存在的异物,可以辅助列车司机完成开车前对地铁曲线站台空隙异物的检测。 相似文献
47.
赵树学 《铁路通信信号工程技术》2010,7(5):25-28
结合国内客运专线、高速铁路异物侵限监测系统的应用现状,详细分析了我国客运专线、高速铁路异物侵限监测系统监测手段、监测网安装方式、监测网防护对象、监测范围等,明确提出了适合我国客运专线、高速铁路异物侵限监测系统的建设方案优化建议。 相似文献
48.
以现场实际案例以及绝缘护套电气试验为例,分析了其在运行中存在的安全隐患,并对使用预绞式防异物装甲的替代方案进行探讨并做出相应试验论证。 相似文献
49.
50.