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针对高铁接触网顶紧螺栓目标小、缺陷检测困难的问题,提出一种基于深度学习的顶紧螺栓缺陷检测方法。根据4C检测车拍摄的高铁接触网图片(大小为6600*4400 pixels),首先对特征信息更多的斜撑套筒进行定位,采用TDM模块与SSD相结合的算法提升算法对小目标的检测精度,并通过改变默认框的尺寸以得到更好的检测精度和速度;然后利用DeepLab v3 plus算法对顶紧螺栓部分进行语义分割;最后提出一种阈值法对顶紧螺栓的缺陷情况进行判别。为满足实际工程的速度需求,对训练好的模型进行优化。实验结果表明:相较于经典的SSD,本文改进的SSD方法对斜撑套筒的定位精度和速度都有提升;对于6600*4400 pixels的原始样本,本文提出的顶紧螺栓缺陷检测方法精度上达到95.9%,速度达到17.9 fps。 相似文献
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提出一种基于路段间转移概率的最优路径预测方法,即根据出行时间,将历史出行数据分为早高峰、晚高峰、非高峰3组反映不同交通状况的时间段;根据起点和终点所在区域,对出行数据作进一步处理,解决给定起点与终点之间出行数据不足的问题。基于有经验的出行者选择路径即为最优路径这一假设,通过历史出行轨迹计算得到路段间的转移概率,建立Markov链模拟出行者路段选择行为,将最大选择概率路径作为最优路径的预测结果,并给出其求解方法。该方法仅利用历史出行轨迹进行最优路径预测,避免了复杂的路段阻抗计算,且具有数据易获取,与实际出行行为一致性高,计算量小的优点。案例分析表明,预测结果准确性在不同出行时段下产生变化,而交通区域划分的大小对其影响较小。 相似文献
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