计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法研究

轨枕作为固定钢轨和扣件的重要轨道零部件之一,由于长期承受钢轨传来的各种作用力,其端部易出现掉块,造成轨道机械结构稳定性下降,故轨枕掉块缺陷检测对保证列车正常运行起到重要作用。针对轨枕掉块缺陷检测方法存在精度较低和缺陷样本少的问题,提出一种计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法。首先,采用Copy-Pasting数据增强方法增加轨枕图像中掉块小目标数量,解决缺陷样本少的问题;其次,通过降低网络下采样倍数和删除大尺度检测层的方式改进YOLOv5s模型的多尺度检测层,提高轨枕掉块缺陷检测精度和速度;然后,将锚框之间的平均交并比作为距离量度改进K-means聚类算法,并使用遗传算法优化,重新匹配适合轨枕掉块缺陷检测的锚框;最后,使用跨尺度连接结构和双向特征加权融合模块改进YOLOv5s的特征融合结构,增强特征融合能力。实验结果表明,与原模型相比较,改进后的YOLOv5s模型平均精度达到94.1%,提高2.3%,检测速度达到93.3 fps,提高26.6 fps,能够准确且快速地识别轨枕掉块小目标缺陷。     

可靠性与观测权的关系

本文对可靠性与观测权的关系进行了分析，得到的结论对需考虑可靠性的控制网络设计具有实用价值。     

可靠性与观测权的关系

本文对可靠性与观测权的关系进行了分析,得到的结论对需考虑可靠性的控制网设计具有实用价值.     

含两个一维备选假设时的可靠性

通过定义ｒｉｊ表示粗差对改正数的相互影响，导出了ｒｉｊ与多余观测分量ｒｉｊ的关系，表明对可靠性的分析可通过对ｒｉｉ和ｒｉｊ来分析，在观测数一定时，该观测方案的可靠性取决于多余观测比例，并给出了可能达到的可靠性上限。本文的分析为可靠性的进一步研究提供了一定的基础。