| 基于深度学习技术的货检图像智能识别与测试研究 |
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| 引用本文： | 柴雪松,张慧,辛向党,龚喆,李健超,于国丞.基于深度学习技术的货检图像智能识别与测试研究[J].铁道货运,2019(6):22-27. |
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| 作者姓名： | 柴雪松 张慧 辛向党 龚喆 李健超 于国丞 |
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| 作者单位： | 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;中国铁路兰州局集团有限公司货运处;中国铁路呼和浩特局集团有限公司乌海车务段 |
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| 基金项目： | 中国铁路总公司科技研究开发计划课题(N2018X008) |
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| 摘 要： | 为了提升铁路货检作业效率和质量,针对目前铁路货检工作主要依赖人工对高清图片进行查看,存在强度大、容易漏判等问题,在统计分析既有货检问题的种类、与车型的关系及所占比例基础上,采用深度学习技术,基于Faster-RCNN网络架构建立货检病害智能识别模型。经样本图片测试集测试表明,所提出的货检智能识别模型对于车顶异物、车门开启、防尘盖开启等7类问题图片的检出率接近80%,准确性超过90%,每张图片的检测速度约0.9 s,可满足现场实时、智能检测需求,从而为铁路货检向智能化发展提供有力的工具。
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| 关 键 词： | 铁路货检作业 高清图像 海量数据 深度学习 智能货运 安全运输 |
A Study on Intelligent Image Recognition and Testing for Cargo Inspection based on In-Depth Learning Technology |
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| CHAI Xuesong,ZHANG Hui,XIN Xiangdang,GONG Zhe,LI Jianchao,YU Guocheng.A Study on Intelligent Image Recognition and Testing for Cargo Inspection based on In-Depth Learning Technology[J].Railway Freight Transport,2019(6):22-27. |
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| Authors: | CHAI Xuesong ZHANG Hui XIN Xiangdang GONG Zhe LI Jianchao YU Guocheng |
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| Institution: | (Railway Engineering Research Institute, China Academy of Railway Sciences Corporation Limited, Beijing 100081, China;Freight Transport Division, China Railway Lanzhou Group Co., Ltd., Lanzhou 730000, Gansu, China;Wuhai Train Operation Depot, China Railway Hohhot Group Co., Ltd., Wuhai 016000, Inner Mongolia, China) |
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| Abstract: | CHAI Xuesong;ZHANG Hui;XIN Xiangdang;GONG Zhe;LI Jianchao;YU Guocheng(Railway Engineering Research Institute, China Academy of Railway Sciences Corporation Limited, Beijing 100081, China;Freight Transport Division, China Railway Lanzhou Group Co., Ltd., Lanzhou 730000, Gansu, China;Wuhai Train Operation Depot, China Railway Hohhot Group Co., Ltd., Wuhai 016000, Inner Mongolia, China) |
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| Keywords: | Railway Cargo Inspection High Definition Image Massive Data In-depth Learning Intelligent Cargo Transport Safe Transportation |
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