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| 基于深度学习的接触网鸟巢异物识别研究 | |
| 引用本文： | 王科理,高福来,杨鹏,王亮.基于深度学习的接触网鸟巢异物识别研究[J].铁道机车车辆,2022(2):116-121. |
| 作者姓名： | 王科理 高福来 杨鹏 王亮 |
| 摘 要： | 随着中国高速铁路里程的迅速增长,接触网安全稳定运营面临巨大压力,对其进行视频监控具有重要意义.针对影响电气化铁路接触网正常工作的鸟巢异物进行研究,提出一种基于深度学习的鸟巢异物检测方法,首先利用最邻近插值法进行图像缩放,然后采用双边滤波算法对图像进行去噪,进而用直方图均衡化算法进行图像增强.通过将YOLO v3与Fas... |
| 关 键 词： | 深度学习 鸟窝识别 特征提取 目标检测 |