非限制场景下铁路机车车号定位检测方法

针对传统铁路机车车号定位检测模型泛化性较低,不适用于多种检测应用场景等问题,提出一种适用于非限制场景、基于YOLO(You Only Look Once)v4-tiny模型的铁路机车车号定位检测方法。文章采用空洞卷积代替标准卷积,增大机车车号特征提取感受野,提升传统YOLOv4-tiny模型的检测精度;建立铁路机车车号数据集（RLND,Railway Locomotive Number Dataset）,用于模型训练,并对模型的检测效果进行验证。验证结果表明,该方法对铁路机车车号的定位检测精度为99.44%,检测速度为50帧/s,能够应对非限制场景下的机车车号定位检测需求。