基于语义分割的接触网关键设备检索和定位
发布时间：2021-10-25 02:49
近年来,我国高速铁路技术飞速发展的同时,铁路安全问题也受到重点关注,而接触网设备的安全在其中扮演着至关重要的角色。为进一步提高接触网设备检测的高效性和准确性,实现面向视频的接触网设备智能化检测研究具有意深远意义。本文的研究工作以6C系统中接触网安全巡检装置项目为依托,以列车车载前置摄像机拍摄的接触网图像为对象,提出一种适合铁路场景的图像语义分割神经网络（Deep Multi-Road Semantic Segmentation Network for Railway Scene,DMRN）对接触网关键设备进行语义检索和定位,并以绝缘子为对象,对其进行异常检测,最后通过实验验证本文提出的图像语义分割算法面对复杂铁路环境的可行性、普适性和较强适应性。本文的主要工作和创新点有如下几个方面:1、针对常用分割算法在复杂铁路场景中适应性差,普适性弱,鲁棒性不足等缺点,引入多尺度感受野和特征通道注意力模型,提出一种适合铁路场景的图像语义分割神经网络（DMRN）。并从评价指标和语义分割图两个角度,对6组不同真实情况下的铁路场景分割效果进行评价,在晴朗天气下的平均分割精度达到91%,且在多种复杂天气状况...
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
C2系统数据采集示意图
（b）复杂背景下支柱上爬藤问题-3 复杂环境下接触网关键设备检索和定位的难点示意准确性，在采集接触网图像时，只能从接触网局和检测，无法从铁路场景图像中同时完成多个工作，增加了接触网关键设备异常检测工作的中，常采用海量的接触网图像数据作为基础对接是在获得的图像数据中，正常工作状态下的接像，这种正常状态和异常状态数据不平衡问题巨大挑战。容和结构安排车载前置摄像机拍摄的接触网图像为对象，引型，提出一种适合铁路场景的语义分割算法（ Network for Railway Scene, DMRN）。
西南交通大学硕士研究生学位论文 第9页题，研究了基于深度对抗神经网络的接触网关键设备故障数据仿真方法，丰富了绝缘子异常状态数据，同时对吊弦采用相同的数据仿真方法，验证了故障数据仿真方法的可行性，也为解决铁路场景中接触网关键设备正常数据和异常数据不平衡问题提供新思路。详细介绍深度卷积生成对抗网络的工作原理，利用训练得到的生成器模型生成绝缘子异常图像，并采用改进的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）对绝缘子进行异常检测，得到当前绝缘子异常检测结果，验证本文算法的可行性及工程意义。总结与展望。对本文的工作进行总结和归纳。分析目前基于语义分割的接触网关键设备检索和定位的难点，故障数据仿真方法的进一步改进研究，以及未来工作的进一步展望。
【参考文献】：
期刊论文
[1]图像识别技术及神经网络在接触网病害识别中的应用研究[J]. 张丕富. 电气化铁道. 2018(06)
[2]基于区域生长算法的脑肿瘤图像分割[J]. 蒋秋霖,王昕. 长春工业大学学报. 2018(05)
[3]一种基于图像插值运算的Laplace算子边缘检测方法[J]. 杨鹏. 浙江工贸职业技术学院学报. 2018(03)
[4]基于Prewitt算子的红外图像边缘检测改进算法[J]. 安建尧,李金新,孙双平. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2018(05)
[5]改进Canny算子在列车车轮踏面损伤检测中的应用[J]. 侯涛,张志腾. 铁道科学与工程学报. 2018(08)
[6]基于形态学-小波的接触网断线故障检测研究[J]. 王圣昆,刘明光,韩婉娇,王昕. 铁道科学与工程学报. 2018(07)
[7]基于形态学开运算的面向对象滑坡提取方法研究[J]. 王宁,陈方,于博. 遥感技术与应用. 2018(03)
[8]基于颜色分割与Sobel算子相结合的车牌定位[J]. 侯向宁,刘华春. 计算机技术与发展. 2018(08)
[9]基于改进Otsu算法的生菜叶片图像分割方法[J]. 孙俊,宋佳,武小红,李玉婷. 江苏大学学报(自然科学版). 2018(02)
[10]基于Roberts算子的车道线图像的边缘检测研究[J]. 唐阳山,徐忠帅,黄贤丞,朱停仃,李栋梁. 辽宁工业大学学报(自然科学版). 2017(06)
硕士论文
[1]接触网巡检图像的细节强化与场景重构[D]. 胡燕花.西南交通大学 2018
[2]基于机器视觉的铁路接触网鸟巢与绝缘子识别检测方法研究[D]. 谢亮凯.华东交通大学 2017
[3]面向高铁接触网的异物检测研究与实现[D]. 张沐杰.西安电子科技大学 2017
[4]基于图像处理的接触网吊弦和受电弓滑板的检测与识别[D]. 白瑞敏.西南交通大学 2017
[5]面向监控视频的受电弓与接触网支柱检测[D]. 韦璞.西南交通大学 2017
本文编号：3456496
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
C2系统数据采集示意图
（b）复杂背景下支柱上爬藤问题-3 复杂环境下接触网关键设备检索和定位的难点示意准确性，在采集接触网图像时，只能从接触网局和检测，无法从铁路场景图像中同时完成多个工作，增加了接触网关键设备异常检测工作的中，常采用海量的接触网图像数据作为基础对接是在获得的图像数据中，正常工作状态下的接像，这种正常状态和异常状态数据不平衡问题巨大挑战。容和结构安排车载前置摄像机拍摄的接触网图像为对象，引型，提出一种适合铁路场景的语义分割算法（ Network for Railway Scene, DMRN）。
西南交通大学硕士研究生学位论文 第9页题，研究了基于深度对抗神经网络的接触网关键设备故障数据仿真方法，丰富了绝缘子异常状态数据，同时对吊弦采用相同的数据仿真方法，验证了故障数据仿真方法的可行性，也为解决铁路场景中接触网关键设备正常数据和异常数据不平衡问题提供新思路。详细介绍深度卷积生成对抗网络的工作原理，利用训练得到的生成器模型生成绝缘子异常图像，并采用改进的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）对绝缘子进行异常检测，得到当前绝缘子异常检测结果，验证本文算法的可行性及工程意义。总结与展望。对本文的工作进行总结和归纳。分析目前基于语义分割的接触网关键设备检索和定位的难点，故障数据仿真方法的进一步改进研究，以及未来工作的进一步展望。
【参考文献】：
期刊论文
[1]图像识别技术及神经网络在接触网病害识别中的应用研究[J]. 张丕富. 电气化铁道. 2018(06)
[2]基于区域生长算法的脑肿瘤图像分割[J]. 蒋秋霖,王昕. 长春工业大学学报. 2018(05)
[3]一种基于图像插值运算的Laplace算子边缘检测方法[J]. 杨鹏. 浙江工贸职业技术学院学报. 2018(03)
[4]基于Prewitt算子的红外图像边缘检测改进算法[J]. 安建尧,李金新,孙双平. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2018(05)
[5]改进Canny算子在列车车轮踏面损伤检测中的应用[J]. 侯涛,张志腾. 铁道科学与工程学报. 2018(08)
[6]基于形态学-小波的接触网断线故障检测研究[J]. 王圣昆,刘明光,韩婉娇,王昕. 铁道科学与工程学报. 2018(07)
[7]基于形态学开运算的面向对象滑坡提取方法研究[J]. 王宁,陈方,于博. 遥感技术与应用. 2018(03)
[8]基于颜色分割与Sobel算子相结合的车牌定位[J]. 侯向宁,刘华春. 计算机技术与发展. 2018(08)
[9]基于改进Otsu算法的生菜叶片图像分割方法[J]. 孙俊,宋佳,武小红,李玉婷. 江苏大学学报(自然科学版). 2018(02)
[10]基于Roberts算子的车道线图像的边缘检测研究[J]. 唐阳山,徐忠帅,黄贤丞,朱停仃,李栋梁. 辽宁工业大学学报(自然科学版). 2017(06)
硕士论文
[1]接触网巡检图像的细节强化与场景重构[D]. 胡燕花.西南交通大学 2018
[2]基于机器视觉的铁路接触网鸟巢与绝缘子识别检测方法研究[D]. 谢亮凯.华东交通大学 2017
[3]面向高铁接触网的异物检测研究与实现[D]. 张沐杰.西安电子科技大学 2017
[4]基于图像处理的接触网吊弦和受电弓滑板的检测与识别[D]. 白瑞敏.西南交通大学 2017
[5]面向监控视频的受电弓与接触网支柱检测[D]. 韦璞.西南交通大学 2017
本文编号：3456496
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