城市轨道交通沿线的风险源识别是防止违规作业导致的安全事故的重要手段.为解决传统识别方法效率低、漏检率高、成本大等问题,本文基于无人机地铁保护区巡检系统,采用卷积神经网络对无人机采集的影像数据进行风险源识别.首先介绍无人机影像获取的流程,并在原始影像数据的基础上,通过数据增强的方式制作多角度、多尺度的风险源数据集;然后使用卷积神经网络建立风险源识别模型,对无人机采集影像中的风险源进行自动识别和定位.试验结果表明,多角度、多尺度风险源数据集的建立进一步提升了模型的识别准确率,且比传统方法具有效率高、成本低等优点.
NETL
NSTL
万方数据
维普
