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基于SSD的轨道扣件快速弹条状态检测

SSD-based Track Fastener Rapid Spring Status Detection

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针对传统轨道扣件定位算法容易受光照等外界条件的影响,很难准确定位轨道扣件快速弹条的具体位置.结合无砟轨道扣件快速弹条的特征提出一种基于卷积神经网络SSD(Single-Shot MultiBox Detector)的轨道扣件快速弹条状态检测方法.利用快速弹条和钢轨的形态特征优化SSD算法中先验框的尺度和宽高比.同时,使用数据扩充和迁移学习方法对模型进行训练,有效缓解了训练过程中的过拟合现象.与传统检查方法相比,具有更强的适应性和更高的检测精度.

张泽宁、郑树彬、李立明

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上海工程技术大学城市轨道交通学院 上海 201600

计算机视觉 目标检测 快速弹条 状态检测

18030501300

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.08.011

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(8)
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