基于卷积神经网络的接触网支柱号识别方法研究

• 作者: 周威 张翼 王燕国 王登阳 薛宪堂
• 来源期刊: 铁路计算机应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路基础设施检测 接触网 支柱号 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 11-15
• 页数: 5页
• 分类号: U225.42|TP39
• 字数: 3101字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2019.09.003

摘要

接触网支柱号是铁路供电部门现场运营维护的重要定位参数.基于卷积神经网络的接触网支柱号自动识别方法结合接触网图像的实际特点,对视频图像进行了归一化图像预处理,并对实际的支柱图片进行了卷积神经网络的训练,在支柱号识别确定的过程中考虑了接触网支柱号的分布特点,提高了支柱号识别的准确性.利用实际线路数据进行测试,取得了较好的识别精度和较快的识别速度.通过实验验证,该方法能够辅助铁路基础设施检测系统中缺陷的定位,指导现场运营维修.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王登阳	中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所	7	106	4.0	7.0
2	周威	中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所	11	38	3.0	5.0
3	薛宪堂	中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所	4	9	2.0	3.0
5	张翼	中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所	3	6	2.0	2.0
6	王燕国	中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所	4	19	2.0	4.0