基于MobileNet-SSD的高铁隧道通信漏缆卡具检测

• 作者: 张云佐 杨攀亮 王蕾
• 来源期刊: 新一代信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: MobileNet-SSD 深度学习 智能检测 高铁漏缆卡具
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 科技论文
• 页码范围: 23-29
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2791字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-6091.2020.05.003

摘要

高铁隧道通信漏缆卡具检测对保障铁路通讯系统运行安全至关重要,目前高铁隧道通信漏缆卡具检测主要依靠人工完成,费时、费力且效率低下.随着深度学习的快速发展,SSD算法以其速度快、精度高而备受关注.本文基于MobileNet-SSD模型实现对高铁隧道通信漏缆卡具的智能检测,实验结果表明平均准确率均值达到了86.37％,为高铁隧道通信漏缆卡具检测提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张云佐	石家庄铁道大学信息科学与技术学院	15	6	1.0	2.0
2	王蕾	石家庄铁道大学信息科学与技术学院	2	0	0.0	0.0
3	杨攀亮	石家庄铁道大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0