试论高铁接触网鸟窝检测识别方法

• 作者: 武斯全 田震 廖开沅 徐嘉勃
• 来源期刊: 中国设备工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 高铁接触网鸟窝 兴趣域定位 级联神经网络 目标识别 YOLOv3-SPP网络
• 年，卷（期）: 2021,（16）
• 所属期刊栏目: 智能检测与诊断
• 页码范围: 133-134
• 页数: 2页
• 分类号: U226.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0711.2021.16.084

摘要

高铁接触网鸟害问题对于高铁运行环境安全一直是比较严重的安全隐患,鸟害问题存在主要因为鸟窝具有体积较小、缺乏显著形状特征、难以识别等特点.针对以上问题,提出采用级联的神经网络模型来检测高铁接触网环境安全,对于鸟害问题进行及时识别排查.首先在第一级检测器中实现对人工先验得出的兴趣域的定位检测,然后使用第二级检测器对兴趣域中鸟窝进行识别检测.与直接检测的方法对比,结果表明,YOLOv4级联YOLOv3-SPP网络的检出率达到93.69％,相比YOLOv3-SPP网络直接检测检出率提升约20％,基本可以实现高速铁路接触网上鸟窝的快速准确检测.