基于深度学习的列车门窗检测算法研究

• 作者: 黄晓强
• 来源期刊: 数字化用户
• 关键词: 深度学习 列车门窗检测 检测算法
• 年，卷（期）: 2022,（6）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 76-78
• 页数: 3页
• 语种: 中文

摘要

本文分析了深度学习算法和列车门窗检测的意义，并且从目标检测技术中的图像特征、传统的分类算法、神经网络与深度学习、基于可变窗的物体检测模型四个方面研究了基于深度学习的列车门窗检测算法。希望能够通过本文的研究内容为相关工作人员提供一些参考意见，从而进一步提高铁路运输的安全性。