【摘 要】
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异物侵入是造成铁路安全事故的重要原因,检测异物入侵的前提是准确的轨道区域识别。传统图像处理算法基于轨道图像的边缘特征和直线特征,综合运用Sobel算子和Hough变换识别图
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
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异物侵入是造成铁路安全事故的重要原因,检测异物入侵的前提是准确的轨道区域识别。传统图像处理算法基于轨道图像的边缘特征和直线特征,综合运用Sobel算子和Hough变换识别图像中的铁轨,然后确定轨道区域。深度学习技术快速发展,在图像处理等方面展现了巨大的潜力。利用深度学习的目标检测算法,基于MaskR-CNN模型,训练轨道区域识别系统,通过在实际图片上验证效果,证明了系统识别的有效性。
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