基于深度學(xué)習(xí)的鐵軌圖像識別技術(shù)

摘要： 為了保證城軌交通中地鐵的運(yùn)營安全，避免鐵軌軌道內(nèi)障礙物的存在造成安全事故，有必要進(jìn)行地鐵鐵軌識別?？紤]到鐵軌有細(xì)長連續(xù)的物理特性，同時受深度學(xué)習(xí)中的車道線檢測任務(wù)啟發(fā)，改進(jìn)車道線檢測網(wǎng)絡(luò)CLRNet算法，提出針對鐵軌圖像識別的CLRNet-L算法。為解決鐵軌軌道細(xì)長且難以被準(zhǔn)確識別定位的問題，CLRNet-L使用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高級特征與低級特征的提取與融合，通過自上而下的思... （共10頁）