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基于改进的YOLOv4框架的铁路轨道部件实时检测( Real-time railroad track components inspection based on the improved YOLOv4 framework )
F Guo Y Qian Y Shi
据美国联邦铁路管理局(FRA)数据库显示，轨道部件故障是造成列车事故的主要因素之一。为了提高铁路的安全性和减少事故的发生，需要对轨道进行定期检查。在过去的几十年中，许多计算机辅助的轨道检测方法已经被引入，然而，对缺失或断裂的轨道部件的检测仍然严重依赖于人工检测。为了解决这些问题，本研究提出了一种基于计算机视觉的实时、经济的轨道部件检测框架，以快速、高效地检测轨道部件。对最先进的卷积神经网络YOLOv4进行了改进训练，并基于公共轨道部件图像库中的图像进行了评价。与其他一阶段目标检测模型相比，定制的YOLOv4-hybrid模型可以实现94.4平均精度(mAP)和78.7帧/秒(FPS)，无论在精度还是处理速度上都优于其他模型。为开发便携式、高速的轨道检测工具以降低轨道检测成本、提高轨道安全性铺平了道路。
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