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基于深度学习的轨道交通障碍物检测( Obstacle detection of rail transit based on deep learning )
D He Z Zou Y Chen B Liu S Shan
障碍物检测在列车自动运行中起着重要的作用。为克服传统检测方法精度低、实时性差的缺点,更好地检测中、长距离障碍物,提出了基于深度学习的改进YOLOV4网络。设计了D-CSPDarknet作为特征提取网络。在特征融合网络中，采用路径聚合和特征金字塔网络相结合的方法，并在每一融合层建立一个空间金字塔池网络。提出了一种利用掩模分割ROI的方法，提高了模型的精度，同时处理速度可达0.004s。采用数据增强、迁移学习和分阶段训练策略来提高模型的性能。基于列车真实运行环境下采集的数据，Improded-Yolov4在NVIDIA捷信AGX上获得了93%的地图，更适合轨道交通的障碍物检测。
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