题名: | 基于YOLO v5的铁路塞钉检测方法 |
作者: | 聂海丽 |
关键词: | 铁路塞钉;YOLO v5;目标检测;图像识别;智能巡检 |
摘要: | 针对高速铁路和普速铁路的塞钉智能检测问题,提出基于YOLO v5的塞钉检测方法。该方法对训练模型采用He方法初始化,采用微调模式使模型收敛,同时使用dropout正则化方法解决过拟合问题。在训练数据时,对多样式塞钉进行有效分类和样本自动化裁剪,并利用塞钉样本的灰度直方图对数据进行增强;采用非冗余多置信度的方式进行检测,通过先验经验和增加反例来减少误判,并在检测时自动累积塞钉样本。该检测方法已投入现场使用,有效满足了铁路智能巡检的需求。 |
期刊名称: | 中国铁路 |
出版年: | 2023 |
期: | 04 |
页码: | 117-123 |