10.3969/j.issn.1009-0134.2023.08.028
基于视觉的多模型级联受电弓分析系统设计
弓网系统是铁路供电系统的重要组成部分,牵引供电质量取决于受电弓与接触网接触的稳定性,因此,受电弓异常状态检测和安全报警已成为亟待解决的重大问题.为了保证高速列车运营的安全性,提出了基于视觉的受电弓智能分析系统,首先使用分类网络进行场景识别,过滤模糊画面,然后应用目标检测网络检测受电弓区域,最后应用细粒度分类网络进行受电弓异常状态的识别.测试结果表明,检测准确率达到95％以上,在不同运行工况下仍具有高精度、鲁棒性和高速性.
受电弓、目标检测、细粒度分类、鲁棒性
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U26(机车工程)
2023-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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127-131
