图像智能识别技术在高速铁路基础设施检测中的应用

论文摘要

基础设施病害问题已成为威胁运营安全的焦点,如何准确、及时发现病害是迫切需要解决的难题。借助人工智能和大数据分析技术,采用目前较为成熟的图像识别算法,以接触网悬挂状态及缺陷为对象,阐述图像识别技术在高速铁路基础设施检测方面的应用。结果表明:图像识别技术在高速铁路基础设施智能化检测方面具有一定的普适性,能够创造大量的虚拟劳动力,克服人工疏忽等主观因素,工作效率有效提升。该研究成果可为人工智能技术在铁路上的应用提供参考。

论文目录

• 1 概述
• 2 整体技术框架
• 3 人工神经网路的基本原理
• 4 关键技术
•   4.1 缺陷数据库
•   4.2 弱光环境下的图像识别
•   4.3 细部构件的精准识别
•   4.4缺陷智能识别效率
• 5 工程应用
• 6 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 严鹏,廖峪,陈伟庚,刘晓江,杨长卫

关键词: 高速铁路,图像识别,基础设施,检测,人工智能

来源: 中国铁路 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 铁路运输

单位: 西南交通大学,中国铁路广州局集团有限公司深圳工程建设指挥部,中国中铁二局第四工程有限公司

基金: 四川省科技研究开发计划项目（18MZGC0186,18MZGC0247）

分类号: U216.3

DOI: 10.19549/j.issn.1001-683x.2019.11.109

页码: 109-113

总页数: 5

文件大小: 2119K

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