基于接触网安全巡检装置(2C)采集的海量图像数据,提出高铁接触网异物自动化智能检测方法,以实现稳健、可靠、精准的高铁接触网安全异常检测.该方法面向2C图像的特点以及接触网安全运行需求,首先对图像进行预处理,然后设计基于深度神经网络的异物检测方法,利用已标定样本训练异物检测模型,并通过预训练和重训练步骤进行深度学习模型的优化,最后将训练好的模型应用于真实场景中对特定异物进行自动检测.对采集的2C图像进行相关试验,结果表明,该方法可以快速有效地检测出接触网异物,准确率达到96.5％以上,具有较高的应用价值.
高速铁路 接触网 异物 智能检测 深度学习 自动化