随着中国电气化铁路里程的迅速增长,接触网的安全稳定运行面对巨大的压力,对其进行监测拥有重要意义.针对影响电气化铁路接触网正常工作的鸟害问题进行研究,通过对不同深度学习模型进行分析比较,选择DSSD模型以自动识别高速铁路接触网沿线.同时使用迁移学习的方法,运用Caffe平台,在数据集不足的情况下,通过微调训练好的DSSD网络,提高了鸟窝识别训练网络的泛化性和稳定性.训练完的模型具有更快的识别速度和更好的鲁棒性,对于接触网安全稳定运行拥有重要的参考意义.
DSSD网络 鸟窝识别 迁移学习 深度学习