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基于半监督的接触网吊弦缺陷检测
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作者 罗成 万郭豪 +2 位作者 李书宁 韩莹 关金发 《实验室研究与探索》 北大核心 2026年第1期104-109,共6页
针对接触网吊弦缺陷形态多样、缺陷样本不足等问题,基于GANomaly提出一种半监督算法模型DR-GANomaly。该模型在GANomaly生成器与判别器中引入密集块与残差块,以增加梯度传播路径、缓解梯度消失问题;同时引入注意力机制,增强网络对局部... 针对接触网吊弦缺陷形态多样、缺陷样本不足等问题,基于GANomaly提出一种半监督算法模型DR-GANomaly。该模型在GANomaly生成器与判别器中引入密集块与残差块,以增加梯度传播路径、缓解梯度消失问题;同时引入注意力机制,增强网络对局部特征的提取能力。实验结果表明,相较于GANomaly模型,所提DR-GANomaly将接触网吊弦缺陷检测的AUC值从0.808提升到0.872,且明显高于AnoGAN的0.657和EGBAD的0.701。DR-GANomaly可有效提高接触网吊弦缺陷检测的准确率,且仅在测试阶段需要少量缺陷样本,显著降低了对缺陷数据的依赖与人工标注成本。 展开更多
关键词 接触网吊弦 GANomaly 半监督算法 缺陷检测
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基于增强感知数据的牵引变压器健康评价方法及应用
2
作者 李宇杰 陈学锋 +2 位作者 段然 刘海波 虞雪林 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第9期165-171,共7页
[目的]针对牵引变压器传统健康评价依赖单一传感器数据、难以全面感知设备状态的问题,提出一种基于增强感知数据的健康评价方法,旨在通过多源异构数据融合实现全面精准的状态评估。[方法]通过设计多模态感知层与数据融合架构,融合电气... [目的]针对牵引变压器传统健康评价依赖单一传感器数据、难以全面感知设备状态的问题,提出一种基于增强感知数据的健康评价方法,旨在通过多源异构数据融合实现全面精准的状态评估。[方法]通过设计多模态感知层与数据融合架构,融合电气量、非电气量等多源数据;结合层次分析法及G1赋权法,确定指标权重及量化方法,构建健康评价模型。以地铁变压器为对象进行现场应用,部署增强感知系统并开展健康评价。[结果及结论]基于增强感知数据的健康评价方法不仅能可靠地判别设备整体健康水平,更能揭示个体间的细微状态分化及其潜在的故障模式,评价结果与设备实际运行表现及物理退化机制相符。 展开更多
关键词 城市轨道交通 牵引变压器 健康评价 增强感知数据 层次分析法 数据融合
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铁路接触网常见故障及处置技术研究
3
作者 武冠全 《新潮电子》 2026年第2期223-225,共3页
铁路接触网故障对铁路正常运营有着重要影响。然而接触网故障类型繁多,存在成因复杂、发现难度大等问题。因此,文章在总结和分析铁路接触网常见故障和成因的基础上,提出了可行的处置措施,针对铁路接触网较为频发且危害较大的燃弧故障和... 铁路接触网故障对铁路正常运营有着重要影响。然而接触网故障类型繁多,存在成因复杂、发现难度大等问题。因此,文章在总结和分析铁路接触网常见故障和成因的基础上,提出了可行的处置措施,针对铁路接触网较为频发且危害较大的燃弧故障和异物侵入故障,基于机器视觉技术设计了相应的故障检测算法对接触网故障进行检测,获得了较为准确的检测结果,为接触网故障的检修提供了有效参考。 展开更多
关键词 铁路接触网 故障检测 燃弧故障 异物侵入
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接触网智能检修装置研究
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作者 赵剑峰 程远 +2 位作者 张琳娜 孙磊磊 郭智清 《现代工业工程》 2026年第1期17-20,共4页
针对电气化铁路接触网人工检修过程中作业风险高、检修存在盲区难以全面排除潜在风险、对检修人员经验依赖程度高、作业成本高的问题,提出接触网智能检修装置,融合人工智能、机器视觉等先进技术,能够实现接触网自动化检修作业,有助于提... 针对电气化铁路接触网人工检修过程中作业风险高、检修存在盲区难以全面排除潜在风险、对检修人员经验依赖程度高、作业成本高的问题,提出接触网智能检修装置,融合人工智能、机器视觉等先进技术,能够实现接触网自动化检修作业,有助于提升检修效率与质量,降低运维成本,显著增强铁路运输的安全性与可靠性。 展开更多
关键词 接触网 智能检修 装置研究
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高速铁路接触网融冰机理及关键技术:系统性综述 被引量:3
5
作者 吴广宁 王敏 +2 位作者 郭裕钧 肖嵩 张血琴 《铁道学报》 北大核心 2025年第3期40-53,共14页
随着高速铁路快速发展,一些新的线路将延伸至线路易覆冰区。电气化铁路接触网覆冰会引发绝缘子冰闪、导线舞动、受电弓取流异常、弓网电弧等安全问题,甚至导致断线、倒杆倒塔等重大事故,造成经济损失。接触网频繁发生的覆冰事故严重影... 随着高速铁路快速发展,一些新的线路将延伸至线路易覆冰区。电气化铁路接触网覆冰会引发绝缘子冰闪、导线舞动、受电弓取流异常、弓网电弧等安全问题,甚至导致断线、倒杆倒塔等重大事故,造成经济损失。接触网频繁发生的覆冰事故严重影响高速铁路运行速度与安全,解决接触网覆冰问题愈发迫切,接触网防冰、除冰问题将成为铁路安全稳定运营的关键技术之一。目前,热力融冰技术以其方便快捷、融冰效率高、可大规模除冰等优点在解决接触网覆冰问题中获得越来越广泛的应用。简述接触网结构与覆冰特点,说明接触网与输电线路覆冰的不同之处。调研目前接触网交直流融冰技术及其应用情况,阐明接触网热力融冰过程中电-热传播机理,为今后提出更具实用性的高速铁路除冰技术奠定基础。 展开更多
关键词 接触网 除冰技术 热力融冰 电-热传播机理
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铁路中性点不接地电力系统故障探测及定位系统研究 被引量:3
6
作者 姜宇 《电气化铁道》 2025年第3期45-48,共4页
以铁路10kV中性点不接地电力系统为研究对象,从测距原理、功能架构、数据处理流程等方面进行线路故障探测及定位系统设计研究,并提出了试验模拟测试方法。该系统能快速判断故障点位置,提高铁路电力线路的故障定位速度及线路自动化运行水... 以铁路10kV中性点不接地电力系统为研究对象,从测距原理、功能架构、数据处理流程等方面进行线路故障探测及定位系统设计研究,并提出了试验模拟测试方法。该系统能快速判断故障点位置,提高铁路电力线路的故障定位速度及线路自动化运行水平,确保铁路运输秩序及安全。 展开更多
关键词 铁路10kV电力系统 中性点不接地 突变行波 故障测距定位
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基于K近邻算法的数据融合与改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断
7
作者 孙丽玲 唐李昱 许伯强 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第5期12-18,共7页
为了解决单一类型数据对电机轴承故障诊断准确率不高和图卷积神经网络具有过平滑现象的问题,提出一种多数据融合和改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断方法。首先,通过快速傅里叶变换将电机轴承的振动信号和电机电流信号分别转换为频... 为了解决单一类型数据对电机轴承故障诊断准确率不高和图卷积神经网络具有过平滑现象的问题,提出一种多数据融合和改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断方法。首先,通过快速傅里叶变换将电机轴承的振动信号和电机电流信号分别转换为频域信号;然后,将每一个频率视为一个结点,对应的振动和电流信号视为节点特征,根据K近邻图构造法,将振动信号和电流信号融合成图结构数据;进而,将图数据输入通过添加初始残差连接模块而改进的图卷积神经网络进行训练,从而得到诊断结果。在帕德博恩数据集上,将所提方法和多种模型进行电机轴承故障诊断对比实验,实验结果表明,所提模型的故障识别准确率能达到98.6%,优于对比方法,证明所提数据融合方法与改进图卷积神经网络是有效的。 展开更多
关键词 深度学习 故障诊断 图卷积神经网络 电机轴承 快速傅里叶变换 数据融合 电流数据
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基于VAE与TabNet的电气化铁路接触网故障识别方法研究 被引量:1
8
作者 刘家军 马馨秀 汪洪亮 《电力电容器与无功补偿》 2025年第4期81-87,共7页
接触网承担着向沿线电力机车输送电能的重要任务,一旦发生故障会直接影响列车安全运行,因此研究接触网故障识别方法十分必要。本文提出了一种基于VAE与TabNet的故障识别方法,首先采用ANSYSWorkbench软件建立弓网耦合模型,获取不同故障... 接触网承担着向沿线电力机车输送电能的重要任务,一旦发生故障会直接影响列车安全运行,因此研究接触网故障识别方法十分必要。本文提出了一种基于VAE与TabNet的故障识别方法,首先采用ANSYSWorkbench软件建立弓网耦合模型,获取不同故障下的弓网接触力变化;其次利用变分自编码器算法扩充故障仿真数据,提升模型的泛化能力;最后通过TabNet模型进行故障类型的识别,识别准确率达到96%,并与其他传统分类算法对比。实验结果表明,所提方法在接触网故障识别方面表现出了优越的性能。 展开更多
关键词 接触网 故障识别 弓网耦合模型 TabNet 变分自编码器
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接触网可靠性、可用性及维修性指标研究
9
作者 于龙 唐闰鑫 +3 位作者 钟杰 刘一 叶羽 邓洪 《铁道学报》 北大核心 2025年第12期67-74,共8页
可靠性、可用性及维修性对接触网运行质量评定起着重要作用,目前尚无合理的可靠性、可用性及维修性指标可支撑质量评定。从可收集的接触网现场检修数据入手,针对接触网设备与其零部件失效关系未明晰、失效严重程度未界定、既有可用度与... 可靠性、可用性及维修性对接触网运行质量评定起着重要作用,目前尚无合理的可靠性、可用性及维修性指标可支撑质量评定。从可收集的接触网现场检修数据入手,针对接触网设备与其零部件失效关系未明晰、失效严重程度未界定、既有可用度与实际情况不完全相符、预防修与事后修的差异性等问题,在可靠性方面,提出计及不同失效严重程度的零部件与设备可靠度,引入零部件重要度构建设备故障率与故障概率,并给出相应的估算方法;在可用性方面,定义并推导可用度,同时给出一种基于蒙特卡洛模拟的估算方法,提出计及由于不同维修造成接触网停时的使用可用度;在维修性方面,探究不同维修策略的维修度及维修率。通过接触网现场检修数据,验证提出指标的合理性。 展开更多
关键词 高速接触网 可靠性指标 可用性指标 维修性指标 零部件失效
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基于泄漏电流SDP图像与深度学习框架的车顶绝缘子污秽程度评估
10
作者 王东阳 卢卓文 +3 位作者 蒋伟辉 胡宇鹏 喻安星 周利军 《铁道学报》 北大核心 2025年第11期61-70,共10页
车顶绝缘子是动车组中的重要组件,定期检测车顶绝缘子的污秽程度能及时避免污闪事故的发生,对设备检修具有重要意义。当前,绝缘子污秽水平的评估主要通过对泄漏电流的一维时域信号作为主要特征进行分析,但其具有随机性和非平稳性,难以... 车顶绝缘子是动车组中的重要组件,定期检测车顶绝缘子的污秽程度能及时避免污闪事故的发生,对设备检修具有重要意义。当前,绝缘子污秽水平的评估主要通过对泄漏电流的一维时域信号作为主要特征进行分析,但其具有随机性和非平稳性,难以充分反映污秽特征。为此,提出一种结合泄漏电流信号点对称变换图像和深度学习技术的动车组车顶绝缘子污秽程度评估方法。搭建污秽绝缘子泄漏电流测试平台获取泄漏电流信号;提出一种确定绝缘子泄漏电流信号SDP参数的方法,并利用SDP变换将不同污秽等级下的泄漏电流信号映射到极坐标系中生成SDP图像;在ResNet-18网络中引入深度可分离卷积模块,采用DSC-ResNet18网络对不同污秽等级下的泄漏电流SDP图像进行识别,并与3种经典的卷积神经网络进行对比分析。试验结果表明,改进后的DSC-ResNet18网络识别准确率最高,达到了99.0%。 展开更多
关键词 车顶绝缘子 泄漏电流 点对称变换 深度学习 图像识别
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最大自相关峰度反褶积在车轴噪声的评价研究
11
作者 张燕 郭俊杰 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期46-53,共8页
针对传统方法对车轴异常噪声检测存在准确率低的问题,提出了一种基于最大自相关峰度反褶积的车轴异常噪声评价方法。首先对车轴噪声进行主观评价,明确了齿轮啮合频率脉冲是造成车轴异响的主要原因,然后对周期脉冲特征的车轴振动信号进... 针对传统方法对车轴异常噪声检测存在准确率低的问题,提出了一种基于最大自相关峰度反褶积的车轴异常噪声评价方法。首先对车轴噪声进行主观评价,明确了齿轮啮合频率脉冲是造成车轴异响的主要原因,然后对周期脉冲特征的车轴振动信号进行反褶积,通过仿真和实验测试结果表明,所提出的最大自相关峰度反褶积(MACKD)比最大相关峰度反褶积(MCKD)和最小熵反褶积(MED)更有效。在此基础上构建了脉冲自相关峰度指数(IACK),并将其用于量化车轴的异常噪声检测。结果表明,所提出的指标与主观评价结果的相关性大于0.9,表明该方法能够较好地识别车轴的噪声。 展开更多
关键词 噪声检测 反褶积 自相关峰度 最小熵反褶积
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基于GGD-EfficientNet和声纹识别的风力发电机齿轮箱故障诊断
12
作者 廖力达 陈伟克 +3 位作者 罗晓 舒王咏 张芝铭 代军 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期570-578,共9页
针对风力发电机齿轮箱齿轮故障时的噪声提出一种基于分组全局上下文网络(GE-GCNet)与深度可分离卷积(DSCConv)结合的效率神经网络(GGD-EfficientNet)和声纹识别的齿轮箱故障诊断方法。首先通过实验获取齿轮箱故障齿轮的噪声信号,并根据... 针对风力发电机齿轮箱齿轮故障时的噪声提出一种基于分组全局上下文网络(GE-GCNet)与深度可分离卷积(DSCConv)结合的效率神经网络(GGD-EfficientNet)和声纹识别的齿轮箱故障诊断方法。首先通过实验获取齿轮箱故障齿轮的噪声信号,并根据齿轮状态分为6类。然后,使用Log-Mel谱的方法提取噪声信号语谱图。考虑到效率卷积神经网络(EfficientNet)对齿轮故障语谱图特征提取能力不足等缺点,在EfficientNet的基础上,结合分组卷积改进的GE-GCNet和DSCConv,提出一种高性能的齿轮故障诊断模型GGD-EfficientNet。实验表明:所提方法能在齿轮箱故障齿轮语谱图数据集下准确率达到99.7%。所提模型能从数据集中对故障类型进行有效分类,可有效帮助诊断齿轮箱中齿轮故障。 展开更多
关键词 风力发电机 齿轮 故障检测 GGD-EfficientNet 声纹识别
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机器学习驱动的牵引电机轴承故障特征增强算法研究
13
作者 杨岗 卫昱乾 +1 位作者 邓琴 徐五一 《中国测试》 北大核心 2025年第12期16-24,共9页
针对滚动轴承声学信号中的故障特征微弱的问题,提出采用机器学习算法筛选IMF分量并进行信号重构的轴承故障特征增强算法。首先,利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)将原始信号分解成若干本征模函数(IMF);其次将所有IMF分量的... 针对滚动轴承声学信号中的故障特征微弱的问题,提出采用机器学习算法筛选IMF分量并进行信号重构的轴承故障特征增强算法。首先,利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)将原始信号分解成若干本征模函数(IMF);其次将所有IMF分量的时域特征输入到随机森林中进行故障分类,以分类准确率指标作为量化IMF价值大小的可靠度指标,通过设定可靠度阈值,将大于阈值的IMF保留并用来重构特征信号;最后将重构信号的时域特征输入到极限提升树模型(XGBoost)中做故障分类,并与XGBoost对原始信号做故障分类的准确率作对比以验证该方法的效果。结果表明:重构信号的故障分类准确率提升到93.4%,远高于原始信号的87.27%,并且在优化XGBoost的参数后重构信号的故障分类准确率提升到96.6%,证明提出方法能有效增强轴承的故障特征。同时通过实验表明该方法在含噪声情况下也能够增强故障特征。 展开更多
关键词 机器学习 故障特征增强 牵引电机 完备集合经验模态分解
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基于馈线自动化的铁路10kV配电网故障区间定位方法 被引量:5
14
作者 潘勇旭 《电器工业》 2025年第1期59-62,共4页
为快速准确地定位铁路10kV配电网故障区间,提高配电网运行的安全性与可靠性,利用馈线自动化,开展10kV配电网故障区间定位方法研究。首先,利用智能监测设备,检测并初步判断配电网故障。当检测到配电网发生异常时,采集故障信息并将其传输... 为快速准确地定位铁路10kV配电网故障区间,提高配电网运行的安全性与可靠性,利用馈线自动化,开展10kV配电网故障区间定位方法研究。首先,利用智能监测设备,检测并初步判断配电网故障。当检测到配电网发生异常时,采集故障信息并将其传输到配网主站。在此基础上,利用馈线自动化技术,对配网故障区间进行逐步推进的定位。实验结果表明,提出方法应用后,故障点定位结果与实际位置更加接近,显示出其较高的定位准确性和稳定性。 展开更多
关键词 馈线自动化 铁路 10kV配电网 区间 故障 定位
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电力设备智能运维管理系统在高速铁路的研究与应用 被引量:3
15
作者 李继军 《电气时代》 2025年第2期125-128,共4页
针对高速铁路电力设备运维管理智能化升级,提出了一种基于智能技术的解决方案,即电力设备智能运维管理系统。通过对智能诊断与预测算法以及人工智能在电力设备运维中的应用进行研究,设计并实现一个完整的系统。通过实际应用案例分析,验... 针对高速铁路电力设备运维管理智能化升级,提出了一种基于智能技术的解决方案,即电力设备智能运维管理系统。通过对智能诊断与预测算法以及人工智能在电力设备运维中的应用进行研究,设计并实现一个完整的系统。通过实际应用案例分析,验证系统在高速铁路电力设备运维管理中的有效性和实用性。 展开更多
关键词 电力设备 设备运维管理 智能化升级 高速铁路 智能技术 人工智能 验证系统 实用性
原文传递
基于SHAP的DC-DC电路软故障电压信号测点寻优方法
16
作者 姜媛媛 岳强 《湖北师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期9-18,共10页
为解决DC-DC电路软故障诊断过程中最优电压信号测点选择的问题,提出了一种基于Shapley Additive Explanations(SHAP)算法的可解释性最优测点选择方法,系统探讨了不同测点电压信号在电路故障诊断中对模型性能的影响。结合变分模态分解(V... 为解决DC-DC电路软故障诊断过程中最优电压信号测点选择的问题,提出了一种基于Shapley Additive Explanations(SHAP)算法的可解释性最优测点选择方法,系统探讨了不同测点电压信号在电路故障诊断中对模型性能的影响。结合变分模态分解(VMD)提取测点电压信号的时域特征,并引入SHAP算法量化各测点电压信号对Extreme Gradient Boosting(XGBoost)模型预测结果的贡献,从而筛选出对故障诊断最具影响力的电压信号关键测点。通过定位关键电压测点、剔除冗余测点,在电压信号数据采集量减少25%与50%的情况下,模型的分类效果仍能保持95.87%乃至98.37%的高准确性。实验结果表明,该方法在保证高预测准确率的同时,显著优化了测点选择过程,增强了模型的可解释性,提升了诊断系统的计算效率,具有广泛的实际应用前景。 展开更多
关键词 最优测点选择 变分模态分解 SHAP算法 机器学习 可解释性
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结合K-means和改进YOLOv4算法的铁路电气设备智能检测研究
17
作者 娄刘娟 《自动化与仪器仪表》 2025年第7期33-37,共5页
为了对铁路电气设备进行智能检测,并提升检测精度,采用了You Only Look Once version 4算法,并从特征获取、全局信息获取和损失函数三个角度对其进行初步改进。基于提升模型检测速度的目的,又引入了K均值算法及深度可分离卷积。经过测... 为了对铁路电气设备进行智能检测,并提升检测精度,采用了You Only Look Once version 4算法,并从特征获取、全局信息获取和损失函数三个角度对其进行初步改进。基于提升模型检测速度的目的,又引入了K均值算法及深度可分离卷积。经过测试发现,在实际应用中,检测模型的准确率和召回率最大值分别为93.83%和94.61%,耗时和内存占用率最小值分别为22.61 ms和5.8%。所设计的智能检测模型具有良好的检测精度和速度,能够较好地对现实中的铁路电气设备进行检测。 展开更多
关键词 YOLOv4 改进 检测 接触网 套筒 K-MEANS
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基于激光雷达的铁路接触网巡检系统 被引量:2
18
作者 曹宏程 朱家辰 谢雯娟 《科技与创新》 2025年第1期75-77,84,共4页
高速铁路接触网的状态维护对运营安全至关重要,对接触线的准确跟踪是接触网除冰、打磨及日常自动化维护的前提条件,但是由于接触线存在曲折、交叉、线路层叠等复杂工况,常规的接触线辨识和跟踪技术实现困难。提出了一种基于激光雷达的... 高速铁路接触网的状态维护对运营安全至关重要,对接触线的准确跟踪是接触网除冰、打磨及日常自动化维护的前提条件,但是由于接触线存在曲折、交叉、线路层叠等复杂工况,常规的接触线辨识和跟踪技术实现困难。提出了一种基于激光雷达的自动化接触网巡检系统。该系统依靠激光雷达进行实时定位,并由STM32F103C8T6单片机控制的位置式PID(比例-积分-微分)算法驱动电机,实现对接触网的精确跟踪。实验表明,系统能有效执行巡检任务,该自动化系统可显著提高检测效率和安全性,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 激光雷达 自动巡检 铁路接触网 单片机控制
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铁路10kV电力线路故障在线监测技术研究 被引量:2
19
作者 王欢 《中国设备工程》 2025年第11期199-201,共3页
近年来,随着国家经济和社会的迅速发展,用电需求量不断增加,对电网的可靠度、高品质的要求也越来越高。特别是随着近年来我国铁路工程建设速度增快,铁路整体里程、规模都有了显著增长,这对我国电力系统的安全、稳定运行给予了更高要求... 近年来,随着国家经济和社会的迅速发展,用电需求量不断增加,对电网的可靠度、高品质的要求也越来越高。特别是随着近年来我国铁路工程建设速度增快,铁路整体里程、规模都有了显著增长,这对我国电力系统的安全、稳定运行给予了更高要求。在铁路运行网络中,电力线路是重要的组成部分,其故障检测和防治直接关系到整个铁路运行的安全。现有的常规检修与故障诊断方法已经无法适应日趋复杂的铁路电力线路运行维护要求,亟须发展高效、精确、经济的在线监测方法。 展开更多
关键词 10KV电力线路 铁路 线路故障监测
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基于YOLO-CDBW模型的列车接触网异物检测研究 被引量:2
20
作者 郭翔羽 石天怡 +2 位作者 陈燕楠 南新元 蔡鑫 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期56-69,共14页
接触网是为列车行驶提供电力的输电线路,附着在接触网的塑料袋等异物会对列车运行造成安全隐患。针对目前人工检查效率低下、劳动成本高等问题,本文提出一种基于YOLOv7改进的接触网异物检测模型YOLO-CDBW。首先,在特征提取阶段构建一种... 接触网是为列车行驶提供电力的输电线路,附着在接触网的塑料袋等异物会对列车运行造成安全隐患。针对目前人工检查效率低下、劳动成本高等问题,本文提出一种基于YOLOv7改进的接触网异物检测模型YOLO-CDBW。首先,在特征提取阶段构建一种使用残差瓶颈结构和深度分离卷积层的特征提取模块,避免因网络深度增加造成的小目标特征丢失问题,并降低网络运算量;其次,颈部改用BiFPN结构,捕捉多尺度信息,改善细节特征丢失问题,同时嵌入BiFormer注意力机制,重新分配融合后特征图的权重,提高网络对异物的关注度;最后,使用WIoU损失函数优化模型,通过动态聚焦机制,将注意力聚集在普通质量锚框上,提高预测精准度。经实验,YOLO-CDBW模型平均精度均值mAP 0.5达到87.1%,检测速度FPS达到66.5 frame/s,较YOLOv7模型分别提高5.0和10.8个百分点,满足接触网异物检测需求。 展开更多
关键词 接触网 异物检测 YOLO 目标检测 损失函数 注意力机制
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