【摘 要】
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随着当下社会的进步,铁路与公路平面交叉处的道口的通行压力逐年增加,本文分析了当前铁路道口预警防护系统在列车信号检测部分存在的抗干扰能力差、存在误报、线缆传输成本高等问题,结合目标检测的相关发展成果,利用视频检测的方式,提出了基于深度学习的YOLOv4列车检测算法,通过对道口列车进行实时性的检测来为道口预警系统提供一个精准的列车检测信号,从而提高整个预警防护系统的精准度,降低事故发生率,保证通行人员
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随着当下社会的进步,铁路与公路平面交叉处的道口的通行压力逐年增加,本文分析了当前铁路道口预警防护系统在列车信号检测部分存在的抗干扰能力差、存在误报、线缆传输成本高等问题,结合目标检测的相关发展成果,利用视频检测的方式,提出了基于深度学习的YOLOv4列车检测算法,通过对道口列车进行实时性的检测来为道口预警系统提供一个精准的列车检测信号,从而提高整个预警防护系统的精准度,降低事故发生率,保证通行人员的生命安全、财产安全和行车安全,具体研究如下:（1）针对当前的铁路道口预警防护现状,提出了基于YOLOv4的列车检测方案,为了解决目前公开数据集含有列车样本少的问题,在北京南站和济南西站采集了各种环境下的列车运行图像共计8427副、列车视频共计512段,自行构建了基于PASCAL VOC格式的列车数据集,为列车检测模型提供训练和测试数据。（2）列车检测模型的改进。在路径聚合结构中引入了CSPNet（Cross Stage Partial Network）结构,通过梯度分流的方式降低了计算瓶颈,提高了检测模型的特征学习能力,同时重新聚类了数据集的锚框,生成适合数据集中列车的锚框尺寸,提高了列车定位精准度。（3）剪枝压缩。为了能够将检测模型部署到硬件资源局限的平台上,通过实验选择合适的缩放因子对改进后的模型进行稀疏化训练,选择合适的剪枝率对模型进行剪枝。实验结果表明相对于基础YOLOv4网络模型,经过本文改进后AP增加了1.14%,IOU增加了7.49%,计算复杂度降低了81.43%,权重文件下降到22.19MB,前向推理时间仅为原来的一半,有利于在硬件资源有限的开发平台上部署。图37幅,表19个,参考文献40篇。
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