【摘 要】
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高速列车通常是由多个部件构成的有机整体,列车关键部件是连接列车各部分的重要零部件,关键部件的检测识别并评估其可靠性,能为列车的安全提供重要保障。车底部件环境复杂并且传统的检测方法无法对小尺寸目标进行很好的检测,且易受光照、水渍等因素影响,鲁棒性较差。将深度学习目标检测算法引入到车底关键部件检测任务中,设计出适应车底关键部件检测任务的深度学习算法,并且探究在可使用的标注数据有限时,如何提高算法性能是
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高速列车通常是由多个部件构成的有机整体,列车关键部件是连接列车各部分的重要零部件,关键部件的检测识别并评估其可靠性,能为列车的安全提供重要保障。车底部件环境复杂并且传统的检测方法无法对小尺寸目标进行很好的检测,且易受光照、水渍等因素影响,鲁棒性较差。将深度学习目标检测算法引入到车底关键部件检测任务中,设计出适应车底关键部件检测任务的深度学习算法,并且探究在可使用的标注数据有限时,如何提高算法性能是本文的主要工作。首先,研究一种基于Retina Net的车底关键部件检测算法。在Retina Net网络基础上,可视化车底关键部件数据集在每个检测层的训练损失曲线值,去除损失值较小的P6、P7检测层,简化网络结构及参数,使之更适合关键部件数据集。分析关键部件数据集中目标大小分布情况,有针对性的在负责小目标检测的浅层特征P3后引入RFB（Receptive Field Block）模块,提高小目标检出率,进而引入PAN（Pixel Aggregation Net）模块,改进特征融合方式,提高定位准确度。其次,研究一种结合半监督学习以及模型集成的车底关键部件检测算法,用于提升标注数量较少时的模型性能。半监督学习能通过伪标签的方式利用无标注数据达到提升单模型性能的目的,而性能的提升依赖伪标注的准确性;多模型集成能很好的提升目标任务模型性能,但增加了算法推理时间。将两种方法结合,通过多模型集成生成更加准确的伪标签用于半监督训练,有助于提升单模型性能。最后,当可用于训练的标注数据较为充分时,所提出的改进Retina Net算法在公开数据集PASCAL VOC上相比改进前有更好的性能,在关键部件检测任务上m AP评价指标优于其它网络。当可用于训练的标注数据较少时,在公开数据集以及关键部件任务上的实验结果表明,所提出的模型集成半监督方法,在标注数据有限时有助于提升单模型性能,且优于半监督目标检测算法STAC。
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