"高铁路牌智能识别技术及应用研究"
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近些年来,中国的轨道交通行业发展迅速,城市内、城市间轨道交通建设速度逐年提高,运营里程和路网密度大幅提高。随着轨道交通行业的快速发展,对效率的要求也越来越高,人工智能在这一领域的重要性不断体现出来。本文介绍了一种基于卷积神经网络的铁轨路牌识别方法,来自于某省铁路局的实际需求。 在高速铁路的运行中,每隔几米远会有架设的高压输电线路保障列车有足够的动力,而对每个输电架进行编号可以方便铁路保障人员对输电线路进行检修,保证列车每天的正常运行。为了提高工作效率和降低人工成本,线路维护人员会在列车驾驶室内放置摄像机拍摄铁路两旁的路牌,然后通过人工的方式对每个路牌编号进行手工记录。然而,由于两个输电架之间的距离比较近,且列车的速度较高,使得每个路牌出现在视频中的时间通常不足1秒,增加了人工识别的困难。 在这样的背景下,本文提出了一种基于卷积神经网络的铁轨路牌识别方法。通过利用人工智能进行自动的路牌定位与识别,输出路牌上的数字以及在视频中出现的时间,可以知道某一个输电架的具体位置,方便人员的维修与保障,显著提高工作效率,降低人工成本。 卷积神经网络在图像识别领域有着广泛的应用,本文将其应用于铁轨路牌的识别,首先对图像进行预处理,包括图像的增强、降噪等操作,然后使用卷积神经网络进行特征提取和识别。针对铁轨路牌识别的特点,本文设计了一种特殊的卷积神经网络结构,能够有效地进行路牌的定位和识别。 实验结果表明,基于卷积神经网络的铁轨路牌识别方法在准确性和效率上均优于传统的手工识别方法。该方法可以有效地识别路牌上的数字,并能够输出在视频中出现的时间,为铁路保障人员提供准确的位置信息,方便其对输电线路进行检修,保证列车运行的正常。 总之,基于卷积神经网络的铁轨路牌识别方法,不仅满足了某省铁路局的实际需求,还具有一定的通用性和推广价值。随着人工智能技术的不断发展,相信在轨道交通行业的其他领域也会有更多类似的应用。这些技术的应用将进一步提高轨道交通行业的工作效率,降低成本,推动行业的快速发展。
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