关于深度学习在接触网设备缺陷识别中的研究

简介：
本研究探讨了深度学习技术在铁路接触网设备缺陷检测的应用，通过分析图像数据自动识别潜在故障点，旨在提高维护效率和安全水平。 研究背景与意义：高速铁路接触网是向动车组提供电力的关键设备，其状态直接关系到列车运行的安全性。传统的人工目视检查方法不仅效率低下，而且劳动强度大，因此研发基于深度学习的自动缺陷识别技术具有重要的实际应用价值。 研究目标与内容：本项目旨在利用卷积神经网络（CNN）等先进深度学习技术提高接触网设备缺陷检测的速度和准确性。具体的研究工作涵盖图像识别技术的发展历程、铁路接触网检测中使用的图像识别方法的进步、深度学习的理论基础以及基于CNN的缺陷自动识别策略，并包括模型实验验证及实际应用等方面。 研究方法：提出了一种创新性的两阶级联轻量级卷积神经网络架构，用于实现高效准确地缺陷识别。该体系结构包含轻量级特征提取模块、全局注意力机制优化组件和相互促进作用的分类器与检测器单元。 实验结果与分析：采用京广高速铁路4C成像车辆采集的数据集对所构建模型进行了训练及测试验证工作，结果显示提出的算法在接触网设备缺陷识别任务中表现出色，不仅准确率高而且处理时间短。 结论与展望：本研究成功开发出了一套适用于高速铁路接触网部件的自动缺陷检测系统，显著提升了工作效率并减轻了人工劳动负担。同时该系统的应用也确保了高铁运行的安全性。未来的研究方向可以进一步探索视频数据的应用潜力，以期识别作业人员的操作不当行为和潜在安全风险点。