基于卷积神经网络的深度学习铁路信号灯识别方法

简介：
本研究提出了一种基于卷积神经网络的深度学习算法，专门用于识别铁路信号灯，提高列车运行的安全性和效率。 铁路运输是我国交通运输体系的重要组成部分，在科技快速发展的背景下，列车多次提速且行车密度增加，保障铁路安全成为重要议题。为了减少铁路交通事故的发生率，基于图像处理与计算机视觉的人工智能技术逐渐受到关注，并被广泛应用于铁路系统。 具体来说，以普通铁路信号灯为研究对象，采用卷积神经网络（CNN）模块识别方法进行颜色识别的研究。通过对现有算法的改进和结构优化，并提高学习效率，解决了在高低不同的位置以及复杂光线条件下准确辨识信号的问题。该技术旨在通过提取图像特征并分类来提升铁路运输的安全性及延长司机预测时间。 研究步骤包括： 1. 学习卷积神经网络的基础模型，并编写程序进行手写数字识别的仿真； 2. 探究卷积神经网络在图像识别中的应用，特别针对颜色识别开发相应的模型和程序； 3. 对不同位置（地面或电线杆上）的铁路信号灯进行实验分析，以验证其准确性和可靠性。 需要注意的是，在铁路上设置的交通信号灯比公路上的要小，并且当拍摄这些信号时，图像中心的颜色可能不够纯正。因此，研究中采用卷积神经网络技术来提高识别精度和效率显得尤为重要。