基于深度学习的轨道交通安全视频检测系统的研发与实现(毕设&课设论文参考).pdf

简介：
本文探讨了基于深度学习技术在轨道交通安全视频监控系统中的应用研究及开发实践，旨在提升轨道交通的安全管理水平。通过分析现有问题并提出解决方案，实现了对异常行为的智能识别和预警功能，为保障乘客安全提供了技术支持。 ### 资源说明 【1】该资源为项目论文的写作成果，遵循严格的学术规范、逻辑严密且用语专业严谨，内容详实丰富，可读性强，适合初学者、工程师、在校师生及毕业生下载学习使用。 【2】可供读者借鉴参考，并能为您提供相关项目的开发思路或撰写专业知识介绍提供帮助。 【3】本资源不包含项目源码。如需获取，请通过私信方式联系作者（非免费）。 【4】该论文适用于毕业设计和课程设计，但请注意不要直接抄袭！ 【5】鼓励读者下载后仔细研读，并多加思考以理解其中的知识点及实验内容。欢迎进行交流学习！ ### 基于深度学习的轨道交通安全视频检测技术及系统实现 #### 一、引言 随着中国经济快速发展和城市化进程的加速，轨道交通已成为缓解交通压力与提高居民出行效率的重要手段之一。然而，在这一过程中也凸显了轨道系统的安全性问题，特别是如何有效监测轨道路段的安全状况以预防事故发生成为研究的重点课题。近年来，大数据、云计算及人工智能技术尤其是深度学习在图像处理领域的突破性进展为基于视频监控的轨道交通安全检测提供了新的可能。 #### 二、基于深度学习的轨道交通视频检测技术 ##### 2.1 技术背景与需求分析 城市轨道系统的规模和复杂度不断增加，对安全管理的要求也随之提高。传统视频监控技术存在诸多局限：如受环境光线影响较大、易受到干扰及识别精度较低等问题，已不能满足当前的安全管理需求。因此采用先进的深度学习技术来提升现有系统性能显得尤为重要。 ##### 2.2 技术方案与实现 为了改进轨道交通系统的安全监测能力，本段落提出了一种基于深度学习的目标检测方法。该方法的核心在于利用深度模型自动识别视频中的关键信息，并记录潜在危险行为。具体而言： - **选择YOLOv4作为基础架构**：YOLOv4是一种高效的物体检测框架，在速度和精度上都有很好的表现；经过对比测试，最终确定使用此框架。 - **设计报警过滤网络结构**：为降低误报率，本段落提出了一种基于目标识别的报警过滤机制。该机制包括前端驱动、信息交互及算法过滤等功能模块，并通过这种方式有效排除了由可通行物体导致的假警报问题。 - **图像增强预处理技术**：为了改善模型在夜间或低光照条件下的表现，在原有基础上增加了专门针对这类场景优化过的图像增强层，从而显著提高了夜晚环境中的检测精度。 #### 三、人流量统计功能的研究与实现 ##### 3.1 功能需求分析 除了对危险行为的监控外，在轨道交通实际应用中还需要精确地统计乘客人数以合理规划站内布局和服务设施。 ##### 3.2 技术实现 - **重新训练YOLOv4模型**：针对轨道交通场景特点，收集大量实景图像进行再训练，从而获得更适合该环境的目标检测模型。这不仅可以避免传统方法在光照变化下的精度下降问题，还可以有效处理人群相互遮挡的情况。 - **选择YOLOv4-tiny作为基本架构**：为了确保人流量统计的实时性和准确性，在经过对比测试后选择了更小但性能依然出色的YOLOv4-tiny模型。 #### 四、基于离散度分析的弓网电弧闪光检测 ##### 4.1 技术需求分析 在轨道交通运行过程中，由于弓网接触不良会产生电弧闪光现象，这不仅影响乘客体验还会引发安全事故。因此准确地识别并监测这种现象对于保障行车安全具有重要意义。 ##### 4.2 技术实现 - **基于状态跟踪的检测算法**：利用电弧闪现时间短且亮度高的特性设计了一种新的检测方法，并通过分析闪光像素点离散度进一步优化了该算法，从而提高了其适应性和减少了误报率。 #### 五、总结 本段落提出的轨道交通安全视频监控技术及系统实现了对轨道环境的有效监测与管理。借助先进的深度学习模型和技术手段不仅提升了系统的精度和效率还增强了稳定性和可靠性，在保障行车安全方面具有重要的理论意义和实际应用价值。未来随着相关研究的深入，这些成果有望得到更广泛的应用和发展。