Järnvägsfelet är det allvarliga hotet mot tågsäkerheten. Fordonsbaserad GPR-metod har blivit den huvudsakliga detekteringstekniken för järnvägen med dess fördelar i form av snabbhet och oförstörbarhet. Men på grund av den stora mängden detektionsdata och variationen i defekt form och storlek, feligenkänning är en utmanande uppgift. I detta arbete föreslås den metod som bygger på djupinlärning för att känna igen defekter från markgenomträngande radar (GPR) profil av subgrade detektionsdata. Baserat på det snabbare R-CNN-ramverket har förbättringsstrategierna för funktionskaskaden, det kontrariska rumsliga avhoppsnätverket (ASDN), Soft-NMS och dataförstärkning integrerats för att förbättra igenkänningsnoggrannheten, beroende på egenskaperna hos undergradsdefekter. De experimentella resultaten indikerar att jämfört med traditionell SVM+HOG-metod och baslinje Snabbare R-CNN kan den förbättrade modellen uppnå bättre prestanda. Modellens robusthet visas genom ytterligare ett jämförelseförsök av olika defekter. Dessutom verifieras förbättringarna av modellernas prestanda för varje förbättringsstrategi genom ett ablationstest av förbättringsstrategier. I detta dokument försöker man utforska det nya tänkandet för tillämpning av djupinlärningsmetod inom järnvägsområdet subgrade feligenkänning.
På samma sätt, i REF, författarna ändra Snabbare R-CNN för järnvägen subgrade defekt upptäckt.
Railway Subgrade Defect Automatic Recognition Method Based on Improved Faster R-CNN
{'venue': 'Scientific Programming', 'journal': 'Scientific Programming', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}