ABSTRACT Detektion av järnvägsform och farliga hinder spelar en avgörande roll vid extra körning av tåget. Hastighet och noggrannhet är båda av stor betydelse för detektion av verklig järnvägstrafik, vilket kräver en högre effektivitet och effektivitet. Syftet med detta dokument är att utforma en arkitektur som uppnår rätt hastighet (för effektivitet)/noggrannhet (för effektivitet) balans för faktisk järnvägsdetektering. Drivs av denna motivation och baserat på fördelarna med vissa aktuella algoritmer, föreslår vi FB-Net (snabbare bättre nätverk), en robust end-to-end convolutional neural nätverk. Detektorer baserade på djupinlärningsmetod består av funktionsextraktion, generering av kandidatregioner och klassificering. Specifikt, vårt ramverk fokuserar på med tre inbyggda moduler: 1) För att förbättra effektiviteten, ersätter vi standardkonvolutioner med djup-punktvisa konvolutioner i funktionen extraktion skede, syftar till att röd minska modellparametrar; 2) För att ta itu med effektiviteten, en priori modul läggs till för kandidatrutor för att ge en grov plats för efterföljande regressör och för att minska sökutrymmet för objekt avsevärt; 3) Under tiden, vi utforma en funktion fusion modul för att förbättra den semantiska kontext interaktionen mellan angränsande funktionskartor för bättre detektering av små objekt. Experiment för järnvägstrafikdatauppsättningar på både datorenhet och mobil enhet visar att FB-Net uppnår goda resultat när ingångsstorleken är 320 pixlar × 320 pixlar. INDEX TERMS Järnvägstrafik detektion, effektivitet och effektivitet, djup-punkt vis konvolution, priori modul, funktionen fusion.
Juan och Al. REF utformade en FB-NET-detektionsmodell baserad på en djupinlärningsmetod för att upptäcka järnvägsformer och farliga hinder.
Real-World Railway Traffic Detection Based on Faster Better Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}