Abstract-I detta dokument, föreslår vi en djup konvolutional neurala nätverk lösning för analys av bilddata för att upptäcka spår ytdefekter. Bilderna hämtas från många timmar av automatiserade videoinspelningar. Denna enorma mängd data gör det omöjligt att manuellt inspektera bilderna och upptäcka spåryta defekter. Därför kan automatisk upptäckt av järnvägsfel bidra till att spara tid och kostnader och till att garantera järnvägstransporternas säkerhet. En stor utmaning är dock att det är en icke-trivial och svår uppgift att ta fram lämpliga egenskaper för att upptäcka fel på rälsens yta. Därför föreslår vi att använda konvolutionella neurala nätverk som en livskraftig teknik för funktionsinlärning. Djupa konvolutionella neurala nätverk har nyligen tillämpats på ett antal liknande domäner med framgång. Vi jämför resultaten från olika nätverksarkitekturer som kännetecknas av olika storlekar och aktiveringsfunktioner. På så sätt utforskar vi effektiviteten i det föreslagna djupa konvolutionella neurala nätverket för detektion och klassificering. De experimentella resultaten är lovande och visar kapaciteten hos det föreslagna tillvägagångssättet.
En liknande arkitektur användes av REF för att upptäcka järnvägsytors defekter.
Deep convolutional neural networks for detection of rail surface defects
{'venue': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}