基于改进YOLOv5算法的块状磨屑识别方法

摘要：

针对钢轨打磨车作业产生的块状磨屑的处理方式效率低、智能化程度低、安全隐患大等问题,提出一种基于改进YOLOv5算法的块状磨屑智能识别方法.在原有YOLOv5算法基础上,增加更大尺度的检测层,提升小尺寸块状磨屑的检测效果;在骨干网络嵌入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),增强块状磨屑的特征表达;选择EIoU(Efficient Intersection over Union)替代CIoU(Complete Intersection over Union)作为目标框回归的损失函数,加快模型的收敛速度,提高块状磨屑预测框的精度.利用某轨道巡检小车采集的数据进行测试试验,结果表明:改进后的YOLOv5算法对于块状磨屑的检测能力有所提高,召回率提升了4.55％,均值平均精度提升了8.6％,对小尺寸块状磨屑有更好的检测效果.

关键词：高速铁路、计算机视觉技术、YOLOv5算法、智能识别、块状磨屑、召回率、均值平均精度

所属期刊栏目：63

分类号：U216.3(铁路线路工程)

资助基金：中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划;中国铁道科学研究院集团有限公司基金;中国铁道科学研究院集团有限公司基金

在线出版日期：2023-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：35-39