基于深度学习的铁路辅助巡检系统

作者：蔡檬屿; 郭旭; 王浩帆; 李良平; 张瀚文

来源：铁路计算机应用, 2020, 29(09): 12-15.

• 辅助巡检
• 深度学习
• 远程控制
• 异物检测模型
• 虚拟现实（VR）

针对人工巡检方式错漏多、强度大、成本高的问题,设计基于深度学习和虚拟现实(VR)远程控制技术的铁路辅助巡检系统。该巡检系统结合开源数据集和定制数据集,采用深度学习算法,能可靠地识别异物位置与类别;采用服务器推流技术与终端进行数据交互,实现对远程设备的控制;客户段端采用VR+手机App技术,达到沉浸式视觉效果。多次实际测试结果表明:该系统实用性强,经济性好,准确率高,为铁路部门巡检体系提供良好的借鉴方案。

• 单位
  西南交通大学