科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为避免因受电弓脱落、羊角缺失而引发的列车运行安全的问题,提出了一种追踪受电弓的方法,通过监控视频对受电弓脱落、羊角缺失等进行追踪,当受电弓发生故障时及时预警。为解决KCF算法追踪过程中目标丢失无法找回的问题,引入了一种检测机制对KCF追踪算法进行矫正,通过对摄像头捕捉到的约20000张图片以及3个视频作为训练样本,利用训练样本对YOLOv3-tiny网络进行离线训练,生成预测模型;最后利用训练好的模型和改进后KCF算法对摄像头的监控图像进行在线实时追踪,发现对于受电弓脱落、羊角缺失等现象的追踪检测的精确率为91.3%,高于YOLOv2-tiny算法和YOLO-tiny算法。
- 单位
