一种基于ResNet的车钩状态识别方法及其应用

郑亚平; 苏震

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一种基于ResNet的车钩状态识别方法及其应用

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针对传统视觉方法在车钩状态识别方面存在的应用场景单一、实时性差、准确率低的问题,文章提出一种基于ResNet的车钩状态识别方法,其通过在原图上增加高斯噪声和修改曝光率、饱和度、角度等图像参数的方法进行数据增强,使车钩状态识别准确率在测试集上达到97%;利用开源加速库TensorRT 6.0将ResNet50模型部署到边缘计算平台,所测得的图片推理时间可满足机车自动驾驶中对车钩状态实时监控的要求。

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来源
《控制与信息技术》 |2021年第2期|P.37-40|共4页
作者
郑亚平; 苏震;
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作者单位

国家能源集团包神铁路集团神朔铁路分公司陕西神木719300;

株洲中车时代电气股份有限公司湖南株洲412001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
状态识别; 深度学习; 边缘计算; 计算机视觉; ResNet; TensorRT; 自动驾驶; 机车;

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