基于深度学习的铁路行人细粒度检测.pdf

【基于深度学习的铁路行人细粒度检测】 随着高速铁路的快速发展，铁路安全问题日益凸显。目前，国内铁路安全主要依赖视频监控和人工巡检，但这种方法存在诸多不足。为提高铁路安全性和效率，减少人力成本，有必要对轨道视频监控系统进行技术升级，实现对非法闯入和逗留行人的自动检测。这篇论文着重研究了基于深度学习的铁路行人细粒度检测方法。 深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习技术，它在图像识别和处理领域展现出强大的能力。针对铁路行人检测的挑战，如检测速度慢、鲁棒性差、精度低以及实时性不足，研究者们提出了引入混合注意力机制的深度学习模型。 该研究以YOLO V2（You Only Look Once的第二版）作为基础，YOLO V2是一款高性能的目标检测算法，能快速定位并识别图像中的目标。在YOLO V2的基础上，论文引入了混合注意力机制，这种机制可以增强模型对行人特征的识别能力，特别是对于细粒度的行人检测，如区分工作人员和非工作人员，或者识别行人的具体行为。 混合注意力机制结合了多种注意力机制，如自注意力和上下文注意力，以提高模型对关键区域的聚焦能力。自注意力机制使模型能够更好地理解图像内部的局部关系，而上下文注意力则帮助模型捕捉到更广泛的环境信息，这对于铁路环境中的行人检测尤其重要，因为行人可能出现在各种复杂的背景和环境中。 通过大规模的数据集训练，该深度学习模型的平均检测精度达到了82.8%，这表明模型具有较好的泛化能力和准确性。同时，由于深度学习模型的并行计算特性，检测过程具有较强的实时性，能满足铁路现场监控的实时需求。此外，模型的鲁棒性也得到了验证，即使在复杂环境或光照变化条件下，仍能保持稳定的表现。 基于深度学习的铁路行人细粒度检测技术为铁路安全监控提供了新的解决方案。通过提升检测精度、鲁棒性和实时性，该方法有望减少人为疏忽导致的事故风险，提高铁路运行的安全性。未来的研究可以进一步优化模型，例如结合更多类型的注意力机制，或者利用半监督或无监督学习来扩大训练数据的范围，以应对更大规模和更多变的铁路监控场景。