【摘 要】
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在我国社会经济快速发展环境下,高速铁路运输成为非常重要的一种交通方式。随着时间的推移、列车车次的不断增加导致钢轨表面出现了多种病害。钢轨表面病害的出现会降低钢轨的质量和抗腐蚀性能,从而对列车的安全行驶造成威胁。为了提高钢轨表面病害检测分类准确率,降低人工的工作量或者完全得取代人工检测,本文提出了基于深度学习的钢轨表面病害分类技术与研究,将深度学习引入到钢轨表面病害分类的工程应用中。本文主要的研究内
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在我国社会经济快速发展环境下,高速铁路运输成为非常重要的一种交通方式。随着时间的推移、列车车次的不断增加导致钢轨表面出现了多种病害。钢轨表面病害的出现会降低钢轨的质量和抗腐蚀性能,从而对列车的安全行驶造成威胁。为了提高钢轨表面病害检测分类准确率,降低人工的工作量或者完全得取代人工检测,本文提出了基于深度学习的钢轨表面病害分类技术与研究,将深度学习引入到钢轨表面病害分类的工程应用中。本文主要的研究内容如下:（1）调研了国内外钢轨表面病害和深度学习的研究现状。对现阶段的目标检测算法种选取了Res Net-50、Incetion-V3和Xception进行分析对比,根据三种网络的优缺点最终选用Res Net-50网络用于钢轨表面病害分类中。其次是通过不同的方式获取到本文当中所需要的数据集,其中包括训练集、测试集的制作,还有以数据增强的方式解决数据不足的问题,对数据做了相应的预处理。（2）实际检测中,不同光照条件下采集的图片会对模型性能造成影响,导致病害检测分类率偏低。为了解决这一问题,本文提出了基于Transformer的Res Net-50网络Conv5结构的优化,在保证了平移和旋转不变的前提下,实现了动态注意力和模型更好的泛化,降低了参数量和计算量,提高了模型的检测分类准确率。（3）针对本文数据集的特征,病害与病害之间,病害与背景之间存在隐关联的性质。为了解决卷积层不能在特征空间中提取长距离相关性问题,本文提出了一种基于注意力机制的深度残差网络模型A-Res Net-50。此模型在Res Net-50的主干网络之后和全连接层之前和Res Net-50整体结构中的每一个模块后各加1个注意力机制模块,更好的解决了特征捕获和提高了检测分类率的问题。（4）针对本文的数据集特征,数据中存在大量的负样本,在分类器训练的过程中干扰loss的问题。本文提出一种基于损失函数优化的深度残差网络模型L-Res Net-50。引入模长对数据集中正负样本、简单困难样进行不同程度的注意。分别将梯度协调机制、Focal loss和交叉熵三个损失函数用于Res Net-50网络,用本文数据集分别进行对网络的训练和测试,在保证模型损失的前提下,显著提高了检测分类率。
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