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本发明公开了一种半自动标注和改进深度学习的铁轨异物检测方法，包括：基于热红外人体分割结果，半自动标注数据集；针对铁轨户外全天候环境，对ResNet50神经网络进行改进完成对不同环境场景的识别；根据场景识别的结果，对YOLOv5神经网络进行改进，识别铁轨异物；对图片进行铁轨轮廓提取，结合异物位置，设计了针对铁轨异物入侵的报警策略，进行分等级的报警判断。通过引入深度学习的场景分类结合改进的目标识别网络，本发明提高了不同环境场景下的铁轨异物识别的效果，提升了对异物入侵铁轨报警的精准度，结合科学的报警
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114926456 A
(43)申请公布日 2022.08.19
(21)申请号 202210669222.7 G06V 10/764 (2022.01)
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