公开(公告)号：CN111626170B

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202010432481.9

申请日：2020-05-20

Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司

Inventor： 刘孜学 ,  王富斌 ,  严瑾 ,  余超 ,  李高丰 ,  王学林 ,  谢联莲 ,  苏恺 ,  虞凯 ,  樊伟 ,  杨捷 ,  杨岗 ,  易立富 ,  高柏松

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G08B13/196 ,  H04N7/18 ,  B61L23/04

Abstract: 本发明公开了铁路异物侵限领域的一种铁路边坡落石侵限检测的图像识别方法，方法的步骤包括：A，获取视频序列图像，并标记出包含铁轨的限界区域；B，基于预设的落石侵限检测图像识别模型，识别出所述限界区域里是否有落石，其中，落石侵限检测图像识别模型是基于YOLOv3算法对图像中的落石进行识别。本发明的方法的有益效果在于，采用本发明的模型，在实时落石识别时，准确率较高，另外，充分利用了YOLOv3算法中的先验框，无需对铁轨图像进行前后背景分离，就能快速进行落石的识别，识别方法具备较高的可靠性、稳定性和准确性。

公开(公告)号：CN111626170A

公开(公告)日：2020-09-04

申请号：CN202010432481.9

申请日：2020-05-20

Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司

Inventor： 刘孜学 ,  王富斌 ,  严瑾 ,  余超 ,  李高丰 ,  王学林 ,  谢联莲 ,  苏恺 ,  虞凯 ,  樊伟 ,  杨捷 ,  杨岗 ,  易立富 ,  高柏松

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G08B13/196 ,  H04N7/18 ,  B61L23/04

Abstract: 本发明公开了铁路异物侵限领域的一种铁路边坡落石侵限检测的图像识别方法，方法的步骤包括：A，获取视频序列图像，并标记出包含铁轨的限界区域；B，基于预设的落石侵限检测图像识别模型，识别出所述限界区域里是否有落石，其中，落石侵限检测图像识别模型是基于YOLOv3算法对图像中的落石进行识别。本发明的方法的有益效果在于，采用本发明的模型，在实时落石识别时，准确率较高，另外，充分利用了YOLOv3算法中的先验框，无需对铁轨图像进行前后背景分离，就能快速进行落石的识别，识别方法具备较高的可靠性、稳定性和准确性。