典型文献
智能轨道交通监控系统设计研究
文献摘要：
为提高智能轨道交通中列车对危险行为检测的准确率和效率,基于YOLOv3网络模型,设计一个智能轨道交通监控系统.该系统通过离散度分析法进行弓网拉弧检测;然后基于YOLOv3网络,轨道交通中的异常入侵与越界目标进行实时跟踪和检测.实验结果表明.在不同测试集中,提出的YOLOv3目标跟踪与检测算法对列车和人员检测的AP值分别为95.64％和 93.82％;列车正常运行的mAP值为97.63％,检测速度为26帧/s,检测速度和效率显著提升.且本系统可对列车脱离正常行驶轨道进行实时监控和判断,有效降低列车脱轨、弓网拉弧等安全事故的概率,提升了轨道交通的安全性和稳定性.
文献关键词：
轨道交通;YOLOv3网络;弓网拉弧;异常入侵;目标检测
中图分类号：
作者姓名：
任奕臻;哈云霞;王蕾
作者机构：
新疆铁道职业技术学院,新疆乌鲁木齐830011
文献出处：
引用格式：
[1]任奕臻;哈云霞;王蕾-.智能轨道交通监控系统设计研究)[J].自动化与仪器仪表,2022(12):73-79
A类：
弓网拉弧
B类：
智能轨道交通,交通监控系统,监控系统设计,系统设计研究,高智能,危险行为,行为检测,YOLOv3,统通,离散度,异常入侵,越界,实时跟踪,测试集,目标跟踪,检测算法,人员检测,mAP,检测速度,本系,实时监控,列车脱轨,安全事故,目标检测
AB值：
0.302226
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