基于YOLOv3算法的中低速列车在途障碍物检测方法

摘要

针对中低速列车在途障碍物检测,提出一种基于YOLOv3算法的障碍物检测手段,首先通过深度学习算法,有效识别场景中的障碍物;再利用基于freeman链码的边缘检测算法,提取列车轨道边缘,从而判定障碍物是否影响行车,并对司机做出警示.同时,通过迁移学习的方式,扩充YOLOv3网络数据集,以达到提升特定场景下本方法对目标障碍物识别准确度的目的.实验结果表明,本方法具有较高的适用性,是一种便捷、高效的在途列车障碍物检测方法.