一种基于深度学习和结构信息的高铁场景感知方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习和结构信息的高铁场景感知方法，包括以下：步骤1：获取轨道图像，分为训练集和测试集，对训练集中的图像进行标注形成数据集；步骤2：构建SSD网络模型，并构造损失函数；步骤3：采用步骤1形成的数据集，对步骤2得到的网络进行迭代训练得到训练模型；步骤4：对需要检测感知的视频按帧输入到步骤3得到的训练模型中，提取特征，得到扣件和挡肩的位置和类别信息，根据扣件和挡肩的位置和类别信息区分道岔和普通轨道；步骤5：分别对步骤4中定位结果的位置信息进行聚类，完成钢轨和轨枕的感知；本发明可对道岔区域的轨道部件进行检测和语义分割，检测精度高，检测速度快。