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基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法研究
1
作者
董华军
韩华豫
+2 位作者
李籽骁
朱晔
李
金金
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3455-3468,共14页
提高目标检测在列车车底复杂背景下螺栓的识别精度及检测速率,对于提高列车行驶安全性具有重要意义。为高效检测螺栓,提出一种基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法。使用自行设计的履带式车底检测机器人获取车底螺栓图片,并混...
提高目标检测在列车车底复杂背景下螺栓的识别精度及检测速率,对于提高列车行驶安全性具有重要意义。为高效检测螺栓,提出一种基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法。使用自行设计的履带式车底检测机器人获取车底螺栓图片,并混合自行搭建的模拟平台螺栓图片与真实的列车车底螺栓图片作为最终数据集。将C3模块中的Bottleneck结构替换为Faster_Block结构,改进为C3F模块;并分别与FasterNet、GhostNet和MobileNetV3轻量化结构进行对比。此外,引入注意力机制CA模块,同时将原有损失函数L_(GIoU)替换为更为契合的L_(MPDIoU);使用SE模块和CBAM模块分别与CA模块进行比较,作为消融实验。最后采用LAMP分数的计算方法对模型权重参数排序,并将不重要的权重参数剪枝,作为新型模型压缩的方法。将最终模型压缩后的C3F-YOLOv5s网络模型分别与YOLOv4、YOLOv7、Mask R-CNN、RetinaNet进行对比试验。研究结果表明,在使用混合数据集的情况下,最终网络模型的平均检测精度达到了92.8%,检测速度达到了256.7 FPS。相较于其他4种经典的深度学习网络模型,改进后的模型检测效果更好,同时模型表现出较强的鲁棒性和泛化性能。该方法可在无法获得更多真实车底螺栓图片时,使训练后网络更加适应真实车底的情况,改进后的算法可以同时提高螺栓的识别精度和检测速度,可以为后续相关研究提供技术参考和理论支撑。
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关键词
螺栓检测
YOLOV5
注意力机制
损失函数
模型压缩
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职称材料
基于深度学习的电梯层门安全检测关键技术研究
2
作者
张传龙
董恩源
+1 位作者
王国华
李籽骁
《中国特种设备安全》
2024年第S01期27-30,35,共5页
通过深度学习进行小目标检测,提出了可以在电梯正常运行情况下,对电梯层门关键部件的异常状态进行检测分析判断的一种新型的检测电梯层门关键部件的检测方法。为了对本文设计的电梯层门关键部件检测分析设备进行验证,本文搭建了电梯层...
通过深度学习进行小目标检测,提出了可以在电梯正常运行情况下,对电梯层门关键部件的异常状态进行检测分析判断的一种新型的检测电梯层门关键部件的检测方法。为了对本文设计的电梯层门关键部件检测分析设备进行验证,本文搭建了电梯层门关键部件检测分析实验平台。通过现场验证,该系统实现了对在用电梯的电梯层门关键部件检测分析等功能。
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关键词
电梯
深度学习
层门
检测
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职称材料
题名
基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法研究
1
作者
董华军
韩华豫
李籽骁
朱晔
李
金金
机构
大连交通大学机械工程学院
大连交通大学自动化与电气工程学院
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3455-3468,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(51477023)
辽宁省自然科学基金计划(2019-MS-036)。
文摘
提高目标检测在列车车底复杂背景下螺栓的识别精度及检测速率,对于提高列车行驶安全性具有重要意义。为高效检测螺栓,提出一种基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法。使用自行设计的履带式车底检测机器人获取车底螺栓图片,并混合自行搭建的模拟平台螺栓图片与真实的列车车底螺栓图片作为最终数据集。将C3模块中的Bottleneck结构替换为Faster_Block结构,改进为C3F模块;并分别与FasterNet、GhostNet和MobileNetV3轻量化结构进行对比。此外,引入注意力机制CA模块,同时将原有损失函数L_(GIoU)替换为更为契合的L_(MPDIoU);使用SE模块和CBAM模块分别与CA模块进行比较,作为消融实验。最后采用LAMP分数的计算方法对模型权重参数排序,并将不重要的权重参数剪枝,作为新型模型压缩的方法。将最终模型压缩后的C3F-YOLOv5s网络模型分别与YOLOv4、YOLOv7、Mask R-CNN、RetinaNet进行对比试验。研究结果表明,在使用混合数据集的情况下,最终网络模型的平均检测精度达到了92.8%,检测速度达到了256.7 FPS。相较于其他4种经典的深度学习网络模型,改进后的模型检测效果更好,同时模型表现出较强的鲁棒性和泛化性能。该方法可在无法获得更多真实车底螺栓图片时,使训练后网络更加适应真实车底的情况,改进后的算法可以同时提高螺栓的识别精度和检测速度,可以为后续相关研究提供技术参考和理论支撑。
关键词
螺栓检测
YOLOV5
注意力机制
损失函数
模型压缩
Keywords
bolt detection
YOLOv5
attention mechanism
loss function
model compression
分类号
U279.3 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于深度学习的电梯层门安全检测关键技术研究
2
作者
张传龙
董恩源
王国华
李籽骁
机构
大连锅炉压力容器检验检测研究院有限公司
大连理工大学
大连交通大学
出处
《中国特种设备安全》
2024年第S01期27-30,35,共5页
基金
辽宁省市场监管局科技计划项目“基于深度学习的电梯层门安全关键技术研究及设备研制”(2023ZC017)。
文摘
通过深度学习进行小目标检测,提出了可以在电梯正常运行情况下,对电梯层门关键部件的异常状态进行检测分析判断的一种新型的检测电梯层门关键部件的检测方法。为了对本文设计的电梯层门关键部件检测分析设备进行验证,本文搭建了电梯层门关键部件检测分析实验平台。通过现场验证,该系统实现了对在用电梯的电梯层门关键部件检测分析等功能。
关键词
电梯
深度学习
层门
检测
Keywords
Elevator
Deep learning
Landing door
Testing
分类号
X924.2 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法研究
董华军
韩华豫
李籽骁
朱晔
李
金金
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习的电梯层门安全检测关键技术研究
张传龙
董恩源
王国华
李籽骁
《中国特种设备安全》
2024
0
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职称材料
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