基于改进Mask R-CNN的受电弓碳滑板优化检测算法

针对传统受电弓碳滑板检测中检测效率低、检测精度差等缺点,提出一种基于Mask R-CNN的优化改进算法。该算法采用铁道部受电弓损坏评定的新规定及实地的样本数据集,通过改进特征提取算法的网络结构以及优化损失值来提高算法对图像的处理效率,实现受电弓碳滑板缺陷的掩膜准确标注,有效减小受电弓滑板的损毁对电力机车运行的影响。最终通过实验验证该算法对受电弓碳滑板缺陷的检测精度和效率有明显的提升作用。