基于Faster-RCNN的站台端部人员入侵检测研究

铁路客运站的站台端部为非封闭式环境,存在人员非法入侵的风险。在阐述Faster-RCNN算法原理的基础上,详细描述了VGG16模型、RPN网络以及分类回归的过程。采集现场数据制作样本集,训练了可区分普通人员、施工人员以及防护人员的站端入侵检测模型。测试分析了5组不同参数下的实验数据,确定候选区队列长度等于300,推荐候选区数量等于15时为最优参数。模型对普通人员、施工人员以及防护人员3种样本的识别精确率分别为95%、99%、100%,识别召回率分别为97%、99%、100%,平均精确率均值为0.9836,单帧检测时间为0.069 s。结果表明:算法可有效地检测普通人员、施工人员以及防护人员,满足实时检测需求,为站台端部人员入侵检测提供了新思路。