基于深度学习算法的铁路列车运行安全检测*
来源：中国安全科学学报杂志2018年第S2期北京时间：
作者：汪洋, 王俊刚
单位：1 国家铁路局 规划与标准研究院,北京 100055;；2 铁路总公司 中国铁路北京局集团有限公司,北京 100860
摘要：随着铁路列车运行安全要求的不断提高,迫切需要及时检测并处理列车运行中的安全隐患。传统的铁路列车运行自动化检测手段主要基于机器视觉算法,存在对列车运行的复杂自然场景适应能力差、误报率高等问题。为解决传统方法检测精度较低等问题,模拟多层神经网络传递结构,输入和识别隐患扫描素材,提出基于深度学习算法的列车运行安全检测方法;然后以铁路货车异物检测为例进行仿真试验,验证相关算法。结果表明:新检测方法在保证检出率的前提下降低了误报率。
关键词：列车,安全检测,深度学习,混淆矩阵,迭代
基金资助：中国铁路总公司科技研究开发计划项目(2017X014-A)。
