基于目標檢測與圖像識別融合的軌道異物檢測系統

摘要：鐵路運輸的安全非常重要，軌道上的異物可能造成事故，造成損失。為了提高檢測過程的效率，引入了一種創新的檢測框架來跟蹤外來物體，利用目標檢測和圖像識別方法的協同作用。利用YOLOv5的深度學習技術，自動準確地識別軌道外物體。YOLOv5的快速檢測和高精度，結合圖像識別技術，增強了異物的分類能力。系統通過多尺度特征圖識別不同大小的異物，采用數據增強技術，顯著增強了模型跨不同場景的泛化能力和穩定性。YOLOv5的適應性框架可以很容易地配置模型以滿足各種特定需求。經過圖像數據預處理和訓練，系統可以自動提取關鍵信息，實現準確檢測。實驗表明，在檢測精度和實時性上均優于傳統方法，為鐵路安全管理提供了一種高效可靠的技術。未來的研究將探索先進的模型結構和多模態數據，結合遷移學習，以提高系統性能。

關鍵詞：軌道異物檢測目標檢測圖像識別深度學習

中圖分類號：U298;TP391.41

OrbitalForeignObjectDetectionSystemBasedonIntegratingObjectDetectionandImageRecognition

JIANGYuelong*MENGSimingCHENWeixunTANGChangjieTANGHefang

GuangzhouRailwayPolytechnic，Guangzhou，GuangdongProvince，511300China

Abstract：Thesafetyofrailwaytransportationisveryimportant，foreignobjectsonthetrackmaycauseaccidentsandlosses.Inordertoimprovetheefficiencyofthedetectionprocess，aninnovativedetectionframeworkhasbeenintroducedtotrackforeignobjects，utilizingthesynergisticeffectofobjectdetectionandimagerecognitionmethods.ItusesDeepLearningtechnologyofYOLOv5toautomaticallyandaccuratelyidentifyobjectsoutsideoforbit.TherapiddetectionandhighprecisionofYOLOv5，combinedwithImageRecognitiontechnology，enhancetheclassificationability offoreignobjects.Thesystemidentifiesforeignobjectsofdifferentsizesthroughmulti-scalefeaturemapsandusesdataaugmentationtechniquestosignificantlyenhancethemodel'sgeneralizationabilityandstabilityacrossdifferentscenarios.TheadaptabilityframeworkofYOLOv5ensuresthatmodelscanbeeasilyconfiguredtomeetvariousspecificneeds.Afterimagedatapreprocessingandtraining，thesystemcanautomaticallyextractkeyinformationandachieveaccuratedetection.Experimentshaveshownthatitoutperformstraditionalmethodsinbothdetectionaccuracyandreal-timeperformance，providinganefficientandreliabletechnologyforrailwaysafetymanagement.Futureresearchwillexploreadvancedmodelstructuresandmulti-modaldata，combinedwithtransferlearning，toimprovesystemperformance.

KeyWords：Orbitalforeignobjectdetection;YOLOv5;Objectdetection;Imagerecognition;DeepLearning

隨著鐵路交通的快速發展，軌道安全對整個鐵路系統的穩定性和可靠性至關重要。軌道異物是影響鐵路安全的重要因素之一，如石塊、垃圾、動物尸體等。這些異物在軌道上的存在可能引發列車出軌或翻覆等嚴重鐵路事故，這不僅可能帶來重大的人員傷亡，還可能導致巨額的財產損失。因此，及時發現并清除軌道異物對保障鐵路安全運行具有重要意義[1]。傳統的軌道異物檢測方法主要依靠人工巡檢，這種方式效率低下，且易受人為因素影響，難以滿足現代化鐵路運輸的需求。近年來，隨著深度學習技術的快速發展，基于卷積神經網絡的目標檢測算法在圖像識別領域取得了顯著成果[2]。這些算法具備了自主識別圖像內目標物體位置的能力，同時確保了高精度和快速響應的特性，并具有較高的準確率和實時性。YOLOv5作為近期發展起來的高效目標識別框架，以其快速的檢測速度和高準確度而受到認可。本研究采用YOLOv5技術，以發揮其在目標識別方面的卓越性能，實現對軌道異物的自動識別和定位，以提高檢測效率和準確性，為保障鐵路安全運行提供技術支持。

1YOLOv5算法的優勢

YOLOv5是一款在目標檢測領域具有革命性意義的算法，它以其卓越的速度和效率，以及在多硬件平臺上的兼容性而著稱。YOLOv5能夠在保持較高檢測精度的同時，實現快速的檢測速度，這使得它非常適合于需要實時處理的場景，例如視頻流分析和自動駕駛等。它的設計考慮到了用戶的需求，架構簡單直觀，易于理解和實現，大大降低了用戶入門和應用的難度。YOLOv5的一大亮點是其提供的預訓練模型，這極大地方便了用戶在自己的數據集上進行遷移學習，縮短了模型訓練周期[3]，提高了效率。此外，YOLOv5的代碼庫，尤其是基于PyTorch的Ultralytics版本，以其清晰和簡潔的API設計，使得訓練和部署模型變得簡單快捷，進一步提高了用戶的使用體驗。在多尺度檢測方面，YOLOv5通過采用多尺度特征圖來檢測不同大小的對象，這種設計使得它能夠有效地識別圖像中不同尺寸的目標，提高了檢測的準確性。YOLOv5的架構也經過了精心改進，例如引入了CSPNet（CrossStagePartialnetworks）來降低計算成本，同時使用Focus結構通過切片操作優化信息保持和計算量，這些改進都有助于提升模型的性能。數據增強是YOLOv5的另一個重要特性，它在訓練過程中采用了Mosaic和CopyPaste等先進的數據增強技術。Mosaic數據增強通過混合四張不同的訓練圖像來創建新的訓練樣本，這不僅增加了模型訓練數據的多樣性，也提高了模型在復雜場景下的泛化能力。而CopyPaste技術通過復制和粘貼對象到新的圖像中，進一步增加了模型對目標的多樣性識別，提升了模型的魯棒性。YOLOv5的模塊化設計也是其受歡迎的原因之一，它允許用戶根據自己的需求輕松地修改和擴展模型結構，如更改模型的輸入尺寸、添加或刪除層、調整層的參數等，這種靈活性使得YOLOv5能夠適應各種不同的應用場景。

除了技術優勢，YOLOv5還擁有強大的社區支持。由于Yolo系列算法的廣泛流行，YOLOv5得到了眾多研究者和開發者的關注，用戶可以從社區中方便地獲取教程、問題解答和改進建議。代碼庫的頻繁更新也保證了YOLOv5能夠不斷修復錯誤、提高性能和添加新功能，保持了其在目標檢測領域的領先地位。最后，YOLOv5在性能與模型尺寸之間提供了良好的平衡，它提供了不同大小的模型，包括YoloV5s（小型）、YoloV5m（中型）、YoloV5l（大型）和YoloV5x（超大型），用戶可以根據自己的應用場景和硬件條件，在模型大小和性能之間做出合適的選擇，這使得YOLOv5可以適應從移動設備到高端服務器的不同硬件和性能要求。

綜上所述，YOLOv5以其高效、靈活、易于使用和擴展的特點，成為了目標檢測領域中一個非常優秀的算法選擇。它不僅適用于需要實時處理的場景，而且在保持較高精度的同時，實現了極快的檢測速度，為各種應用提供了強大的技術支持。隨著技術的不斷發展和社區的持續貢獻，YOLOv5的潛力和應用范圍將會進一步擴大。

2軌道異物檢測應用

在鐵路運輸中，軌道異物檢測是保障鐵路安全運營的重要環節。為了提高軌道異物檢測的準確性，人們采用了多種方法和技術。特別是，基于人工智能的軌道異物檢測方法因其高效性和準確性受到了廣泛關注。在軌道異物檢測過程中，數據采集是第一步，也是至關重要的一步。通過在軌道沿線部署攝像頭，能夠實現軌道圖像數據的實時采集，涵蓋軌道及其異物。這種方法不僅提高了檢測的效率，還增強了檢測結果的可靠性[4]。這些圖像數據包含軌道運行狀態的重要信息，然而，它們也伴隨著大量的噪聲和冗余信息。因此，預處理是不可或缺的步驟。應用去噪、增強等圖像處理技術，能夠有效地減少無用信息的影響，并識別并提取有用的特征。這一過程對于后續的軌道異物檢測至關重要，確保了分析的準確性和效率。在經過預處理的數據基礎上，深度學習模型被用來進一步分析和處理這些數據。深度學習技術可以自動從原始圖像數據中學習和提取有用的特征，這種方法減少了對人工進行特征工程的需求，從而降低了處理過程中的復雜性和個人判斷的偏差。深度學習模型通過其內在的學習能力，能夠從原始數據中自動識別并提取關鍵特征。大量的原始圖像數據被轉化為高度抽象的表達形式，從而能夠更準確地識別出軌道上的異物。在軌道異物檢測中，深度學習模型通常采用卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）等模型[5]。這些模型可以有效地處理圖像數據，并能夠提取出圖像中的局部特征。在實際應用中，深度學習模型需要大量的標注數據進行訓練。這些標注數據可以是正常軌道圖像、含有異物的軌道圖像等。通過對這些數據進行訓練和學習，深度學習模型可以自動學習和識別不同類型的軌道異物。在訓練過程中，通過實施包括交叉驗證在內的多種評估策略，可以全面衡量模型的預測效果及其對新數據的適應性。

3目標檢測與圖像識別檢測軌道異物

基于目標檢測與圖像識別融合的軌道異物檢測的方法，能夠有效識別和定位軌道上的異物，為鐵路安全運營提供有力支持。本文將詳細介紹該方法的應用場景和實現過程，并展示其實際應用效果。

3.1數據采集與預處理

通過軌道沿線安裝的監控設備捕獲軌道場景的圖像資料。隨后，對這些圖像執行一系列預處理步驟，如去除圖像噪聲、增強圖像對比度、調整圖像尺寸等，以優化圖像數據的質量。

3.2模型選擇與訓練

選擇YOLOv5模型（如圖1所示）作為軌道異物檢測的基礎模型。使用大量標注數據進行模型訓練，包括正常軌道圖像、含有異物的軌道圖像等。訓練過程中，可以調整模型參數，例如訓練輪數、批處理大小、學習率等，以優化模型性能。通過實施交叉驗證等方法，對模型的效能和其在不同數據集上的適應性進行深入分析，確保模型在實際應用中具備良好的預測準確性和穩定性。

3.3異物檢測與識別

將預處理后的圖像輸入到訓練好的YOLOv5模型中。模型輸出異物類別、位置和置信度信息。根據置信度閾值，判斷異物是否存在，并進行定位和分類。

4實驗結果分析

實驗結果如圖2和圖3所示，表明基于目標檢測與圖像識別融合的軌道異物檢測的方法具有較高的檢測精度和實時性，能夠有效地識別和定位軌道上的異物，包括石塊、垃圾、水瓶、行人等。與其他目標檢測模型相比，YOLOv5模型在檢測速度和精度上具有明顯優勢。

4模型設計

本文詳細介紹了一種基于目標檢測與圖像識別融合的軌道異物檢測系統，該系統在自動化識別、精確定位和分類能力方面發揮著關鍵作用。系統設計的核心是利用深度學習技術，特別是YOLOv5模型，以實現對軌道上異物的高效率和高準確度檢測。在數據收集與預處理階段，系統采集了軌道及其周邊環境的圖像數據，并使用標注工具對異物進行邊界框和類別的標注。通過OpenCV庫進行圖像的讀取、縮放和顏色空間轉換等預處理操作，確保像素值歸一化以適配模型輸入需求。數據增強環節通過NumPy和OpenCV實現，采用隨機旋轉、翻轉、縮放和裁剪等技術，有效提升了模型對不同環境條件下異物識別的泛化能力。YOLOv5模型架構包括固定尺寸的圖像輸入、CSPDarknet53[6]作為特征提取的主干網絡、SPPF和PANet結構增強特征融合[7]，以及用于邊界框預測、對象置信度和類別概率預測的多個卷積層。損失函數的設計采用了CIoU損失來優化邊界框預測[8]，同時使用交叉熵損失和二元交叉熵損失分別優化類別預測和對象置信度預測。在模型訓練策略上，結合了SGD和Adam優化器，并運用了學習率預熱和余弦退火等學習率調度策略，引入批歸一化技術以提高訓練速度和模型穩定性。后處理步驟中，系統根據置信度閾值過濾低置信度預測結果，并應用非極大值抑制（NMS）技術去除重疊預測，保留最佳結果。評估指標包括mAP、F1分數和PR曲線，這些指標全面衡量了模型在不同IoU閾值下的平均精度、精確度和召回率（如圖2所示）。模型部署方面，訓練好的模型被部署到推理引擎中，并采用ONNX格式以支持跨平臺運行，實現實時圖像輸入和檢測結果輸出。性能優化環節中，系統通過模型剪枝去除不重要的權重，減小模型大小，提高推理速度。本文提出的系統通過一系列精心設計的技術環節，實現了對軌道異物的高效、精準檢測，為鐵路安全管理提供了強有力的技術支持。

5結論

本文結合了目標檢測和圖像識別的先進技術，研究并實現了一種基于目標檢測與圖像識別融合的軌道異物檢測系統。該系統有效提升了軌道異物檢測的準確性和實時性，進而增強了鐵路運輸的安全性和效率。通過融合目標檢測的快速定位能力和圖像識別的精準分類能力，YOLOv5模型在軌道異物檢測中表現出色，解決了傳統方法的不足。本研究通過引入YOLOv5模型，有效解決了軌道異物檢測中梯度消失和梯度爆炸的問題，尤其是在處理快速移動的異物時。本研究不僅為軌道異物檢測領域帶來了創新，還為深度學習技術在鐵路安全監控中的應用提供了新的思路和應用潛力。未來的研究可以探索更復雜的模型結構，結合多模態數據和遷移學習等技術，進一步提升軌道異物檢測的準確性和泛化能力。目標檢測和圖像識別融合的YOLOv5軌道異物檢測系統為鐵路安全管理提供了一種高效、可靠的技術手段，展現了深度學習技術在解決實際問題中的巨大潛力和應用價值。

參考文獻

[1]兢克，施天姿，唐鈺淇，等.核電站失水事故的智能預警及仿真方法研究[J].儀器儀表用戶，2021，28（12）：35-40.

[2]王智睿，康玉卓，曾璇，等.SAR-AIRcraft-1.0：高分辨率SAR飛機檢測識別數據集[J].雷達學報，2023，12（4）：906

-922.

[3]謝武，崔夢銀，劉滿意，等.一種基于數據增強的車輛圖像檢索方法：CN202010532683.0[P].2024-07-12.

[4]江躍龍.應用混合2D-CNN-LSTM模型診斷軸承故障[J].福建電腦，2024，40（5）：33-37.

[5]程秋菊.基于深度學習的毫米波圖像目標檢測與識別方法研究[D].重慶：重慶郵電大學，2020.

[6]王振興，肖光宇，刁目鑫，等.復雜環境中SF_6氣體泄漏紅外圖像監測算法研究[J].電工電能新技術，2023，42（11）

：93-104.

[7]湯澤政，伍奕樺，徐新明，等.基于改進YOLOv7-Tiny的成熟草莓識別模型研究[J].江西農業大學學報，2023，45（6）：

1528-1542.

[8]王金鵬，何萌，甄乾廣，等.基于改進COF-YOLOv8n的油茶果靜態與動態檢測計數方法[J].農業機械學報，2024，55（

4）：193-203.