该【基于卷积神经网络的铁路图像智能识别算法研究 】是由【wz_198613】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于卷积神经网络的铁路图像智能识别算法研究 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于卷积神经网络的铁路图像智能识别算法研究基于卷积神经网络的铁路图像智能识别算法研究摘要:随着铁路运输的快速发展,对铁路安全监控的要求也越来越高。在铁路安全监控中,图像智能识别技术的应用逐渐成为一种趋势。本论文旨在研究基于卷积神经网络的铁路图像智能识别算法,以提高铁路安全监控的效果和效率。首先,介绍了卷积神经网络的基本原理和铁路图像智能识别的背景。然后,详细讨论了铁路图像智能识别的关键技术和算法。最后,通过实验验证了该算法的有效性和可行性。关键词:铁路安全监控,图像智能识别,、安全的运输方式,得到了广泛的应用和发展。然而,由于铁路线路的复杂性和长时间的运行,铁路设备的安全性和可靠性面临着严峻的考验。为了提高铁路安全监控的效果和效率,图像智能识别技术成为一种重要的研究方向。而卷积神经网络作为一种深度学习的技术,具有强大的图像识别和处理能力,对于铁路图像智能识别具有很大的潜力。,其基本原理是通过卷积、池化和全连接等操作来提取图像特征,并使用softmax函数对特征进行分类。卷积神经网络的核心是卷积层,其作用是通过卷积核对输入图像进行滑动操作,从而提取图像的局部特征。池化层用于对卷积层输出的特征图进行下采样,减少特征图的维度,同时保留主要的特征信息。全连接层将池化层输出的特征图映射到特定的类别概率,用于最终的分类判断。、特征提取和分类模型设计。图像预处理是指对原始铁路图像进行去噪、增强和尺度变换等处理,以提高图像的质量和准确性。特征提取是指通过卷积神经网络对图像进行特征的提取和表示,对于铁路图像来说,可以提取出轨道、信号灯和交通标志等重要的特征。分类模型设计是指通过训练卷积神经网络的参数,实现对铁路图像的分类和识别,可以使用softmax回归、支持向量机和决策树等算法对特征进行分类。,使用了包含轨道、信号灯和交通标志等多类别的铁路图像数据集。首先,对原始图像进行预处理,包括去噪、增强和尺度变换等操作。然后,使用卷积神经网络进行特征提取和分类模型的训练。最后,通过对测试集图像的分类预测和准确率评估,验证了该算法的有效性和可行性。,提出了一种有效的铁路安全监控方案。实验证明,该算法在铁路图像智能识别任务中具有较高的准确率和鲁棒性。未来的工作可以进一步优化算法的性能,并结合其他技术手段,实现更全面、智能化的铁路安全监控系统的建设。参考文献:[1]LeCun,Y.,Bengio,Y.,&Hinton,G.(2015).,521(7553),436-444.[2]Liu,L.,Jian,Z.,Wei,L.,&Zhang,Z.(2017).,259-263.[3]Wu,J.,Zhang,C.,Wu,P.,&Jaeger,M.(2019).Image-:EmergingTechnologies,106,195-213.
基于卷积神经网络的铁路图像智能识别算法研究 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.
