文章摘要:异物侵入铁路限界对高速铁路运营安全危害极大，针对当前基于计算机视觉的铁路异物侵限算法存在错误预警、检测效率低、无法满足轻量级部署等问题，提出了一种基于轻量级网络的铁路感兴趣区域异物侵限检测方法。首先，采用透视变换和三次函数拟合的方法检测铁轨线，通过找到铁轨所在区域，扩展划分出危险区域和安全区域，得到铁路异物侵限检测的感兴趣区域。然后，利用稀疏化和通道剪枝方法对YOLOv3模型进行压缩，构建了轻量级铁路异物检测模型。最后，通过铁路数据集及现场实验进行测试表明，本文方法具有较高的检测精度和检测速度，本文轻量级模型参数空间减小为原有的1/5，检测速度是Faster R-CNN模型的3.4倍，YOLOv3模型的1.3倍，能够快速有效的检测出不同铁路场景危险区域的异物侵限，减少了错误预警。

文章关键词:计算机应用,异物检测,感兴趣区域划分,轻量级网络,铁路,

项目基金:国家自然科学基金项目(61963023，61841303),

论文作者:陈永^1,2 卢晨涛¹ 王镇¹ 

作者单位:1. 兰州交通大学电子与信息工程学院 

论文DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210266

论文分类号: U298;TP391.41

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