[期刊]
  • 《科技资讯》 2024年19期

摘要 : 铁路异物检测对铁路安全至关重要,深度学习是铁路异物检测领域安全监测的重要技术。基于此,首先,介绍了基于深度学习的铁路异物检测方法,将铁路异物的深度学习算法进行介绍与比较;其次,从深度学习方面对铁路异物检测现状进行综述;最后,总结了现有模型... 展开

作者 蔡政达   陈跃   邱启源  
作者单位
期刊名称 《科技资讯》
期刊英文名称 《Science & Technology Information》
页码/总页数 P.24-26 / 3
语种/中图分类号 汉语 / TP18  
关键词 铁路异物   目标检测   深度学习   机器视觉  
DOI 10.16661/j.cnki.1672-3791.2405-5042-7677
机标主题词 / 分类号 铁路;异物检测;机器视觉 / U2;TB463.1*;TP18
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