基于目标检测与图像识别融合的轨道异物检测系统

摘要：铁路运输的安全非常重要，轨道上的异物可能造成事故，造成损失。为了提高检测过程的效率，引入了一种创新的检测框架来跟踪外来物体，利用目标检测和图像识别方法的协同作用。利用YOLOv5的深度学习技术，自动准确地识别轨道外物体。YOLOv5的快速检测和高精度，结合图像识别技术，增强了异物的分类能力。系统通过多尺度特征图识别不同大小的异物，采用数据增强技术，显著增强了模型跨不同场景的泛化能力和稳定性。YOLOv5的适应性框架可以很容易地配置模型以满足各种特定需求。经过图像数据预处理和训练，系统可以自动提取关键信息，实现准确检测。实验表明，在检测精度和实时性上均优于传统方法，为铁路安全管理提供了一种高效可靠的技术。未来的研究将探索先进的模型结构和多模态数据，结合迁移学习，以提高系统性能。

关键词：轨道异物检测目标检测图像识别深度学习

中图分类号：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

随着铁路交通的快速发展，轨道安全对整个铁路系统的稳定性和可靠性至关重要。轨道异物是影响铁路安全的重要因素之一，如石块、垃圾、动物尸体等。这些异物在轨道上的存在可能引发列车出轨或翻覆等严重铁路事故，这不仅可能带来重大的人员伤亡，还可能导致巨额的财产损失。因此，及时发现并清除轨道异物对保障铁路安全运行具有重要意义[1]。传统的轨道异物检测方法主要依靠人工巡检，这种方式效率低下，且易受人为因素影响，难以满足现代化铁路运输的需求。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的目标检测算法在图像识别领域取得了显著成果[2]。这些算法具备了自主识别图像内目标物体位置的能力，同时确保了高精度和快速响应的特性，并具有较高的准确率和实时性。YOLOv5作为近期发展起来的高效目标识别框架，以其快速的检测速度和高准确度而受到认可。本研究采用YOLOv5技术，以发挥其在目标识别方面的卓越性能，实现对轨道异物的自动识别和定位，以提高检测效率和准确性，为保障铁路安全运行提供技术支持。

1YOLOv5算法的优势

YOLOv5是一款在目标检测领域具有革命性意义的算法，它以其卓越的速度和效率，以及在多硬件平台上的兼容性而著称。YOLOv5能够在保持较高检测精度的同时，实现快速的检测速度，这使得它非常适合于需要实时处理的场景，例如视频流分析和自动驾驶等。它的设计考虑到了用户的需求，架构简单直观，易于理解和实现，大大降低了用户入门和应用的难度。YOLOv5的一大亮点是其提供的预训练模型，这极大地方便了用户在自己的数据集上进行迁移学习，缩短了模型训练周期[3]，提高了效率。此外，YOLOv5的代码库，尤其是基于PyTorch的Ultralytics版本，以其清晰和简洁的API设计，使得训练和部署模型变得简单快捷，进一步提高了用户的使用体验。在多尺度检测方面，YOLOv5通过采用多尺度特征图来检测不同大小的对象，这种设计使得它能够有效地识别图像中不同尺寸的目标，提高了检测的准确性。YOLOv5的架构也经过了精心改进，例如引入了CSPNet（CrossStagePartialnetworks）来降低计算成本，同时使用Focus结构通过切片操作优化信息保持和计算量，这些改进都有助于提升模型的性能。数据增强是YOLOv5的另一个重要特性，它在训练过程中采用了Mosaic和CopyPaste等先进的数据增强技术。Mosaic数据增强通过混合四张不同的训练图像来创建新的训练样本，这不仅增加了模型训练数据的多样性，也提高了模型在复杂场景下的泛化能力。而CopyPaste技术通过复制和粘贴对象到新的图像中，进一步增加了模型对目标的多样性识别，提升了模型的鲁棒性。YOLOv5的模块化设计也是其受欢迎的原因之一，它允许用户根据自己的需求轻松地修改和扩展模型结构，如更改模型的输入尺寸、添加或删除层、调整层的参数等，这种灵活性使得YOLOv5能够适应各种不同的应用场景。

除了技术优势，YOLOv5还拥有强大的社区支持。由于Yolo系列算法的广泛流行，YOLOv5得到了众多研究者和开发者的关注，用户可以从社区中方便地获取教程、问题解答和改进建议。代码库的频繁更新也保证了YOLOv5能够不断修复错误、提高性能和添加新功能，保持了其在目标检测领域的领先地位。最后，YOLOv5在性能与模型尺寸之间提供了良好的平衡，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），用户可以根据自己的应用场景和硬件条件，在模型大小和性能之间做出合适的选择，这使得YOLOv5可以适应从移动设备到高端服务器的不同硬件和性能要求。

综上所述，YOLOv5以其高效、灵活、易于使用和扩展的特点，成为了目标检测领域中一个非常优秀的算法选择。它不仅适用于需要实时处理的场景，而且在保持较高精度的同时，实现了极快的检测速度，为各种应用提供了强大的技术支持。随着技术的不断发展和社区的持续贡献，YOLOv5的潜力和应用范围将会进一步扩大。

2轨道异物检测应用

在铁路运输中，轨道异物检测是保障铁路安全运营的重要环节。为了提高轨道异物检测的准确性，人们采用了多种方法和技术。特别是，基于人工智能的轨道异物检测方法因其高效性和准确性受到了广泛关注。在轨道异物检测过程中，数据采集是第一步，也是至关重要的一步。通过在轨道沿线部署摄像头，能够实现轨道图像数据的实时采集，涵盖轨道及其异物。这种方法不仅提高了检测的效率，还增强了检测结果的可靠性[4]。这些图像数据包含轨道运行状态的重要信息，然而，它们也伴随着大量的噪声和冗余信息。因此，预处理是不可或缺的步骤。应用去噪、增强等图像处理技术，能够有效地减少无用信息的影响，并识别并提取有用的特征。这一过程对于后续的轨道异物检测至关重要，确保了分析的准确性和效率。在经过预处理的数据基础上，深度学习模型被用来进一步分析和处理这些数据。深度学习技术可以自动从原始图像数据中学习和提取有用的特征，这种方法减少了对人工进行特征工程的需求，从而降低了处理过程中的复杂性和个人判断的偏差。深度学习模型通过其内在的学习能力，能够从原始数据中自动识别并提取关键特征。大量的原始图像数据被转化为高度抽象的表达形式，从而能够更准确地识别出轨道上的异物。在轨道异物检测中，深度学习模型通常采用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）等模型[5]。这些模型可以有效地处理图像数据，并能够提取出图像中的局部特征。在实际应用中，深度学习模型需要大量的标注数据进行训练。这些标注数据可以是正常轨道图像、含有异物的轨道图像等。通过对这些数据进行训练和学习，深度学习模型可以自动学习和识别不同类型的轨道异物。在训练过程中，通过实施包括交叉验证在内的多种评估策略，可以全面衡量模型的预测效果及其对新数据的适应性。

3目标检测与图像识别检测轨道异物

基于目标检测与图像识别融合的轨道异物检测的方法，能够有效识别和定位轨道上的异物，为铁路安全运营提供有力支持。本文将详细介绍该方法的应用场景和实现过程，并展示其实际应用效果。

3.1数据采集与预处理

通过轨道沿线安装的监控设备捕获轨道场景的图像资料。随后，对这些图像执行一系列预处理步骤，如去除图像噪声、增强图像对比度、调整图像尺寸等，以优化图像数据的质量。

3.2模型选择与训练

选择YOLOv5模型（如图1所示）作为轨道异物检测的基础模型。使用大量标注数据进行模型训练，包括正常轨道图像、含有异物的轨道图像等。训练过程中，可以调整模型参数，例如训练轮数、批处理大小、学习率等，以优化模型性能。通过实施交叉验证等方法，对模型的效能和其在不同数据集上的适应性进行深入分析，确保模型在实际应用中具备良好的预测准确性和稳定性。

3.3异物检测与识别

将预处理后的图像输入到训练好的YOLOv5模型中。模型输出异物类别、位置和置信度信息。根据置信度阈值，判断异物是否存在，并进行定位和分类。

4实验结果分析

实验结果如图2和图3所示，表明基于目标检测与图像识别融合的轨道异物检测的方法具有较高的检测精度和实时性，能够有效地识别和定位轨道上的异物，包括石块、垃圾、水瓶、行人等。与其他目标检测模型相比，YOLOv5模型在检测速度和精度上具有明显优势。

4模型设计

本文详细介绍了一种基于目标检测与图像识别融合的轨道异物检测系统，该系统在自动化识别、精确定位和分类能力方面发挥着关键作用。系统设计的核心是利用深度学习技术，特别是YOLOv5模型，以实现对轨道上异物的高效率和高准确度检测。在数据收集与预处理阶段，系统采集了轨道及其周边环境的图像数据，并使用标注工具对异物进行边界框和类别的标注。通过OpenCV库进行图像的读取、缩放和颜色空间转换等预处理操作，确保像素值归一化以适配模型输入需求。数据增强环节通过NumPy和OpenCV实现，采用随机旋转、翻转、缩放和裁剪等技术，有效提升了模型对不同环境条件下异物识别的泛化能力。YOLOv5模型架构包括固定尺寸的图像输入、CSPDarknet53[6]作为特征提取的主干网络、SPPF和PANet结构增强特征融合[7]，以及用于边界框预测、对象置信度和类别概率预测的多个卷积层。损失函数的设计采用了CIoU损失来优化边界框预测[8]，同时使用交叉熵损失和二元交叉熵损失分别优化类别预测和对象置信度预测。在模型训练策略上，结合了SGD和Adam优化器，并运用了学习率预热和余弦退火等学习率调度策略，引入批归一化技术以提高训练速度和模型稳定性。后处理步骤中，系统根据置信度阈值过滤低置信度预测结果，并应用非极大值抑制（NMS）技术去除重叠预测，保留最佳结果。评估指标包括mAP、F1分数和PR曲线，这些指标全面衡量了模型在不同IoU阈值下的平均精度、精确度和召回率（如图2所示）。模型部署方面，训练好的模型被部署到推理引擎中，并采用ONNX格式以支持跨平台运行，实现实时图像输入和检测结果输出。性能优化环节中，系统通过模型剪枝去除不重要的权重，减小模型大小，提高推理速度。本文提出的系统通过一系列精心设计的技术环节，实现了对轨道异物的高效、精准检测，为铁路安全管理提供了强有力的技术支持。

5结论

本文结合了目标检测和图像识别的先进技术，研究并实现了一种基于目标检测与图像识别融合的轨道异物检测系统。该系统有效提升了轨道异物检测的准确性和实时性，进而增强了铁路运输的安全性和效率。通过融合目标检测的快速定位能力和图像识别的精准分类能力，YOLOv5模型在轨道异物检测中表现出色，解决了传统方法的不足。本研究通过引入YOLOv5模型，有效解决了轨道异物检测中梯度消失和梯度爆炸的问题，尤其是在处理快速移动的异物时。本研究不仅为轨道异物检测领域带来了创新，还为深度学习技术在铁路安全监控中的应用提供了新的思路和应用潜力。未来的研究可以探索更复杂的模型结构，结合多模态数据和迁移学习等技术，进一步提升轨道异物检测的准确性和泛化能力。目标检测和图像识别融合的YOLOv5轨道异物检测系统为铁路安全管理提供了一种高效、可靠的技术手段，展现了深度学习技术在解决实际问题中的巨大潜力和应用价值。

参考文献

[1]兢克，施天姿，唐钰淇，等.核电站失水事故的智能预警及仿真方法研究[J].仪器仪表用户，2021，28（12）：35-40.

[2]王智睿，康玉卓，曾璇，等.SAR-AIRcraft-1.0：高分辨率SAR飞机检测识别数据集[J].雷达学报，2023，12（4）：906

-922.

[3]谢武，崔梦银，刘满意，等.一种基于数据增强的车辆图像检索方法：CN202010532683.0[P].2024-07-12.

[4]江跃龙.应用混合2D-CNN-LSTM模型诊断轴承故障[J].福建电脑，2024，40（5）：33-37.

[5]程秋菊.基于深度学习的毫米波图像目标检测与识别方法研究[D].重庆：重庆邮电大学，2020.

[6]王振兴，肖光宇，刁目鑫，等.复杂环境中SF_6气体泄漏红外图像监测算法研究[J].电工电能新技术，2023，42（11）

：93-104.

[7]汤泽政，伍奕桦，徐新明，等.基于改进YOLOv7-Tiny的成熟草莓识别模型研究[J].江西农业大学学报，2023，45（6）：

1528-1542.

[8]王金鹏，何萌，甄乾广，等.基于改进COF-YOLOv8n的油茶果静态与动态检测计数方法[J].农业机械学报，2024，55（

4）：193-203.