Автономное обнаружение объектов железнодорожного движения с использованием одноэтапного детектора с улучшенными признаками

В условиях высоких темпов роста железнодорожных перевозок крайне важно обнаруживать препятствия на железнодорожном пути перед поездом для обеспечения безопасности. В данном сценарии применялись ручные методы и традиционные методы извлечения признаков. Существуют также подходы к обнаружению объектов на железной дороге, основанные на глубоком обучении. Однако в сложных железнодорожных сценах такие подходы либо недостаточно эффективны, либо обладают недостаточной точностью, особенно при обнаружении малых объектов. Для решения этой проблемы предложен одноэтапный детектор с улучшенными признаками (FE-SSD). Предлагаемый метод наследует модуль априорного обнаружения RON и блок переноса признаков FB-Net. Кроме того, в нем используется новый модуль расширения рецептивного поля. Интеграция этих трех модулей существенно повышает различимость признаков и робастность метода. Экспериментальные результаты, полученные на наборе данных о железнодорожном движении, сформированном нашей командой, показали, что предложенный подход превосходит другие модели, производные от SSD, особенно при обнаружении малых объектов, сохраняя при этом быстродействие в реальном времени, близкое к показателям SSD. На наборе данных о железнодорожном движении при размере входного изображения 320 × 320 пикселей предложенный метод достиг средней точности по средней полноте (mean average precision, mAP) 0,895 и частоты обработки 38 кадров в секунду. Результаты экспериментов показывают, что предложенный метод может применяться для обнаружения объектов на железной дороге в реальных условиях.