Обнаружение объектов железнодорожного движения с использованием сверточной нейронной сети с дифференциальным слиянием признаков

Маневровые аварии на железной дороге, при которых поезда сталкиваются с препятствиями, часто происходят из-за ошибок или усталости человека. Поэтому необходимо обнаруживать объекты движения перед поездом и своевременно информировать машиниста для принятия необходимых мер. Для обнаружения таких объектов на железной дороге предложен метод обнаружения объектов с использованием сверточной нейронной сети с дифференциальным слиянием признаков (DFF-Net). DFF-Net включает два модуля: модуль предварительного обнаружения объектов и модуль обнаружения объектов. Предварительный модуль формирует начальные якорные блоки для последующего модуля обнаружения. Используя начальные якорные блоки в качестве входных данных, модуль обнаружения объектов применяет субмодуль дифференциального слияния признаков для обогащения семантической информации, используемой при обнаружении объектов, что повышает эффективность обнаружения, особенно малых объектов. В экспериментах, проведенных на наборе данных о железнодорожном движении, предложенный метод продемонстрировал значительно более высокие показатели по сравнению с современными детекторами и оказался более эффективным и производительным для обнаружения объектов на железнодорожных путях. Кроме того, результаты оценки на наборах данных PASCAL VOC2007 и VOC2012 показали, что предложенный метод значительно превосходит современные методы.