文档名：基于EfficientDet与Vision Transformer的接触网吊弦故障检测
摘要：针对传统检测方法在铁路接触网吊弦故障状态检测中存在识别率低,识别速度慢的问题,提出一种基于轻量型网络EfficientDet与VisionTransformer网络相结合的接触网吊弦状态检测算法.该算法包括目标定位和分类检测2个部分,利用改进EfficientDet进行吊弦定位,将定位出的吊弦送入改进VisionTransformer网络进行故障类别检测.首先,使用空洞卷积替代EfficientDet网络中第2层和第3层的普通卷积,以扩大感受野,并用CBAM代替原网络中的SE注意力机制,汇聚吊弦的高层语义信息,使得改进后的EfficientDet能有效定位出接触网中尺寸占比较小的吊弦;其次,为减少参数量并保留较大范围的特征相关性,应用4个3×3的小卷积替代VisionTransformer中Embedding的16×16的卷积层,以深度提取浅层与深层特征之间的联系,同时对比当Num-head取值不同时,分析注意力机制对空间信息的影响,以确定吊弦故障分类检测的最优模型;最后分别与定位网络YOLOv3,FasterR-CNN和分类网络AlexNet,VGG16进行对比分析,吊弦定位模型的准确率为95.2%,实时速率为31帧/s,故障检测模型的准确率达到98.6%,实时速率为28帧/s.实验表明所提出的算法能够快速准确地检测出小目标吊弦的故障状态,有效地提高了铁路接触网智能巡检的效率.
作者：卞建鹏 薛秀茹 崔跃华 徐皓 鲁一铭Author：BIANJianpeng XUEXiuru CUIYuehua XUHao LUYiming
作者单位：石家庄铁道大学电气与电子工程学院,河北石家庄050043
刊名：铁道科学与工程学报 ISTICPKU
Journal：JournalofRailwayScienceandEngineering
年，卷(期)：2023, 20(6)
分类号：U225.4
关键词：接触网吊弦故障检测 EfficientDet VisionTransformer 智能巡检
Keywords：faultdetectionofcatenaryhanger EfficientDet VisionTransformer intelligentinspection
机标分类号：TP391.1TN911U226.8
在线出版日期：2023年7月27日
基金项目：国家自然科学基金，国网河北省电力有限公司课题资助项目基于EfficientDet与VisionTransformer的接触网吊弦故障检测[
期刊论文] 铁道科学与工程学报--2023, 20(6)卞建鹏 薛秀茹 崔跃华 徐皓 鲁一铭针对传统检测方法在铁路接触网吊弦故障状态检测中存在识别率低,识别速度慢的问题,提出一种基于轻量型网络EfficientDet与VisionTransformer网络相结合的接触网吊弦状态检测算法.该算法包括目标定位和分类检测2个部分,...参考文献和引证文献
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