一、基本信息
文档名称：基于深度学习的动车组运行安全图像异物检测
文档格式：pdf格式
文档大小：2.36MB
总页数：8页
二、简介
《基于深度学习的动车组运行安全图像异物检测》是一篇聚焦于铁路运输安全的研究论文。文章提出了一种利用深度学习技术对动车组运行过程中可能出现的异物进行自动检测的方法。通过构建高效的卷积神经网络模型，系统能够快速识别轨道上的障碍物，提高列车运行的安全性。该研究结合了图像处理与人工智能技术，有效提升了异物检测的准确率和响应速度。实验结果表明，该方法在实际应用中具有良好的性能表现，为动车组的安全运行提供了有力的技术支持。
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