[发明专利]一种铁路地面轨道场景目标检测方法及系统

权利要求书

1.一种铁路地面轨道场景目标检测方法，其特征在于，所述铁路地面轨道场景目标检测方法包括：

通过图像数据获取设备获取铁路地面轨道场景图像数据；

通过预处理设备预处理所述铁路地面轨道场景图像数据，以得到预处理后的图像数据；

通过数据划分设备将所述预处理后的图像数据划分为源域数据和目标域数据，所述源域数据包括标记数据；

通过域自适应目标检测模型创建设备创建一域自适应目标检测模型；

通过训练设备在训练集上训练所述域自适应目标检测模型，以得到训练后的目标检测模型；

利用检测设备通过所述训练后的目标检测模型对测试样本进行检测识别，以得到检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种铁路地面轨道场景目标检测方法，其特征在于，所述获取铁路地面轨道场景图像数据的步骤包括：

采集机务段机车的行进视频流数据；

按照设定的时间间隔提取所述行进视频流数据中的关键帧，保存所述关键帧为图像数据。

3.根据权利要求1所述的一种铁路地面轨道场景目标检测方法，其特征在于，所述预处理所述铁路地面轨道场景图像数据，以得到预处理后的图像数据的步骤包括：

裁剪图像数据，以得到裁剪后的图像数据；

对所述裁剪后的图像数据进行随机反转，以得到随机反转后的图像数据。

4.根据权利要求1所述的一种铁路地面轨道场景目标检测方法，其特征在于，所述创建一域自适应目标检测模型的步骤包括：

选择一目标检测模型作为网络基本框架，将深度残差网络作为特征提取网络，所述深度残差网络包括并行协同训练网络、特征差异惩罚模块、多级特征对齐模块；

所述并行协同训练网络包括共享卷积块和并行卷积块，通过所述共享卷积块和并行卷积块生成特征图；

通过所述特征差异惩罚模块对所述特征图进行差异惩罚操作，以得到特征图之间的差异得分图；

对所述差异得分图进行对齐操作，以得到对齐后的图形。

5.根据权利要求1所述的一种铁路地面轨道场景目标检测方法，其特征在于，所述在训练集上训练所述域自适应目标检测模型，以得到训练后的目标检测模型的步骤包括：

设置所述域自适应目标检测模型的训练策略；

获取损失函数，以得到分类器损失；

根据所述分类器损失，以得到损失函数。

6.根据权利要求1所述的一种铁路地面轨道场景目标检测方法，其特征在于，所述通过所述训练后的目标检测模型对测试样本进行检测识别，以得到检测结果的步骤包括：

获取所述训练后的目标检测模型；

将所述测试样本输入至所述训练后的目标检测模型，并输出检测结果。

7.根据权利要求4所述的一种铁路地面轨道场景目标检测方法，其特征在于，所述通过所述特征差异惩罚模块对所述特征图进行差异惩罚操作，以得到特征图之间的差异得分图的步骤包括：

根据差异计算公式计算特征图之间的差异，所述差异计算公式为：

其中，表示特征图，表示特征图之间的差异得分图。

8.根据权利要求5所述的一种铁路地面轨道场景目标检测方法，其特征在于，所述获取损失函数，以得到分类器损失的步骤包括：

所述损失函数为：其中，表示将并行卷积块的权重进行全局均值化和通道压缩后的结果，W_Conv3A、W_Conv3B表示处理后的权重，L_weight表示损失函数；

设置高层图像级特征对齐损失函数：

其中，F_b表示高层特征卷积块，分别表示源域图像和目标域图像通过低层卷积块生成的特征图，分别表示和通过高层特征卷积块F_b所生成的低分辨率局部特征图，W_g、H_g分别表示特征图的宽、高，表示高层对齐中的损失函数，C_g表示高层图像级域分类器，表示在经过高层特征卷积块生成的特征图。