基于改进YOLOv3的轨道定位点检测技术研究

郑英杰 李舒婷 吴松荣 刘 东 韦若禹

1(磁浮技术与磁浮列车教育部重点实验室 四川 成都 610031)

2(西南交通大学电气工程学院 四川 成都 611756)

0 引 言

城市轨道交通的建设和发展为解决交通拥堵、污染等问题提供有效途径[1]，但列车运营里程数和速度不断增加，交通事故的发生率也随之提升[2]。在列车运行控制系统中，列车的定位技术占据着非常重要的地位，因为它直接关系到列车的运行安全，从而影响着城市轨道交通整体的工作效率[3-4]。

准确和安全地定位列车是当今的一大挑战[5]。目前，列车的绝对定位方法主要有轨道电路法、信标定位法、全球定位系统(GPS)等。其中：轨道电路法的优点是经济、方便、可靠性高等，缺点是定位精度较低，且依赖于轨道长度[6]；信标定位法的优势在于定位精度高[7]，使用寿命长，但信标的布置间距与投资规模相矛盾；GPS的定位精度较高，一般误差小于2 m，且设备体积小，维护成本低，缺点是在恶劣环境下无法对列车进行定位[8]。综上所述，这三种列车绝对定位方法之间存在优势互补的情况。为能保证列车运行安全的同时，减少资金投入，现亟需一种低成本、高精度且抗干扰能力强的定位手段。

Hinton等[9]首次提出深度学习的概念后，卷积神经网络(CNN)就凭借着出色的表征学习能力而受到广泛的关注。近些年来，随着深度学习技术发展和硬件设备性能的不断提升，一系列基于深度卷积神经网络的目标检测算法先后被提出。目前应用最为……