基于改进宽残差结构的接触网吊弦状态辨识分类网络

作     者：金炜东 张志军 唐鹏 JIN Weidong;ZHANG Zhijun;TANG Peng

作者机构：西南交通大学电气工程学院四川成都611756 南宁学院中国-东盟综合交通国际联合实验室广西南宁530200 

出 版 物：《铁道学报》 (Journal of the China Railway Society)

年 卷 期：2022年第44卷第10期

页      面：40-45页

核心收录：

学科分类：08[工学] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家重点研发计划(2016YFB200401-102F) 

主　　题：吊弦 注意力机制 宽残差结构 VGG-16 Ghost机制 

摘      要：铁路接触网系统中吊弦的工作状态对机车运行至关重要。视频图像的接触网吊弦状态快速准确识别备受关注,因吊弦图像数据的特殊性导致现有网络模型识别精度较低。本文针对吊弦数据特征设计分类网络结构,提出适应接触网吊弦状态识别的VRNet分类网络。VRNet的核心为嵌入了注意力机制的宽残差结构,将此结构作为特征提取模块取代VGG-16中的一般卷积,改变其单一的平原结构。并使用Ghost机制替换宽残差结构中的普通卷积,大幅降低了模型的参数量和运算量。VRNet分类网络在吊弦故障分类实验中精度达到97%,优于其他分类网络,并在相关应用研究中表现出优良性能。