基于YOLOX的货运源头遥感解译标志库研究

作     者：罗卿莉 刘宇婷 蒋鑫涛 LUO Qingli;LIU Yuting;JIANG Xintao

作者机构：天津大学精密测试技术及仪器全国重点实验室天津300072 

出 版 物：《铁道勘察》 (Railway Investigation and Surveying)

年 卷 期：2024年第50卷第1期

页      面：1-7,15页

学科分类：12[管理学] 081801[工学-矿产普查与勘探] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41601446) 天津市轨道交通导航定位及时空大数据技术重点实验室开放课题(TKL2023B10) 天津市自然科学基金重点项目(21JCZDJC00670) 天津市交通运输科技发展计划项目(2020-02,2022-40) 城市轨道交通数字化建设与测评技术国家工程实验室开放课题(2021ZH04) 

主　　题：遥感影像 货运源头 解译标志库 深度学习 

摘      要：货运源头核查是进行源头治超的关键。传统依赖于台账统计的方法费时费力,相比之下,遥感技术具有大面积覆盖等优点,利用其进行货运源头核查工作可有效提高工作效率。然而,目前尚无公开可用的货运源头遥感解译标志库,故提出一种基于YOLOX的货运源头遥感解译标志库建立方法。首先,根据货运源头核查标准,提出货运源头四类场站、四类企业解译标志库建立标准,然后基于YOLOX搭建货运源头遥感图像自动检测方法,并与专家解译结果相对比。研究结果表明,用于识别铁路货场、港口、矿石以及砂石企业的AP均在0.50以上,可实现自动化建立货运源头遥感解译标志库,为利用遥感影像进行货运源头核查提供技术支撑,显著提高源头核查工作的效率。