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Preciso y ligero RailNet para la detección en tiempo real de líneas ferroviarias

Autores: Tao, Zhen; Ren, Shiwei; Shi, Yueting; Wang, Xiaohua; Wang, Weijiang

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Preciso y ligero RailNet para la detección en tiempo real de líneas ferroviarias


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Transporte ferroviario
Visión por computadora
Algoritmo de detección de líneas ferroviarias
Aprendizaje profundo
Módulo de segmentación de rieles
Conjunto de datos rawrail

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El transporte ferroviario siempre ha ocupado una posición importante en la vida diaria y el progreso social. En los últimos años, la visión por computadora ha logrado avances prometedores en el transporte inteligente, brindando nuevas ideas para detectar líneas ferroviarias. Sin embargo, la mayoría de los algoritmos de detección de líneas ferroviarias utilizan procesamiento de imágenes tradicional para extraer características, y su precisión de detección y rapidez siguen sin mejorar. Este documento supera las limitaciones mencionadas anteriormente y propone un algoritmo de detección de líneas ferroviarias basado en aprendizaje profundo.

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