基于LGF-Net的全天候軌道入侵異物智能檢測(cè)系統(tǒng)

摘要： 針對(duì)軌道入侵異物為行車安全帶來(lái)巨大威脅，而現(xiàn)有的軌道目標(biāo)檢測(cè)模型檢測(cè)精度和速度難以平衡、復(fù)雜軌道環(huán)境中多尺度目標(biāo)檢測(cè)魯棒性差等問(wèn)題，提出了一種全天候高精度實(shí)時(shí)多尺度軌道入侵異物檢測(cè)模型。該模型通過(guò)使用雙分支結(jié)構(gòu)和線性特征變換提升模型的特征提取速度；通過(guò)改進(jìn)Transformer結(jié)構(gòu)使輕量型模型能夠建模全局上下文信息；通過(guò)設(shè)計(jì)高豐富度特征融合結(jié)構(gòu)和輕量型注意力機(jī)制進(jìn)一步提升模型的...