基于FRL-Net的高魯棒性多尺度小樣本軌道入侵異物檢測方法研究

摘要： 針對軌道入侵異物嚴(yán)重威脅行車安全，而基于廣義深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法無法打破大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的訓(xùn)練壁壘、小樣本目標(biāo)檢測方法在復(fù)雜軌道環(huán)境中對多尺度入侵異物檢測能力差、魯棒性低等問題，本文提出了一種高魯棒性多尺度小樣本軌道入侵異物檢測模型。該模型采用元學(xué)習(xí)策略，通過多尺度小樣本入侵異物特征提取模塊增強(qiáng)模型對于不同尺度小樣本異物特征的表達(dá)能力。使用軌道入侵異物元特征精準(zhǔn)重加權(quán)模塊對小樣本異...