基于深度学习的铁路机务监控视频分析技术研究与应用  

作　　者：李琳 

机构地区：[1]朔黄铁路机辆分公司,河北沧州062350

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》2024年第6期0062-0065,共4页

摘　　要：随着深度学习技术的快速发展,其在铁路机务监控视频分析中的应用逐渐显现出巨大的潜力和优势。通过利用深度学习模型,如卷积神经网络(CNNs)和循环神经网络(RNNs),可以实现对铁路监控视频中的关键对象的自动检测与识别、异常行为的识别、轨道缺陷的检测以及视频内容的索引和检索等功能。这些技术不仅提高了铁路机务监控的效率和准确性,也极大地增强了铁路系统的安全性和可靠性。

关 键 词：深度学习 铁路机务监控 视频分析 异常检测 轨道缺陷检测 

分 类 号：TN948[电子电信—信号与信息处理]