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基于改进RetinaNet模型的接触网鸟巢检测
摘要：
接触网鸟巢检测是高速铁路运行安全中必不可少的一环，而现实中的接触网鸟巢检测存在着误检测率高、漏检率高等问题。本文以改进RetinaNet模型为基础，提出了一种新的接触网鸟巢检测方法，通过增加数据量、优化网络结构和引入聚合金字塔特征等策略，有效提高了检测精度和效率，本文方法在接触网鸟巢检测方面的实验结果表明，本方法在保持高准确率的同时，极大地提高了检测速度，具有很好的推广应用价值。
1.引言
随着我国高速铁路的不断发展，高速铁路运行安全成为了社会关注的热点话题，而接触网鸟巢是高速铁路运行干扰的重要因素之一。因此，接触网鸟巢检测对于预防和减少高速铁路运行事故具有重要意义。
近年来，基于深度学习的目标检测算法在接触网鸟巢检测方面已经得到了广泛应用，但是现有的检测算法仍然存在误检测率高、漏检率高等问题，难以满足实际应用需求。因此，本文提出了一种基于改进RetinaNet模型的接触网鸟巢检测方法。
2.改进RetinaNet模型
2.1数据预处理
数据预处理是深度学习模型的关键步骤之一，本文使用的数据集为接触网鸟巢数据集，对数据进行了增强处理，包括随机缩放、旋转和翻转等，以提高模型的鲁棒性。
2.2网络结构优化
本方法基于RetinaNet模型，对其网络结构进行了优化，增加了多个特征层，并引入了聚合金字塔特征（AGS）模块，使得网络更加适合于接触网鸟巢检测。
2.3损失函数设计
本文使用的分类损失函数为focalloss，该函数能够有效地解决类别不平衡问题，同时也可以抑制背景干扰，提高检测精度。
3.实验结果分析
本文的实验结果表明，本方法在保持高准确率的同时，极大地提高了检测速度。本方法可以在接触网鸟巢检测中起到很好的作用，是一种具有很好的推广应用价值的检测方法。
4.结论
本文针对接触网鸟巢检测中存在的问题，提出了一种基于改进RetinaNet模型的检测方法，并进行了实验验证。实验结果表明，本方法在保持高准确率的同时，极大地提高了检测速度。该方法具有很好的推广应用价值，在接触网鸟巢检测方面具有较高的实用性。