黃竹安，宋浩然，王浩然，劉俊博，顧子晨，戴 鵬

(1. 中車南京浦鎮(zhèn)車輛有限公司，南京 210031；2. 中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司基礎(chǔ)設(shè)施檢測研究所，北京 100081；3. 中國鐵道科學(xué)研究院，北京 100081；4. 北京鐵科英邁技術(shù)有限公司，北京 100081)

0 引言

接觸網(wǎng)支柱是電氣化鐵路中的重要基礎(chǔ)設(shè)施，用于支撐接觸網(wǎng)，向列車提供電力。接觸網(wǎng)支柱一般由鋼制或混凝土制成，高度通常為8～10 m，根據(jù)實際需要也有更高的支柱。它們以大約50 m的間距分布在軌道兩側(cè)，在接觸網(wǎng)線路的彎道處密集排列，并以自定義格式編號標(biāo)識。構(gòu)建接觸網(wǎng)支柱的數(shù)字化數(shù)據(jù)庫可以幫助鐵路管理部門更加準(zhǔn)確、快速地了解接觸網(wǎng)支柱的分布、數(shù)量、狀態(tài)等信息，便于及時發(fā)現(xiàn)和解決問題。通過動態(tài)普查手段構(gòu)建接觸網(wǎng)支柱的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)庫，是實現(xiàn)鐵路基礎(chǔ)設(shè)施臺賬數(shù)字化管理，構(gòu)建數(shù)字孿生鐵路的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。接觸網(wǎng)支柱數(shù)據(jù)的采集主要有采用移動視頻拍攝[1]和激光雷達(dá)[2]掃描等手段。其中移動視頻可以獲取顏色、紋理等細(xì)節(jié)信息，且成像設(shè)備價格低廉、部署方便、易于操作，使其成為首選考慮的成像手段。接觸網(wǎng)支柱識別的傳統(tǒng)方法是由專業(yè)技術(shù)人員進(jìn)行外觀檢查和維護(hù)，這種方法操作過程繁瑣，效率低下，而且在高速列車運行的情況下存在安全隱患。所以，基于高速移動視頻的接觸網(wǎng)支柱自動識別技術(shù)開始受到廣泛的關(guān)注。

基于移動視頻進(jìn)行接觸網(wǎng)支柱的自動識別主要存在以下難點：1)高速移動視頻背景多變，且視頻圖像中可能隨機(jī)出現(xiàn)多根支柱，而一般只需要關(guān)注距拍攝觀測點最近的支柱就可以滿足需求，同一場景中出現(xiàn)的多個同類目標(biāo)會影響機(jī)器識別準(zhǔn)確性；2)接觸網(wǎng)支柱的號牌在單幅圖像中占比極小，且不同結(jié)構(gòu)接觸網(wǎng)號牌的樣式、字體、格式均存在差異，字符文本也表現(xiàn)為長度不定，數(shù)字和英文字母混合等特點，因此要求識別系統(tǒng)具備準(zhǔn)確定位的能力和適應(yīng)復(fù)雜文本的識別能力。

針對接觸網(wǎng)支柱及桿號識別問題，國內(nèi)外學(xué)者開展了廣泛的研究。武翔宇提出結(jié)合支持向量機(jī)利用灰度直方圖特征對接觸網(wǎng)桿號進(jìn)行定位的方法，通過優(yōu)化算法實現(xiàn)精細(xì)分割，根據(jù)圖像灰度統(tǒng)計值準(zhǔn)確提取單個字符圖像并分別進(jìn)行識別[3]。陳忠革提出基于特征算子提取支柱和桿號區(qū)域，將桿號文本分割為單個文字，最終采用HOG特征和支持向量機(jī)實現(xiàn)字符識別的方法[4]。楊文靜為消除采集圖像質(zhì)量差異帶來的影響，提高桿號文字識別準(zhǔn)確率，提出了基于重心形狀的上下文特征識別支柱桿號文字的方法[5]。楊梅提出了一種基于形狀模板匹配的自適應(yīng)策略算法，通過Shape Context匹配算法針對已知的模板字符及桿號圖像進(jìn)行桿號的識別與定位，并利用自適應(yīng)策略算法在實時分析場景下更準(zhǔn)確識別不同類型的桿號[6]。閔鋒等采用HOG特征提取和SVM分類器的算法定位桿號牌位置，隨后利用投影矩陣的極值點得到候選分割點，分析其距離的變異系數(shù)得到合理的字符分割點[7]。鄭巧等針對桿號牌可能出現(xiàn)的遮擋、傾斜問題，提出了一種基于幾何特征檢測及自適應(yīng)投影分割的接觸網(wǎng)號牌字符提取方法，采用拆分檢測與線條檢測的方式得到不同號牌矩形結(jié)構(gòu)的精細(xì)區(qū)域，再采用自適應(yīng)投影分割方法對單個字符進(jìn)行提取[8]。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)[9]在圖像識別領(lǐng)域取得的巨大成功，一些學(xué)者開始將深度學(xué)習(xí)的方法應(yīng)用于接觸網(wǎng)的桿號識別任務(wù)上。徐可佳采用Faster R-CNN算法定位號牌單個字符進(jìn)行識別得到桿號信息，通過特定圖像處理算法擴(kuò)充樣本數(shù)據(jù)，使端到端的在線識別檢測算法具有更好的適應(yīng)性能力[10]。侯明斌等提出一種包含深度殘差YOLO模型(DR-YOLO)定位模塊和SRM識別模塊的支柱號圖像序列識別方法[11]，該方法泛化能力好，可以字符序列為整體進(jìn)行識別，解決了分割字符過程中產(chǎn)生的誤差，可實現(xiàn)對于不定長文本桿號的識別。在鐵路運行安全保障領(lǐng)域，楊棟等提出了基于智能識別技術(shù)的鐵路安檢輔助分析方法與系統(tǒng)[12]，在多進(jìn)程思路設(shè)計當(dāng)中采用了改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)模塊和CenterNet算法，實現(xiàn)了更有效的特征提取和檢測。

盡管現(xiàn)有方法已經(jīng)初步實現(xiàn)了對于接觸網(wǎng)桿號區(qū)域進(jìn)行定位并對于桿號信息進(jìn)行自動識別的功能，但從應(yīng)用效果來看，現(xiàn)有智能識別系統(tǒng)的精度難以適應(yīng)不同類型線路接觸網(wǎng)桿號模式的復(fù)雜多樣性，存在誤報率較高、泛化性不強(qiáng)等問題。為此，本文提出了一種針對高速移動視頻中接觸網(wǎng)支柱和桿號區(qū)域表觀特性的識別算法，并在我國高速鐵路實際線路數(shù)據(jù)上進(jìn)行實測應(yīng)用驗證，證明了算法的有效性。該算法針對高速移動視頻中接觸網(wǎng)支柱的復(fù)雜多樣性進(jìn)行了設(shè)計，能夠準(zhǔn)確地識別接觸網(wǎng)支柱及其桿號。本算法的應(yīng)用可優(yōu)化鐵路管理部門對鐵路基礎(chǔ)設(shè)施臺賬數(shù)字化管理和數(shù)字孿生鐵路的建設(shè)。

1 算法原理

算法的任務(wù)目標(biāo)為從視頻單幀圖像中識別得到距拍攝觀察點最近的接觸網(wǎng)支柱，并識別出對應(yīng)桿號。圖1給出了3種不同接觸網(wǎng)支柱結(jié)構(gòu)的視頻截圖。從3張圖中可以看出，前向拍攝視頻中會出現(xiàn)多個支柱。不同接觸網(wǎng)支柱結(jié)構(gòu)，桿號牌的安裝位置也存在差異。

圖1 3種不同結(jié)構(gòu)接觸網(wǎng)支柱及桿號標(biāo)識牌圖像

為了實現(xiàn)算法的目標(biāo)，該算法設(shè)計為兩步。首先，在第一步中，通過定位算法模型來定位整幅圖像中的支柱區(qū)域，并使用區(qū)域相關(guān)分析技術(shù)計算這些區(qū)域的交疊區(qū)域，以獲得距離拍攝觀察點最近的支柱和對應(yīng)的號牌區(qū)域。這個過程旨在實現(xiàn)支柱及其對應(yīng)號牌的區(qū)域定位，以便后續(xù)處理。在第二步中，基于前面定位出的桿號，使用OCR文本識別模型實現(xiàn)對于接觸網(wǎng)支柱桿號牌文字信息的識別。此步驟利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，將圖像中的桿號牌轉(zhuǎn)換為電子文本格式，以便進(jìn)一步的處理和分析。整個算法的設(shè)計考慮到了視頻單幀圖像中存在多個支柱、不同結(jié)構(gòu)導(dǎo)致的號牌安裝位置差異等特點，并通過兩個步驟的處理實現(xiàn)了對接觸網(wǎng)支柱及其號牌的準(zhǔn)確定位和識別。

算法流程如圖2所示。

圖2 接觸網(wǎng)桿號識別算法流程

1.1 支柱及號牌區(qū)域定位

在移動視頻圖像具有待識別目標(biāo)多、號牌目標(biāo)較小的問題。傳統(tǒng)的桿號牌定位算法通常采用首先定位接觸網(wǎng)支柱區(qū)域，然后根據(jù)預(yù)設(shè)定相對位置關(guān)系確定號牌區(qū)域的方式進(jìn)行定位。然而，這種方法在應(yīng)用時需要較多的人工干預(yù)，并且存在對不同線路的泛化性和適應(yīng)性不足的問題。而本文提出的方法采用多區(qū)域相關(guān)性分析的方法，實現(xiàn)桿號及對應(yīng)標(biāo)識牌的自適應(yīng)聯(lián)合定位。具體來說，該方法利用圖像處理技術(shù)，在整個圖像中找到多個可能屬于接觸網(wǎng)支柱的區(qū)域，并結(jié)合桿號牌的特征信息，通過多區(qū)域相關(guān)性分析的方式自適應(yīng)地確定每個支柱的桿號牌區(qū)域。具體原理如下：

1)數(shù)據(jù)標(biāo)注：以前述提到的我國高速鐵路主要干線接觸網(wǎng)支柱視頻作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，根據(jù)不同結(jié)構(gòu)和號牌標(biāo)識的結(jié)構(gòu)特點，對接觸網(wǎng)支柱區(qū)域、號牌區(qū)域作為兩類檢測目標(biāo)對象進(jìn)行標(biāo)注，如圖3所示。

圖3 接觸網(wǎng)區(qū)域定位標(biāo)注示意圖

2)區(qū)域定位模型：對標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集采用YOLO v4[13]進(jìn)行訓(xùn)練，得到一個包含2個檢測類別(支柱、桿號牌)的目標(biāo)檢測模型，網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 YOLOv4模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

YOLOv4模型的主干網(wǎng)絡(luò)采用了CSPDarknet53[14]，沿用了Darknet53網(wǎng)絡(luò)的濾波器尺寸和整體結(jié)構(gòu)，在每組跳躍連接加上一個跨階段部分結(jié)構(gòu)，減少了模型整體參數(shù)且保留了圖像在淺層網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)的形態(tài)特征，提升模型對桿號牌區(qū)域識別效果，并快速實現(xiàn)對于桿號牌區(qū)域和接觸網(wǎng)支柱的定位。

模型的特征融合模塊采用了PANet(path aggregation network)[15]與FPN(feature pyramid network)[16]結(jié)合的結(jié)構(gòu)，PANet在FPN網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上做出了改進(jìn)，網(wǎng)絡(luò)加入了自底向上的融合結(jié)構(gòu)，原有的淺層特征經(jīng)過較少的層數(shù)和高層次特征加以融合，加深模型對接觸網(wǎng)圖像中目標(biāo)形態(tài)特征和語義特征的理解，從而同時提升對于尺寸較大的支柱和尺寸較小目標(biāo)的桿號牌目標(biāo)的識別效果。

此外，YOLOv4還引入了SAM(spatial attention module)模塊，它可以自適應(yīng)地調(diào)整特征圖中不同區(qū)域的重要性，以便更好地識別小目標(biāo)。SAM模塊通過計算特征圖中每個位置的平均值和最大值，確定了不同區(qū)域的重要性，并將其作為權(quán)重應(yīng)用到特征圖上。

為提升對圖像的感知效果，YOLOv4還采用了SPP(spatial pyramid pooling)結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)可以在固定的感受野內(nèi)提取多個不同尺度的特征。這種方法可以增加特征圖的維度，并且可以在不改變感受野大小的情況下適應(yīng)不同尺寸的物體。

在后處理方面，YOLOv4使用Distance-IoU NMS(DIOU-NMS)進(jìn)行目標(biāo)框篩選。DIOU-NMS考慮了目標(biāo)框之間的距離和IoU值，從而在NMS過程中更加準(zhǔn)確地判斷哪些框需要被保留下來。

YOLOv4中采用了一系列創(chuàng)新的技術(shù)，從而具有高效、準(zhǔn)確、全面和實時等優(yōu)點，適用于本文支柱及號牌區(qū)域的定位問題。

3)區(qū)域相關(guān)分析：首先確定圖像中與觀察點最近的支柱。依據(jù)目標(biāo)與觀測點越近區(qū)域像素面積占比越大的原則，取面積最大的支柱檢測區(qū)域作為定位對象，然后設(shè)計算法確定與之對應(yīng)的桿號牌。為克服圖像中存在多個支柱和號牌影響定位準(zhǔn)確性的問題，按照支柱主體結(jié)構(gòu)將支柱圖像裁剪為支柱外側(cè)、橫腕臂、支柱本體3個子區(qū)域，如圖5所示。

圖5 接觸網(wǎng)支柱桿號牌ROI區(qū)域劃分

以下通過分析號牌區(qū)域與3個裁剪區(qū)域的相關(guān)性確定支柱結(jié)構(gòu)類型，計算原理如下：

假定桿號牌區(qū)域為A，裁剪區(qū)域定義為集合B，則A和B可由式(1)～(2)表示：

A={(x，y)|xa1≤x≤xa2，ya1≤y≤ya2，x，y∈R}

(1)

B={(x，y)|xb1≤x≤xb2，yb1≤y≤yb2，x，y∈R}

(2)

其中：桿號牌區(qū)域A的在圖像中左上頂點和右下頂點的坐標(biāo)分為(xa1，ya1)，(xa2，ya2)，感興趣區(qū)域B的左上頂點和右下頂點的坐標(biāo)分為(xb1，yb1)，(xb2，yb2)。

則桿號牌區(qū)域A和裁剪區(qū)域B的交并比計算公式如式(3)所示：

(3)

IoUrec=max(IoU11，IoU12，IoU13，…，IoUi1，IoUi2，IoUi3)

(4)

對于圖像中模型定位出的全部桿號牌邊界框，將其與3個分別預(yù)設(shè)的ROI區(qū)域分別按上述公式計算A類和B類區(qū)域交并比，并得到各區(qū)域之間的相關(guān)性表示集合，見式(4)。式中，IoUi1，IoUi2，IoUi3分別表示定位出的第個邊界框與3個裁剪區(qū)域的交并比。

取集合最大值元素對應(yīng)的號牌區(qū)域并確定其對應(yīng)裁剪區(qū)域，即可確定支柱結(jié)構(gòu)類型和待識別桿號文本。

1.2 支柱號牌識別

由于我國高鐵線路類型多樣，不同類型的接觸網(wǎng)支柱的號牌在文字樣式、字體、文本長度、格式上均存在差異。圖6 給出了部分號牌示例。

圖6 部分線路桿號圖像示例

本文設(shè)計一種能夠自適應(yīng)自動識別各類桿號文本的OCR模型，該模型基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架SVTR-tiny[17]構(gòu)建。針對桿號牌文本的特點進(jìn)行具體設(shè)計，保證模型能夠準(zhǔn)確地識別不同類型的桿號文本內(nèi)容。圖7展示了該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

圖7 SVTR桿號文本識別模型

SVTR-tiny網(wǎng)絡(luò)采用了Transformer架構(gòu)[18-19]設(shè)計。首先將輸入圖像分成小的字符組件，即文本塊。之后采用組件級別的混合、合并和/或組合進(jìn)行層次遞歸處理，生成多粒度字符組件感知結(jié)果。感知模塊中設(shè)計了全局和局部混合塊以感知字符間和字符內(nèi)部的模式。其中，采用全局多頭注意力機(jī)制混合模塊用于提取號牌字符之間的相關(guān)性和文本與非文本的相關(guān)性，采用局部的多頭注意力機(jī)制混合模塊用于提取字符的形態(tài)信息。網(wǎng)絡(luò)的3個運算階段功能如下：第一階段主要進(jìn)行局部特征分析，在較為淺層網(wǎng)絡(luò)捕捉識別字符的形態(tài)信息；第二階段進(jìn)行局部和全局區(qū)域的相關(guān)性預(yù)算，提取字符形態(tài)信息和抽象的語義信息，確定文本字符類型；第三階段進(jìn)行全局區(qū)域的文字相關(guān)性語義信息提取。其后采用特征池化和全連接層進(jìn)行特征組合后分類得到字符的識別結(jié)果。

SVTR-tiny網(wǎng)絡(luò)可通過單個視覺模型端到端地實現(xiàn)對于輸入圖像的文本識別，通過自注意機(jī)制直接實現(xiàn)對整幅圖像中所有字符形態(tài)信息和圖像字符相關(guān)性信息提取突破了傳統(tǒng)的對單個字符進(jìn)行分割提取后再進(jìn)行特征提取和文本轉(zhuǎn)錄的限制，可對不定長文本信息加以識別。

此外，本方法針對桿號文字包含中英文的特點，對研究中SVTR-tiny網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了擴(kuò)展，以提升模型對桿號文字的識別效果。首先將SVTR-tiny網(wǎng)絡(luò)在大規(guī)模中英文文本識別任務(wù)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行模型的預(yù)訓(xùn)練，之后再將預(yù)訓(xùn)練后的模型在桿號文本圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，從而使得該模型具備同時識別中英文文字的嫩體力，更好地適應(yīng)桿號文本數(shù)字-英文混合，中文字符樣式、字體多樣性的特點。

2 實驗與性能驗證

通過在時速300 km/h高速綜合檢測列車動車組安裝的高清攝像機(jī)采集的移動視頻數(shù)據(jù)驗證本文算法。數(shù)據(jù)包括3種不同類型的接觸網(wǎng)支柱結(jié)構(gòu)。其中第一種結(jié)構(gòu)2 012張，第二種結(jié)構(gòu)2 314張，第三種結(jié)構(gòu)2 145張。選取5 177張混合后作為訓(xùn)練集，按照觸網(wǎng)支柱和號牌兩類對象對訓(xùn)練集進(jìn)行標(biāo)注。選取1 294張作為測試集，用于對模型性能進(jìn)行測試。

模型訓(xùn)練的實驗計算平臺硬件配置為Intel Xeon@2.4GHz CPU、Nvidia Geforce RTX 3090 GPU×4，軟件配置為Ubuntu 18.04，Python 3.8，CUDA 11.3。

YOLOv4定位模型的訓(xùn)練設(shè)置為每批次64張圖片，采用SGD隨機(jī)梯度下降訓(xùn)練策略，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，總計進(jìn)行100 000次迭代訓(xùn)練。SVTR桿號文本識別模型每個訓(xùn)練批次設(shè)置為128張圖片，采用ADAM優(yōu)化算法[20]，一階矩衰減系數(shù)設(shè)置為0.9，二階矩衰減系數(shù)設(shè)置為0.99；學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.005，總計訓(xùn)練100 000次迭代訓(xùn)練。

2.1 檢測指標(biāo)

在對定位模型性能的評估中，選取接觸網(wǎng)區(qū)域定位的檢出率(Recall)和精確率(Precision)作為模型對于定位精確程度的評價指標(biāo)，用于評價模型定位部件的能力。

檢出率、精確率計算公式如下所示：

(5)

(6)

式中，TP為正確識別為對應(yīng)類別區(qū)域的數(shù)目，F(xiàn)N為對應(yīng)類別區(qū)域漏識的數(shù)目，F(xiàn)P為誤報為對應(yīng)類別區(qū)域的數(shù)目。

桿號文本模型的識別效果采用準(zhǔn)確率作為評價指標(biāo)計算公式如下所示：

(7)

式中，n表示測試樣本數(shù)目；xi表示輸入第i張圖像；f(xi)表示模型預(yù)測桿號文本；yi表示數(shù)據(jù)標(biāo)簽文本；I()表示判斷統(tǒng)計預(yù)測和實際標(biāo)簽是否一致的函數(shù)，當(dāng)模型預(yù)測類別和數(shù)據(jù)標(biāo)簽類別一致時為1，否則為0。

2.2 測試集測試

將本文提出的接觸網(wǎng)識別算法在移動視頻上采集某三條實際線路的數(shù)據(jù)進(jìn)行了測試，三條線路的桿號區(qū)域分別位于支柱本體、橫腕臂、支柱外側(cè)。實驗測試結(jié)果評價了算法對于距離最近支柱的桿號區(qū)域的檢出率、精確率以及檢出桿號區(qū)域的文本識別的準(zhǔn)確率，實驗結(jié)果如表1、圖8所示。

表1 實際線路接觸網(wǎng)桿號算法實驗結(jié)果 %

圖8 實際線路接觸網(wǎng)桿號算法識別統(tǒng)計結(jié)果

實驗結(jié)果表明，接觸網(wǎng)桿號識別算法對于距離最近支柱桿號區(qū)域檢出率均達(dá)到97%以上，精確率達(dá)到90%以上，檢出桿號區(qū)域的文本識別準(zhǔn)確率均達(dá)到94%以上，可以以較為精準(zhǔn)的方式實現(xiàn)對于鐵路接觸網(wǎng)桿號的識別任務(wù)，表明該算法能夠適應(yīng)不同類型線路的桿號識別需求，在實際線路的識別中具有良好的可用性。對算法的識別結(jié)果進(jìn)行分析可以得出，桿號區(qū)域定位出現(xiàn)漏報的原因多由于遮擋或桿號牌區(qū)域在圖像中采集不完整引起，故相對于桿號牌區(qū)域位于橫腕臂和支柱外側(cè)，支柱本體區(qū)域的桿號牌檢出率較高，而定位誤報則為錯誤定位特征近似桿號牌區(qū)域的圖像區(qū)域。文本識別錯誤則多由定位區(qū)域成像質(zhì)量不佳或號牌遮擋引起模型識別錯誤。

算法在實際線路的部分桿號識別如圖9所示，圖片右下角為該支柱對應(yīng)的接觸網(wǎng)桿號號牌識別結(jié)果。圖9表明在支柱本體線路、支柱橫腕臂線路和支柱外側(cè)線路的不同桿號牌識別中，算法均獲得了精確的識別結(jié)果。首先，針對支柱本體線路的桿號牌識別，算法的檢出率和識別準(zhǔn)確率均較高，這可能是因為支柱本體線路桿號牌的外觀特征較為明顯，桿號牌上的字符大小和排列方式相對固定，SVTR-tiny網(wǎng)絡(luò)可以較好地識別這種類型的桿號牌。同時，由于支柱本體線路的桿號牌在拍攝角度和距離上相對固定，因此YOLOv4網(wǎng)絡(luò)也可以準(zhǔn)確地檢測出支柱區(qū)域和桿號牌標(biāo)識區(qū)域，從而實現(xiàn)對該類型桿號牌的準(zhǔn)確識別。

圖9 算法是實拍視頻中的識別運用效果

其次，對于支柱橫腕臂線路的桿號牌識別，可能存在一些挑戰(zhàn)，例如該類型桿號牌的尺寸和字符大小相對較小，排列方式也不太規(guī)則，這可能會影響SVTR-tiny網(wǎng)絡(luò)的識別效果。此外，支柱橫腕臂線路的拍攝角度和距離也可能與支柱本體線路不同，從而影響YOLOv4網(wǎng)絡(luò)對支柱區(qū)域和桿號牌標(biāo)識區(qū)域的檢測效果。因此，在識別支柱橫腕臂線路的桿號牌時，算法的檢出率和識別準(zhǔn)確率可能會稍微降低。

最后，對于支柱外側(cè)線路的桿號牌識別，由于支柱外側(cè)線路的桿號牌通常較為隱蔽，位置比較靠外，拍攝角度和距離也可能與支柱本體線路和支柱橫腕臂線路不同，因此，算法的檢出率和識別準(zhǔn)確率可能會相對較低。針對這種情況，可以考慮增加更多的訓(xùn)練樣本以提高模型的泛化性能，或者嘗試優(yōu)化算法的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和參數(shù)以提高檢測和識別效果。

綜上所述，針對不同類型的桿號牌，算法的檢出率和識別準(zhǔn)確率可能會有所不同，這可能與桿號牌的外觀特征、拍攝角度和距離等因素有關(guān)。為了進(jìn)一步提高算法的識別精度和魯棒性，未來可以針對不同類型的桿號牌進(jìn)行深入的分析和優(yōu)化。

3 結(jié)束語

本文提出一種可適應(yīng)我國高鐵主要干線接觸網(wǎng)設(shè)備的接觸網(wǎng)支柱定位和號牌識別智能算法。針對接觸網(wǎng)支柱區(qū)域和桿號牌分別進(jìn)行區(qū)域檢測，然后通過裁剪支柱圖像并進(jìn)行區(qū)域相關(guān)性分析定位的策略，可自適應(yīng)判斷接觸網(wǎng)支柱結(jié)構(gòu)類型并定位號牌區(qū)域。設(shè)計的基于SVTR-tiny網(wǎng)絡(luò)的識別模型可適應(yīng)接觸網(wǎng)桿號文本中英文字符混合、字體多樣、文本長度變化等特點。經(jīng)實際應(yīng)用測試驗證，本文提出識別方法具有較高的識別精度和泛化性，可滿足我國主要鐵路干線接觸網(wǎng)支柱識別需求。該方法可提高接觸網(wǎng)支柱數(shù)字化管理效率和精度，從而為鐵路供電基礎(chǔ)設(shè)施的養(yǎng)護(hù)維修和保障列車行車安全提供了有力支持。