人工智能视觉大模型在铁路线路异物入侵场景中的应用.docx

人工智能视觉大模型在铁路线路异物入侵场景中的应用

目录

人工智能视觉大模型在铁路线路异物入侵场景中的应用（1）．．．．．．4

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

人工智能视觉大模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1定义及组成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3技术特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

铁路线路异物入侵场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1异物入侵类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2影响因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3安全风险评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

人工智能视觉大模型在铁路异物检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1图像处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1.1图像采集技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1.2图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2机器学习与深度学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.1特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2.2分类算法应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.3实时监测系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3.1硬件设备选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3.2软件平台搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

实验设计与实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.1数据集准备与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2训练与测试过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.3结果分析与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

案例研究与实际应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.1案例选取标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.2典型应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.3实际效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

挑战与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.1当前面临的主要挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.2未来发展趋势预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.3研究建议与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

人工智能视觉大模型在铁路线路异物入侵场景中的应用（2）．．．．．41

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．