MRSDI-CNN: Multi-Model Rail Surface Defect Inspection System Based on Convolutional Neural Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Defects on rail surfaces, which have become critical problems, need to be detected and removed as quickly as possible to ensure the fast, safe, and stable operation of trains. At present, although many solutions have been proposed to address these problems, the comprehensiveness, rapidity, and accuracy of defect detection remain unsatisfactory. This study aims to resolve these existing problems and accordingly proposes a multi-model rail surface defect detection system based on convolutional neural networks (MRSDI-CNN) from the standpoint of studying the squat on the rail surface. The convolutional neural networks utilized include the improved Single Shot MultiBox Detector (SSD) and You Only Look Once version 3(YOLOv3)—two types of one-stage networks. We expounded and analyzed the performance of the convolutional neural networks as well as their applicability to rail surface defect detection. We used a diverse range of rail defect sizes to improve the detection performance of the two deep learning networks, following which they could identify three types of squats in parallel with improved accuracy and without reduction of the detection speed. The experimental results confirm the effectiveness and superiority of the proposed method over those of previous studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle