An Autonomous Drone-Based Framework for Real-Time Railway Monitoring Using YOLO-Based Defect Detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Railway infrastructure plays a critical role in transportation systems, and its routine inspection is crucial for ensuring operational stability and safety. Traditional railway inspection methods often rely heavily on fixed sensors and human monitoring, which are expensive to set up and time-consuming, respectively. This paper presents an autonomous drone-based railway monitoring system to detect structural defects and obstructions on railway tracks in real time. The flight stack comprises modern robotic frameworks such as PX4-Autopilot and ROS2. The sensor stack consists of an RGB camera for object detection and a depth camera for altitude estimation. Two parallel object detection pipelines, regular and oriented bounding box (OBB) YOLOv11 models, are fine-tuned to enhance detection accuracy under challenging visual conditions. Simulation results demonstrate the system’s effectiveness in detecting anomalies like sleeper misalignments and railway track obstructions. The system performance is tested with varying model sizes. The YOLOv11n model achieved an F1-score of 0.92 and an average latency of 59 ms per frame, providing a strong balance between accuracy and speed. Controller evaluations across speeds up to 1 m/s showed lateral and yaw RMSEs of 0.30 m and 2.01 deg, respectively, confirming stable and precise navigation. These findings highlight the potential of autonomous aerial systems to supplement or replace traditional railway inspection methods.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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