基于深度学习的铁路信号图纸审核平台研究
时间:2026-03-03 作者:张小刚,张锐,吴阿龙
【摘要】为了克服当前铁路电务专业在图纸审核环节中的不足,并解决主要依赖人工经验进行图纸审核的现状,提出了一种基于深度学习的自动化审核平台。其将多种图纸类型转化为可用数据,并结合卷积神经网络(CNN)、区域卷积神经网络(R-CNN)、全卷积网络(FCN)等多种深度学习算法,实现针对 CAD 图纸的图像识别、对象检测、语义分割和逻辑推理等功能,能够在工程实施中提供图纸的审查和核对,有效提升作业的效率。
关键词:铁路信号;信号图纸;自动化审查和核对;深度学习;卷积神经网络